本报告介绍了基于大模型联邦微调的“通信—泛汽车”技术创新实践，通过构建一套跨行业跨领域的知识安全流动的联邦迁移学习架构，融合混合专家网络（MoE）与低秩适应（LoRA）技术，实现“数据不动、知识流动”的行业智能协同。MoE架构将大模型分解为多个专业领域专家模块，由各行业的参与方维护其优势领域的专家网络，实现知识的专业化分工与融合。该技术保障了各参与方的数据主权，还大幅降低了行业模型的部署门槛，从根本上解决了跨行业跨领域模型知识难以高效共享、安全流通的难题。加速推动业务模式创新和服务效能提升，以数据驱动模式优化现有行业生态，为构建安全可信、高效协同的数字经济新格局提供了示范。