本研究提出FLMarket系统，通过结合两阶段拍卖定价机制与安全协议，解决了联邦学习中的数据定价问题。实验结果表明，FLMarket使客户端训练精度提高超过10%，并提升了准确度和运行速度。

研究提出了一种拍卖机制的AI监管框架，平衡创新与监管。开发者竞标支付运营权，收益用于监督。高风险AI需更高竞标，低风险门槛低。方法灵活，可调整监管力度，但需解决串通和市场操控问题，确保小型开发者公平。