针对联邦学习在非独立同分布与超高维数据耦合场景的性能退化、通信开销及特征筛选等挑战，从数据预处理、模型优化、通信优化三维度综述关键技术进展 ；结合自动驾驶、医疗健康、金融科技领域案例，验证隐私合规下模型效能提升的可行性。指出当前研究在跨客户端特征对齐、稀疏结构一致性与理论保障的短板，展望跨域关联挖掘、自适应联邦框架及可验证安全机制的发展方向，为联邦学习在复杂超高维异构场景的落地应用提供理论与实践参考。

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