2022年7月4日，首届IEEE开源软件服务奖（IEEE Open Software Services Award）结果揭晓，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室团队开发的端到端联邦学习平台是4个专业奖之一（另设2个学生奖），也是其中唯一一个由大陆高校为第一单位（同时也是唯一单位）完成的获奖。该奖项将在IEEE世界服务大会2022上颁发。该项目的团队成员包括袁进良（博士生，第一作者），孙嘉星（硕士生），周慧斌（硕士生），徐梦炜特聘副研究员，以及王尚广教授。

该团队开发的“端到端联邦学习平台”基于真实的智能手机，实现并开源了首个端到端的跨终端联邦学习系统（开源地址：https://github.com/UbiquitousLearning/End2end-Federated-Learning）。联邦学习能够在用户数据不离开设备的基础上，使移动设备能够协同学习一个共享的预测模型，将机器学习的能力与在云中存储用户数据的需求分离开来，从而实现用户隐私保护下的人工智能。传统的联邦学习研究主要通过仿真系统开展，无法对真实设备上的机器学习训练效率进行端到端的测试。该项目的开源弥补了这一空白。

IEEE世界服务大会以服务计算为中心，涵盖云、边缘和物联网相关的各种系统和网络研究，以及智能计算、学习、大数据和区块链应用技术，解决知识网络、高性能、安全、隐私、可靠性和成本效益等关键问题。此次大会开创性地设立了“开源软件服务奖”，旨在支持和鼓励“开源软件服务生态系统”在服务计算领域的研发和持久影响力。经过为期3个月的评委审核，大会评选出4个开源软件获得此次大奖。