【九.工程实践与扩展】【3.联邦学习在视觉中的应用】

大家好，我是专注AI技术落地的工程师小明。今天要和大家唠一唠这几年在视觉领域杀疯了的联邦学习技术——这个能让摄像头学会"隔空对话"的黑科技，最近被苏州跨视用专利玩出了新高度。我们团队去年刚用这套方案帮某三甲医院实现了跨院区的CT影像联合分析，在不碰原始数据的情况下，肺结节检出率提升了23%。下面我就把压箱底的干货掏出来，从技术原理到实战案例，手把手教你看懂这个改变游戏规则的技术。

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一、传统视觉处理为什么被卡脖子？

1.1 中心化训练的三宗罪

回忆一下2018年我们在深圳做智慧城市项目时，需要对接20多个派出所的上万路摄像头。按照传统方法得把所有视频流集中到机房做目标检测训练，结果遇到三大死穴：

数据隐私雷区：有个派出所死活不同意上传嫌疑人的面部数据，项目差点黄了。后来才知道他们两年前出过数据泄露事件，被上级通报过。

带宽成本爆炸：单日新增的1080P视频就有500TB，专线带宽费烧得甲方财务总监天天追着我骂街。