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一、项目核心总结
本项目是新一代人工智能国家重大专项,依托AI与隐私计算教育部重点实验室开展,以联邦学习、同态加密为核心技术,构建“知识集中、数据分散”新范式,解决数据孤岛与隐私泄露难题,打造百万级设备协同训练体系,落地智慧医疗、车联网等场景,支撑数据安全与可信AI国家战略。
二、内容剖析
项目紧扣国家安全法与个人信息保护法要求,立足数据安全治理刚需,在政策、技术、场景三重驱动下,具备从百万级向十亿级设备拓展的广阔前景。研究上以安全可证明、性能安全动态均衡为原理,攻克跨域数据聚合、隐私攻击防御等挑战。技术创新聚焦算法、协议、工程三层,实现全同态加密与拜占庭鲁棒聚合融合,研发批量同态协议与分层联邦落地范式,并完成车载终端仿真验证。团队拥有顶尖学术与工程能力,具备核心专利、大规模试验平台及标杆应用成果。项目分四阶段推进,2026年底完成跨行业部署,500万元预算聚焦人力、算力与装备,规划合理可行。
三、项目综合评价
项目战略定位精准,技术路线清晰,创新点突出,理论与工程深度结合,团队基础扎实、成果支撑充分,进度与经费安排科学,兼具重要学术价值与产业落地潜力。



















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