一句话摘要：联邦学习（FL）让模型在大量设备上训练、原始数据不离设备，只上传模型更新。但「数据不出设备」只是起点——更新本身会泄露（能反推训练数据）。所以生产级要叠：DP（限制单设备 / 用户对模型的影响）+ 安全聚合（服务器只看到多设备更新之和、看不到单个）。真实落地：Gboard 用 FL + DP-FTRL 训了二十多个带 DP 保证的语言模型；Apple 用本地 DP 收 emoji / 输入法等遥测。要点：FL ≠ 私有、本地 DP 的 ε 要看清、用户级 vs 样本级别错配。这是卷三《DP 微调》在「联邦 + 大规模生产」上的落地面。
一句话摘要：联邦分析（federated analytics）是「不集中原始数据、只把统计量带出设备」的一类数据科学方法——设备各自在本地数据上算局部量，靠安全聚合让服务器只看到合并后的总数、看不到任何单台设备的明细（Ramage & Mazzocchi, Google Research, 2020）；要发现「最频繁项」（heavy hitters）这类统计还要叠差分隐私（Zhu, Kairouz 等, AISTATS 2020；Bassily 等, NeurIPS 2017）。它和联邦学习是兄弟：那是训模型，这是算统计量。已落地：Google Pixel 的「Now Playing」歌曲流行度计数、Apple 的热门 emoji / 域名遥测都是生产用例。结论先行：「联邦」二字不自动等于私有——数据留本地只是起点，真正的隐私保证系于 DP 与安全聚合是否真做对；少了任一层，聚合结果与多轮查询仍会把个体抖出来。