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目前，各家机构对于联邦学习概念的内涵、外延、具体应用的技术方案各有见解，并没有形成统一的规范与标准。不过，多家机构都在积极参与和引导联邦学习相关国内外标准的制定。
2018年12月，IEEE标准协会批准了由微众银行发起的关于联邦学习架构和应用规范的标准P3652.1（Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning）立项。2019年6月，中国人工智能开源软件发展联盟（AIOSS）发布了由微众银行牵头制定的《信息技术服务联邦学习参考架构》团体标准。2020年3月，蚂蚁集团牵头制定了《共享学习系统技术要求》联盟标准，并且该标准由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）批准通过。2020年6月，3GPP SA2第139次电子会议通过了中国移动提出的“多NWDAF
实例之间联邦学习”标准提案，3GPP标准引入联邦学习智能架构和流程。2020年7月，由中国信通院、百度等单位共同参与拟定的《基于联邦学习的数据流通产品技术要求与测试方法》首次发布，这是又一项关于联邦学习的团体标准。
另外，各家企业与机构针对联邦学习的理论原理和可用场景纷纷发布了相关白皮书。微众银行联合中国银联、平安科技、鹏城实验室、腾讯研究院、中国信通院、招商金融科技等多家企业和机构发布《联邦学习白皮书2.0》，同盾科技人工智能研究院发布《知识联邦白皮书》，腾讯安全发布《腾讯安全联邦学习应用服务白皮书》，IBM发布《IBM Federated Learning：An Enterprise Framework White Paper V0.1》。