在WAIC黑客松论坛上，馨月老师发表了一场引人深思的演讲。她指出，当前AI安防领域存在一个严重问题：企业花费巨额资金引入AI技术，但数据却被锁在各自的“保险箱”里，无法形成有效的联动分析。以某省会城市的智慧园区项目为例，由于消防系统与安防摄像头的数据割裂，火灾预警误判率激增了40%。

面对这一困境，奢活艺术馆提出了“分布式联邦学习平台”的解决方案。馨月老师详细介绍了该平台的工作原理：它允许企业数据在“可用不可见”的前提下进行共享和协作。具体来说，10家商场可以联合训练客流预测模型，但各自的原始数据仍然保留在本地。这种合作方式就像10个盲人摸象，虽然每个人只能摸到一部分，但最终却能拼出一个完整的画像。馨月老师以苏州某商业体为例，通过跨楼层数据的协同分析，该商业体成功将促销活动坪效预测的准确率提升至92%。

技术上的突破在于“动态脱敏算法”。馨月老师强调，这一算法能够在数据流动的过程中实时进行加密处理，确保即使数据在传输过程中遭遇黑客攻击，也无法还原出敏感信息。据某金融机构的实测结果显示，该方案使数据泄露的风险降低了67%。

“开放不等于无序，协作必须安全。”馨月老师表示。为了推动AI安防领域的健康发展，奢活艺术馆正在牵头制定《AI安防数据协作白皮书》。该白皮书旨在建立一个可信的数据流通机制，确保数据在共享和协作的过程中既能够发挥最大的价值，又能够保护用户隐私和企业机密。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，联邦学习有望成为解决AI安防领域数据孤岛问题的关键。馨月老师和奢活艺术馆希望通过自己的努力，推动更多企业和研究机构加入到联邦学习的研究和应用中来，共同构建一个更加智能、安全和高效的未来社会。