另一方面，也是担心削弱自身社交生态的独特性。
京东那边，也不愿共享“用户购物车商品”、“复购周期”等核心消费数据。
原因同上。
这使得，双方的广告合作，只能停留在“浅层流量导流”，大量流量和预算，被浪费在“无需求用户”身上。
而通过“极光联邦智投模型”，双方实现了从“流量对接”，向“数据价值对接”的跨越！
微信在本地服务器，提取用户的“社交特征”。
如“近7天与好友提及‘奶粉’≥3次”、“关注2个以上育儿类公众号”。
通过差分隐私技术处理，确保数据不可反推后，仅将加密后的“特征向量”，上传至极光聚合平台。
京东那边，则在本地提取用户的“消费特征”，如“近30天架构奶粉≥1次”、“历史购买过婴儿湿巾”等，同样加密后上传。
而后，“极光联邦智投模型”，通过“纵向联邦特征对齐”技术，在加密状态下，完成用户ID匹配。
这一聚合过程中，还可以接入其他电商平台，比如唯品会的“横向联邦特征补充”，进一步丰富，母婴用户的消费需求维度。
而后再用联邦平均算法，聚合多方的特征参数，形成“社交+多平台消费”的多维度全局用户画像。
最终，微信向用户推送的京东广告，从原本的“广撒网式通用满减”，升级为“精准品类推荐”，进而实现“1+1＞10”的广告投放精度提升！
据实测数据显示，通过“联邦学习广告模型”，京东投放的电商类广告转化率，从原本的4.5%，跃升至6.7%！
暴涨48.9%！
要知道，行业平均水平，也不过才1.1%！
同时，用户对广告的主动关闭率，也从原本的6.1%，骤降至4.4%！
碾压行业平均水平的20%！
这便是“联邦学习广告模型”，对传统广告系统的降维打击！
其核心价值，不仅在于“提升广告转化率”，更在于重构了跨机构数据协作的规则！
一举打破了“要么共享数据，要么放弃精度”的行业“数据孤岛”困局！
为广告行业从“流量驱动”，向“数据智能驱动”转型，提供了核心技术支撑！
并且，不只是广告领域。
通过“数据可用不可见”的技术范式，“联邦学习”可在多个领域，发挥重要作用。
比如医疗健康领域。
此前，由于不同医院，信息系统不兼容，患者电子病历无法跨机构整合。
而通过联邦学习框架，各医院可在不共享原始数据的前提下，整合多机构的患者特征数据与诊疗结果标签，联合训练疾病筛查模型，进而提升疾病筛查精度，降低漏诊率。
此外，多中心临床试验，依赖中心化数据库，数据清洗和伦理审批，耗时长达18~24个月。
而通过联邦学习框架，各中心可在本地完成，患者数据清洗与模型训练，仅将加密后的模型梯度与训练结果，上传至联邦聚合平台。
伦理审批流程，也随之大幅简化。
试验周期至少可缩短6~8个月！
新药上市时间，平均可提前12个月！
对于癌症、罕见病患者而言，这6~8个月，或许就意味着生的希望。