隨著6G時代即將到來，全息智能交通系統的車層聯核心技術正在經歷革命性的變化。憑借6G技術的聯網領智高數據速率、低延遲和超密集網絡特性，構模車聯網（IoV）和車對萬物（V2X）通信的型聚習引發展迎來了新的機遇。然而，合雙如何在分布式環境中高效利用車輛和基礎設施所生成的邦學海量數據，同時保證數據隱私、通新減少通信成本，時代并提升學習效率，全息是車層聯當前研究的關鍵挑戰。針對這一問題，聯網領智微云全息(NASDAQ:HOLO)提出了一種面向6G車聯網的構模異構模型聚合雙層聯邦學習技術，旨在構建高效、型聚習引可擴展、合雙隱私保護的智能學習架構，以優化自動駕駛和智能交通系統的關鍵決策任務。

6G網絡的引入使車聯網能夠支持更快的數據傳輸、更低的延遲和更強的計算能力，然而，這也帶來了新的挑戰。首先，由于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，導致數據生成方式呈現顯著的異構性。其次，傳輸大量原始數據到集中式服務器進行訓練，不僅增加了帶寬負擔，還可能帶來數據隱私泄露風險。此外，由于車聯網環境的動態性，數據分布和計算資源隨時間不斷變化，使得傳統的集中式機器學習難以適應這一復雜環境。

為應對這些挑戰，聯邦學習（Federated Learning，FL）成為了一種有效的解決方案。聯邦學習允許各個設備在本地訓練模型，并僅傳輸模型更新參數，而非原始數據，從而有效降低通信開銷并增強隱私保護。然而，現有的聯邦學習方法大多采用單一的全局聚合方式，忽略了車聯網環境的異構性和層次化結構，難以充分利用6G車聯網中的多級計算架構。

為了解決上述問題，微云全息提出了一種雙層聯邦學習架構，充分利用6G車聯網中的端邊云計算模式，以實現更高效、更準確的學習過程。該架構分為本地層（端-邊）和全局層（邊-云），并采用一種新穎的異構模型選擇與聚合策略，以更好地適應不同計算資源和數據分布的不均衡性。

本地層（端-邊層）：在本地層，車輛（端設備）和RSU（邊緣設備）之間協同訓練模型，每輛車在本地執行模型更新，并與相鄰的RSU共享訓練結果。RSU充當區域模型聚合中心，在多個車輛之間進行模型聚合，并根據實時環境調整模型權重。這一機制允許車輛利用RSU計算能力進行局部訓練，從而減少云服務器的計算負擔，同時優化本地數據的學習能力。

全局層（邊-云層）：在全局層，多個RSU之間進一步聚合其管理的區域模型，并與云服務器協作完成更廣泛的模型更新。云端負責處理大規模數據，執行深度學習任務，并對全局模型進行優化，以確保整個網絡的學習效果持續提升。此外，云服務器還能動態調整RSU層的學習參數，以適應不同區域的交通狀況和計算能力。

在傳統的聯邦學習框架中，所有設備通常使用相同的模型架構進行訓練，但在6G車聯網環境中，不同車輛和RSU具有不同的計算能力、網絡帶寬和數據特征，因此采用單一模型架構會導致學習效率下降。

針對這一問題，微云全息提出了一種異構模型選擇與聚合策略，允許不同設備采用不同復雜度的模型，并基于設備的計算能力和數據分布進行動態調整。例如，高算力RSU可以使用深度神經網絡（DNN），而低算力車輛則采用輕量級神經網絡（如MobileNet）。在模型聚合過程中，我們采用多層異構模型融合技術，通過知識蒸餾、加權平均和特定任務自適應優化，實現不同模型之間的信息傳遞，從而增強全局模型的泛化能力。

此外，微云全息還引入了一種基于環境上下文的動態聚合機制，使RSU在聚合模型時能夠考慮道路環境、交通流量、車輛密度等因素，動態調整模型參數權重，以確保學習過程與實際交通狀況相匹配。

智能物體檢測是現代自動駕駛系統的核心功能之一，直接影響車輛的安全性和決策能力。在6G車聯網環境下，車輛和RSU需要實時識別周圍環境中的行人、車輛、交通信號等物體，并快速做出反應。然而，由于數據的分布式特性和異構性，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。

微云全息(NASDAQ:HOLO)的雙層聯邦學習架構通過上下文感知分布式學習機制優化智能物體檢測任務，使得每輛車能夠利用本地學習能力，并通過RSU進一步增強檢測精度。例如，在高速公路上，RSU可以收集多個車輛的檢測結果，融合信息后反饋給所有參與訓練的車輛，使整體檢測精度得到提升。此外，在復雜城市環境中，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，以適應不同的交通場景。

面向6G車聯網的異構模型聚合雙層聯邦學習技術，充分利用6G端邊云計算架構，實現了高效、隱私保護和可擴展的智能學習方案。微云全息將進一步優化模型聚合算法，結合強化學習和自適應優化方法，使系統能夠根據實時交通狀況動態調整學習策略。此外，還將探索該技術在其他智能交通任務中的應用，例如車載安全檢測、智能信號燈優化等，為下一代智能車聯網提供更先進的技術支持。