导致省级电网，无法精准预测分布式光伏、风电的发电量。
调峰时需预留大量备用火电容量，弃风弃光率高达18%，每年调峰成本超200亿！
而“横向联邦学习”，可联合多个电网公司数据，通过联邦统计模型，优化发电量预测，有效降低降低调峰成本与弃风弃光率。
“纵向联邦学习”，则可整合设备制造商的设计数据，与电厂的运行数据，训练故障预警模型，提前预警汽轮机故障。
此外，“联邦迁移学习”，可将建筑能耗数据，迁移至工业场景，帮助化工、钢铁厂优化能耗。
还有农业与食品领域、教育与公共服务领域等，信息较为敏感，不便跨机构共享原始数据的传统行业，也皆可通过联邦学习，打开协作空间。
简言之，“联邦学习框架”的核心价值，不只是解决了隐私保护与数据共享的矛盾，更在于释放了“孤立数据”的潜在价值！
前世，有权威数据机构做过预测。
自19年，联邦学习盛行开始，到2026年，全球预计将有70%的企业，采用联邦学习，进行跨机构数据协作。
这一技术，也成为了数字经济时代的核心基础设施之一。
这也是为何，洛川如此看重“联邦学习框架”的原因。
因为他对极光的定位，从来就不是什么互联网公司、游戏公司，而是支撑数字经济运转的“基础设施服务商”！
就像电力公司，支撑工业时代的生产，电信公司，支撑信息时代的连接一样。
不论是悠米社区，还是微信、极光微博，亦或是极光云、极光链、极光通用大模型，还有极光办公文档、极光引擎、昆仑引擎，也包括星光的极光OS和口袋钱包，目标都是成为“行业基础设施”。
而“联邦学习框架”，则承担“数据时代基建的核心枢纽”的重任。
不仅能更好的串联起，极光自有的“基建型产品”。
还可支撑极光生态，进一步突破场景与信任边界，向全行业、全场景加速延伸！
届时，盈利什么的，简直再轻松不过了~
根本不值一提~
目前，“联邦学习框架”，已成功通过全流程闭环测试。
相关部门的合规验证环节，还在进行当中。
但主要是针对医疗、金融、政务、工业、教育等，数据较为敏感的强合规领域。
并不影响极光推出联邦学习广告模型，也即“极光联邦智投模型”，率先启动试运行，进行商业化验证。
不出意外的话，极光的广告收入，又要再次起飞了~
美滋滋畅享一番，一阵空调暖风吹过，洛川不自觉打了个哆嗦，盯着空荡荡的车顶，长舒一口气。
愣了半分钟，想起什么，他又翻出手机，给瑶瑶姐发了个69元的大红包，奖励她过去两年的辛苦付出。
不多时，对方便回了一个二哈竖中指的表情，倒也没耽误她收下红包。
而在一旁，宋锦嘟着小嘴巴，没好气的在这狗东西大腿上，拍了一巴掌。
迎上女友嗔怪的眼神，洛川无辜的耸耸肩。
丢给他一记白眼，宋锦从地毯上爬起来，赤着小脚，噔噔噔跑进洗手间。
这小日子，可太有盼头了~