近日，全球人工智能顶级会议NeurIPS 2020(2020神经信息处理系统大会)在线上举办。作为会议的一部分，同盾科技与AKF知识联邦产学研联盟单位牵头主办联邦学习国际研讨会——NeurIPS-20 Workshop on Scalability, Privacy, and Security in Federated Learning (SpicyFL 2020) 。

NeurIPS被视为全球人工智能特别是深度学习领域最重要的顶级学术会议，入场券一票难求，曾创下8分钟内注册门票售罄的纪录。今年，会议共有2.2万人参加，会议共收到9467篇论文投稿，接收论文1898篇，论文提交数量再创新高，同比增长38%，而接收率仅为20%。

NeurIPS-SpicyFL 2020研讨会聚焦于“联邦学习的可扩展性、隐私与安全”主题，分为数据隐私、安全、联邦学习、知识联邦、多方计算、推理、验证、产业应用等14个方向，通过主旨演讲、长文宣讲、短文宣讲、Poster展示及问答、圆桌论坛等形式展开理论与技术研讨。同盾科技合伙人、人工智能研究院院长、中科院医学所首席教授李晓林，百度研究院大数据实验室与商业智能实验室主任、俄勒冈大学教授窦德景，美国卡内基梅隆大学教授Ameet Talwalkar担任研讨会联席主席。程序委员会联席主席包括美国东北大学教授王言治，同盾科技深度学习首席专家李宏宇博士，平安科技副总工程师王健宗博士。圆桌论坛联席主席包括哈工大（深圳）人工智能研究院院长刘劼教授，英特尔中国研究院认知计算实验室主任、首席研究员陈玉荣博士，IBM沃森研究所资深研究员吴凌飞博士。

NeurIPS-SpicyFL 2020国际研讨会邀请了七位国际知名学者作专题报告，包括安全领域排名第一的加州大学伯克利分校Dawn Song教授、联邦学习之父谷歌的Brendan McMahan、卡耐基梅隆大学教授和苹果AI Research负责人Ruslan Salakhutdinov等，引起与会专家学者的关注和浓厚兴趣。

加州大学伯克利分校的Dawn Song教授分享她关于联邦学习中数据的评估原则与可操作方法（Towards a Principled and Practical Approach for Data Valuation in Federated Learning）的观点。

被誉为联邦学习之父的谷歌公司科学家Brendan McMahan围绕“隐私设备之间联邦学习的前沿与挑战（Advances and Challenges in Private Cross-Device Federated Learning）”发表演讲。

卡耐基梅隆大学教授、苹果公司人工智能科研负责人Ruslan Salakhutdinov就强化学习中的Efficient Transformers模型使用Actor-Learner蒸馏（Efficient Transformers in Reinforcement Learning using Actor-Learner Distillation）分享研究成果。

圆桌会议由哈尔滨工业大学（深圳）人工智能研究院院长刘劼教授主持，邀请来自IBM、Intel、京东数科、同盾科技的四位联邦学习领域领军人物深入交流。同盾科技李晓林教授作为圆桌嘉宾发表观点，介绍了知识联邦理论框架和FLEX联邦数据安全交换协议及其在金融和医疗领域的落地应用。

NeurIPS-SpicyFL 2020国际研讨会受到人工智能学术领域和工业界的广泛关注，接收到来自世界著名高校和研究机构的投稿，包括加州大学伯克利分校、麻省理工大学、斯坦福大学、普林斯顿大学、卡耐基梅隆大学、耶鲁大学、佛罗里达大学、伦敦帝国理工大学、中国科学院研究院、香港科技大学等全球知名大学和科研机构，以及IBM研究院、亚马逊、通用电气、Facebook人工智能研究院、微软研究院、谷歌、字节跳动、平安科技、腾讯、同盾科技等国内外企业的80余篇投稿。研讨会得到百度、平安科技、同盾科技、Intel labs、AKF知识联邦产学研联盟等5家机构的大力支持和赞助。

事实上，同盾科技在人工智能领域已多次亮相NeurIPS、AAAI、ACL、ICML、IJCAI等国际顶会，为学术界分享来自实际业务场景的创新研究和应用成果，积极推进人工智能技术的前沿研究发展，并将学术研究与应用相结合，推进前沿技术从研究到实际应用中落地，为用户带来价值。

同盾科技还以人工智能研究院为核心载体，稳步推动人工智能战略的布局和实施，已推出国产原创、自主可控、国际领先的知识联邦框架体系，并积极推动其在普惠金融、智慧政务等领域落地应用。此外，为了推动知识联邦相关技术的研发与应用，同盾科技联合10余家学界、业界顶尖机构于今年10月共同成立“知识联邦产学研联盟（Industry-University Research Alliance for Knowledge Federation，缩写AKF），在自愿、平等、互利、合作的基础上，结成的跨行业、开放性、非营利性的社会组织。

AKF联盟旨在促进相关主体之间的交流和深度合作，促进知识共享和供需对接，形成优势互补，有效推进知识联邦学术理论、工程技术、标准化、产业链快速发展，联手各方力量共同构建知识联邦优质生态，切实解决企业、高校、研究机构的现实问题。