本文介绍了汽车边缘联合学习（VEFL）方案，利用高移动性连接车辆的CPU和本地数据集训练全局模型。研究提出了去中心化联邦学习框架C-DFL，提升车联网学习效果，探讨了联邦学习与集中式学习的可行性，并分析了数据标注和通信问题。此外，提出了动态地图融合框架和基于多跳聚类的分层联邦学习，显著提高了模型准确性和收敛时间。