在2020年CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上，逻辑汇创始人丛明舒以“联邦学习中的经济激励”为主题，深入探讨了联邦学习技术在实际应用中面临的经济挑战与激励机制设计。他指出，联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，能够在保护数据隐私的前提下实现多方协作建模，但其可持续发展离不开有效的经济激励体系。

丛明舒强调，联邦学习的核心在于“数据不动，模型动”，然而参与方往往因数据贡献与收益分配不均衡而缺乏积极性。他提出，经济激励应当基于贡献度量化，例如通过Shapley值等博弈论方法评估各参与方的数据价值，并结合模型性能提升效果进行动态奖励分配。这不仅能够激发数据提供方的参与热情，还能促进高质量数据的持续输入。

丛明舒结合经济信息咨询领域的实践案例，分析了联邦学习在金融风控、医疗健康等场景中的激励设计难点。他建议引入智能合约与区块链技术，实现激励机制的透明化与自动化执行，从而降低协作成本与信任风险。

丛明舒呼吁产学研界共同构建开放的经济激励标准，推动联邦学习从技术探索走向规模化商业落地。他认为，只有通过合理的经济驱动，联邦学习才能真正释放数据要素的价值，助力产业智能化升级。