The industrial internet of things (IIoT) offers promising opportunities to
transform the operation of industrial systems and becomes a key enabler for
future industries. Recently, artificial intelligence (AI) has
综合调查了智能交通系统中联邦学习的最新发展,研究了 ITS 中普遍的挑战,阐明了应用联邦学习的动机,并讨论了在物体识别、交通管理和服务提供等场景中的潜在问题。还分析了联邦学习部署引入的新挑战和其潜在的局限性,包括不均匀的数据分布、有限的存储和计算能力,以及潜在的隐私和安全问题。最后,讨论了应用联邦学习在 ITS 中仍需解决的挑战,并提出了几个未来的研究方向。