该文综述车联网中预测服务质量（PQoS）的研究，重点包括：利用强化学习设计PQoS，比较集中式、分布式与联邦学习方法，发现联邦学习在收敛时间与可靠性间取得良好权衡并利于隐私保护；同时涉及5G QoS预测、奖励函数设计、V2X测量数据集、信息价值评估、VoIP的QoS/QoE预测、自主车辆路径规划以及隐私感知分布式学习框架DISTINQT。