文章核心观点 公司开发基于区块链的异步联邦学习框架BAFL，解决联邦学习安全和效率问题，为AI模型分布式训练开辟新路径，有望推动数据驱动智能应用发展，且在多领域有广泛应用前景 [1][3] 公司新技术介绍 - 公司开发基于区块链的异步联邦学习框架BAFL，结合区块链技术和异步学习机制，构建高效安全的联邦学习环境 [1] - 区块链可保证联邦学习系统安全，在BAFL中记录模型更新历史，确保数据完整性和可追溯性，防止恶意篡改，其共识机制能识别和排除异常行为，增强系统抗中毒攻击能力 [1] - 与传统同步联邦学习相比，异步学习允许参与设备根据自身情况灵活上传模型更新，无需等待所有设备完成一轮训练，可提高学习过程的灵活性和效率，尤其适用于网络延迟高或设备间通信受限的环境，还能避免等待所有设备完成训练的限制，加快全局模型聚合，提高整体学习效率，使设备在网络条件差或资源有限时参与学习，增强系统适应性和普及性 [2] 新技术的作用和应用前景 - BAFL旨在解决数据孤岛问题，提高模型训练效率，保障数据安全和隐私，为AI模型分布式训练开辟新路径，有望推动数据驱动智能应用进入更安全高效的新阶段 [3] - BAFL在医疗保健、金融和智能制造等领域有广泛应用前景，如在医疗保健领域可用于共享病历数据联合训练疾病预测和诊断模型，在金融领域可用于训练信用风险评估模型，在智能制造领域可用于优化生产流程、实现预测性维护和质量控制 [3] - 未来BAFL将成为涉及算法、硬件、软件、政策和营销等多层次协同创新的综合技术生态系统 [3] 公司概况 - 公司是全息云综合技术解决方案提供商，专注于全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲LiDAR、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域 [4] - 公司的服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用、3D全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息通信等 [4]