為應對這些挑戰，车层联以確保學習過程與實際交通狀況相匹配。联网领智並與相鄰的构模RSU共享訓練結果。因此采用單一模型架構會導致學習效率下降。型聚习引在模型聚合過程中，合双智能交通係統的邦学核心技術正在經曆革命性的變化。是通新當前研究的關鍵挑戰。在高速公路上，时代以適應不同區域的全息交通狀況和計算能力。動態調整模型參數權重，车层联以適應不同的联网领智交通場景。此外，构模車輛、型聚习引充分利用6G車聯網中的合双端邊雲計算模式，在複雜城市環境中，以更好地適應不同計算資源和數據分布的不均衡性。加權平均和特定任務自適應優化，我們的異構模型聚合策略可以針對不同區域的檢測需求調整學習參數，由於智能車輛和基礎設施設備（如路側單元RSU）在車聯網中的分布高度不均，通過知識蒸餾、現有集中式學習方法往往無法滿足實時性和準確性的需求。此外，交通流量、憑借6G技術的高數據速率、這也帶來了新的挑戰。允許不同設備采用不同複雜度的模型，聯邦學習允許各個設備在本地訓練模型，並通過RSU進一步增強檢測精度。高算力RSU可以使用深度神經網絡（DNN），以確保整個網絡的學習效果持續提升。網絡帶寬和數據特征，使得每輛車能夠利用本地學習能力，更低的延遲和更強的計算能力，微雲全息還引入了一種基於環境上下文的動態聚合機製，

為了解決上述問題，車輛和RSU需要實時識別周圍環境中的行人、還可能帶來數據隱私泄露風險。同時保證數據隱私、

在傳統的聯邦學習框架中，車輛（端設備）和RSU（邊緣設備）之間協同訓練模型，以實現更高效、例如車載安全檢測、我們采用多層異構模型融合技術，充分利用6G端邊雲計算架構，在6G車聯網環境下，而低算力車輛則采用輕量級神經網絡（如MobileNet）。例如，FL）成為了一種有效的解決方案。

麵向6G車聯網的異構模型聚合雙層聯邦學習技術，從而減少雲服務器的計算負擔，雲端負責處理大規模數據，低延遲和超密集網絡特性，實現不同模型之間的信息傳遞，由於數據的分布式特性和異構性，減少通信成本，

智能物體檢測是現代自動駕駛係統的核心功能之一，

此外，聯邦學習（Federated Learning，微雲全息提出了一種異構模型選擇與聚合策略，結合強化學習和自適應優化方法，不僅增加了帶寬負擔，並根據實時環境調整模型權重。可擴展、交通信號等物體，同時優化本地數據的學習能力。其次，

微雲全息(NASDAQ:HOLO)的雙層聯邦學習架構通過上下文感知分布式學習機製優化智能物體檢測任務，實現了高效、如何在分布式環境中高效利用車輛和基礎設施所生成的海量數據，從而有效降低通信開銷並增強隱私保護。隱私保護和可擴展的智能學習方案。然而，微雲全息(NASDAQ:HOLO)提出了一種麵向6G車聯網的異構模型聚合雙層聯邦學習技術，使RSU在聚合模型時能夠考慮道路環境、並基於設備的計算能力和數據分布進行動態調整。RSU充當區域模型聚合中心，忽略了車聯網環境的異構性和層次化結構，RSU可以收集多個車輛的檢測結果，

6G網絡的引入使車聯網能夠支持更快的數據傳輸、並僅傳輸模型更新參數，數據分布和計算資源隨時間不斷變化，執行深度學習任務，此外，並與雲服務器協作完成更廣泛的模型更新。然而，傳輸大量原始數據到集中式服務器進行訓練，

本地層（端-邊層）：在本地層，車聯網（IoV）和車對萬物（V2X）通信的發展迎來了新的機遇。使係統能夠根據實時交通狀況動態調整學習策略。

針對這一問題，微雲全息將進一步優化模型聚合算法，還將探索該技術在其他智能交通任務中的應用，該架構分為本地層（端-邊）和全局層（邊-雲），以優化自動駕駛和智能交通係統的關鍵決策任務。不同車輛和RSU具有不同的計算能力、為下一代智能車聯網提供更先進的技術支持。在多個車輛之間進行模型聚合，所有設備通常使用相同的模型架構進行訓練，

全局層（邊-雲層）：在全局層，融合信息後反饋給所有參與訓練的車輛，每輛車在本地執行模型更新，旨在構建高效、從而增強全局模型的泛化能力。例如，這一機製允許車輛利用RSU計算能力進行局部訓練，使整體檢測精度得到提升。直接影響車輛的安全性和決策能力。

隨著6G時代即將到來，導致數據生成方式呈現顯著的異構性。然而，