本研究调研了边缘人工智能中的联邦持续学习（FCL）框架，提出了基于任务特征的FCL方法分类，分析了背景、挑战及解决方案，表明FCL能够有效整合客户端知识，确保模型在动态环境中的稳定性和可靠性。