高阶自动驾驶的落地面临着数据高效处理与隐私安全保护两大瓶颈。针对该问题，设计了一种车端、边缘端、中心端协同的联邦学习架构。该架构主要包括车端的本地化数据处理、边缘端的分布式模型聚合与中心端的全局调度及安全防护，分析了 3 级组件间的协同机制与关键技术路径。该架构为实现高阶自动驾驶隐私安全条件下的数据高效利用提供了有效的系统解决方案。

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