本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了关键特性和方法学，并讨论了数据来源、模型和数据安全技术。同时，探讨了联邦学习的特定应用和面临的挑战，并提出了提升效果和效率的潜在方向。

本文总结了27个开放问题，强调了XAI在现实世界中的应用进展和解决了其中的挑战，需要更广泛的视角和协作努力，以推动XAI的发展和贡献于其持续成功。