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近日，国家互联网信息办公室在第四届数字中国建设峰会期间公布了人工智能社会实验典型案例名单、人工智能企业典型应用案例名单。来自同盾科技、华为等业内领军企业的35个优秀案例成功入选。其中，同盾科技“面向数据安全的可信AI知识联邦平台”入选“人工智能企业典型应用案例”名单。

人工智能从诞生至今，经历了知识驱动的1.0时代，数据驱动的2.0时代，即将迎来两者相结合，利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素的AI 3.0时代。AI 3.0将全面拥有自主知识学习、发现、演进及融合升华的能力，能够做出更复杂、自主化的智能决策、分析决策。作为业内领先的智能分析与决策服务商，同盾科技认为要实现上述能力，既要打破目前普遍存在的数据孤岛现象，又要满足行业“数据可用不可见”的数据安全和隐私保护的需求。

同盾科技人工智能研究院提出的“知识联邦”理论框架体系，为解决这一困境提供了一条道路。同盾知识联邦能够有效解决传统数据使用方式中存在的信息泄露、数据泄露、法务合规、驻场建模工作繁重、模型使用时的隐私忧患等五大安全痛点，通过将数据转化成信息、模型、认知或知识，满足数据的“不可见”，再通过联邦的方式打造安全可信的人工智能生态系统，实现数据“可用”，真正做到“数据可用不可见，知识共创可共享”。

知识联邦的基本内涵包括:

基于数据安全交换协议，来利用多个参与方的数据;

基于多方数据进行安全的知识共创、共享和推理，实现数据可用不可见;

支持统一的多层次的知识联邦生态:信息层、模型层、认知层和知识层;

管理知识安全联邦的全生命周期:统计查询、训练、学习、表示、预测和推理及其监管、仲裁和评价

简而言之，如果说人工智能是提升生产力的一种方式，那么同盾知识联邦则是构建一种生产关系，连接各个人工智能生产系统，将散落在不同机构或个人的数据联合起来转换成有价值的知识，同时在联合过程中采用安全协议来保护数据隐私。知识联邦不是一种单一的技术方法，它是一套理论框架体系，是人工智能、大数据、密码学等几个领域交叉融合的产物。

目前，同盾基于知识联邦体系打造的“智邦平台”历经多次更新迭代，已进入到原始级创新的商业化落地全新阶段。以银保营销的场景为例，利用具有精准人群标签作为种子用户，通过一定的算法评估模型，在保障安全的前提下，利用某银行、某保险公司的特征互为补充，找到更多潜在关联的相似人群，构建多维、准确、及时的全息用户画像。

针对每类人群标签，同盾“智邦平台”选取不同的样本和标签定义，基于知识联邦进行联邦建模，为银行保险代理人提供用户的精准人群标签。成功被转化的用户，可作为优质客户，优化和丰富种子用户，进而不断完善用户画像。通过在海量真实数据上验证，该方案除了维持银行银保渠道的预测效果之外，对保险公司自销渠道预测效果可以提升近300%。

随着技术体系的不断完善，同盾智邦平台正在金融、保险、医疗等更多领域加速落地，这将为数据流通打造安全底座，保护个人隐私和信息安全，并进一步释放数据价值，为行业数字化升级奠定重要技术之基。

不仅如此，同盾科技还联手浙江大学、中科院医学所、复旦大学、哈尔滨工业大学、华东师范大学、百度研究院、360集团、平安科技、明略科技等机构成立了“知识联邦产学研联盟”。联盟将聚集跨行业的各方力量，联合开展知识联邦多层级的理论、技术、协议、标准和产业研究，构建理论研究到产业成果转化的生态，探索下一代人工智能的实现路径。