低空經(jīng)濟(jì)數(shù)字化場(chǎng)景DeepSeek+AI智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案

低空經(jīng)濟(jì)數(shù)字化場(chǎng)景DeepSeekAI智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案2025-06-23目

錄CATALOGUE02系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)01方案概述03關(guān)鍵技術(shù)模塊04典型應(yīng)用場(chǎng)景05實(shí)施路徑規(guī)劃06運(yùn)維保障體系方案概述01低空經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求低空經(jīng)濟(jì)涵蓋無人機(jī)物流、智慧農(nóng)業(yè)、低空巡檢等多個(gè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)作業(yè)模式效率低下，亟需通過數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)，提升整體運(yùn)營效率。技術(shù)驅(qū)動(dòng)變革人工智能、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展為低空經(jīng)濟(jì)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，數(shù)字化場(chǎng)景的落地成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。政策支持導(dǎo)向全球范圍內(nèi)對(duì)低空經(jīng)濟(jì)的政策扶持力度加大，推動(dòng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新，為智算一體機(jī)的部署創(chuàng)造了有利環(huán)境。市場(chǎng)需求激增隨著無人機(jī)配送、低空監(jiān)測(cè)等應(yīng)用的普及，市場(chǎng)對(duì)高性能、低延遲的智能計(jì)算設(shè)備需求顯著增長(zhǎng)，亟需一體化解決方案。智算一體機(jī)核心定位邊緣智能中樞多模態(tài)融合平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)安全合規(guī)保障作為低空?qǐng)鼍暗倪吘売?jì)算核心設(shè)備，智算一體機(jī)能夠?qū)崟r(shí)處理無人機(jī)采集的海量數(shù)據(jù)，減少云端依賴，降低傳輸延遲。支持視覺、雷達(dá)、激光等多傳感器數(shù)據(jù)融合分析，為低空作業(yè)提供高精度環(huán)境感知與決策支持。提供統(tǒng)一的硬件接口和軟件協(xié)議，兼容主流無人機(jī)廠商設(shè)備，實(shí)現(xiàn)快速部署與生態(tài)協(xié)同。內(nèi)置數(shù)據(jù)加密和隱私保護(hù)機(jī)制，滿足低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)安全和飛行合規(guī)性的嚴(yán)格要求。完成低空經(jīng)濟(jì)三大核心場(chǎng)景的數(shù)字化需求調(diào)研需求分析首期目標(biāo)實(shí)現(xiàn)AI智算一體機(jī)在無人機(jī)巡檢場(chǎng)景的算法驗(yàn)證技術(shù)驗(yàn)證完成智慧物流等3個(gè)典型場(chǎng)景的解決方案交付場(chǎng)景落地通過持續(xù)迭代使AI推理效率提升40%以上效能提升實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)場(chǎng)景作業(yè)效率提升50%的成本節(jié)約效益預(yù)期2024目標(biāo)遠(yuǎn)期目標(biāo)2025目標(biāo)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景模型持續(xù)優(yōu)化智能進(jìn)化動(dòng)態(tài)適配低空監(jiān)管政策與市場(chǎng)需求變化快響應(yīng)分階段實(shí)現(xiàn)技術(shù)攻關(guān)與場(chǎng)景落地目標(biāo)階段規(guī)劃建立飛行數(shù)據(jù)采集-訓(xùn)練-部署的完整閉環(huán)數(shù)據(jù)閉環(huán)設(shè)計(jì)目標(biāo)與預(yù)期效益定方向建能力創(chuàng)價(jià)值提效能降成本系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)02采用高性能多核CPU處理通用計(jì)算任務(wù)，同時(shí)搭配專用GPU加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與推理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的高效分配與利用。多核CPU與GPU協(xié)同計(jì)算內(nèi)置NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元），專為矩陣運(yùn)算和卷積計(jì)算設(shè)計(jì)，可大幅降低AI任務(wù)功耗，適用于邊緣設(shè)備的長(zhǎng)期部署。集成FPGA芯片，支持動(dòng)態(tài)重構(gòu)硬件邏輯，針對(duì)特定算法（如實(shí)時(shí)圖像處理）進(jìn)行硬件級(jí)優(yōu)化，顯著提升處理速度與能效比。010302異構(gòu)計(jì)算硬件架構(gòu)配置HBM（高帶寬內(nèi)存）與DDR5內(nèi)存組合，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)并行存取需求，減少內(nèi)存墻對(duì)計(jì)算性能的制約。通過PCIe5.0和CXL協(xié)議實(shí)現(xiàn)CPU、GPU、FPGA間的低延遲數(shù)據(jù)交換，確保硬件單元間協(xié)同無瓶頸。0405高帶寬內(nèi)存系統(tǒng)FPGA可編程邏輯單元異構(gòu)通信總線專用AI加速芯片采用參數(shù)服務(wù)器架構(gòu)，支持千億級(jí)模型并行訓(xùn)練，通過梯度聚合實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)協(xié)同學(xué)習(xí)。分布式訓(xùn)練采用安全多方計(jì)算協(xié)議，實(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)協(xié)同建模而不暴露原始數(shù)據(jù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)集成Transformer、GNN等前沿算法，提供預(yù)訓(xùn)練模型和微調(diào)接口。模型庫通過模型量化剪枝技術(shù)實(shí)現(xiàn)輕量化部署，支持無人機(jī)終端實(shí)時(shí)推理。邊緣推理基于Kubernetes的動(dòng)態(tài)資源分配，支持訓(xùn)練任務(wù)自動(dòng)擴(kuò)縮容和故障轉(zhuǎn)移。彈性調(diào)度可視化展示集群狀態(tài)、訓(xùn)練指標(biāo)和資源利用率，提供異常告警功能。監(jiān)控中心數(shù)據(jù)層分層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)算法訓(xùn)練到推理的全流程支撐分布式AI算法框架調(diào)度層邊緣預(yù)處理規(guī)則引擎斷網(wǎng)續(xù)傳容錯(cuò)設(shè)計(jì)安全認(rèn)證鏈云端全局優(yōu)化模塊動(dòng)態(tài)卸載決策算法端邊云協(xié)同運(yùn)行邏輯在端側(cè)部署輕量級(jí)規(guī)則庫，優(yōu)先過濾無效數(shù)據(jù)（如重復(fù)圖像幀），僅上傳高價(jià)值信息至云端，降低帶寬消耗?；诰W(wǎng)絡(luò)延遲、設(shè)備電量等實(shí)時(shí)指標(biāo)，自動(dòng)選擇將計(jì)算任務(wù)本地執(zhí)行或卸載至邊緣節(jié)點(diǎn)/云端，優(yōu)化整體響應(yīng)時(shí)間。匯聚多邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)后，利用超算集群進(jìn)行大規(guī)模時(shí)空分析（如低空交通流量預(yù)測(cè)），并下發(fā)優(yōu)化策略至終端設(shè)備。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)，邊緣節(jié)點(diǎn)暫存數(shù)據(jù)并緩存指令，恢復(fù)連接后自動(dòng)同步狀態(tài)，確保任務(wù)連續(xù)性?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備身份認(rèn)證與數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)，防止惡意節(jié)點(diǎn)接入或傳輸數(shù)據(jù)篡改。關(guān)鍵技術(shù)模塊03空域數(shù)據(jù)處理引擎多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合集成雷達(dá)、ADS-B、氣象衛(wèi)星等多維度空域數(shù)據(jù)，通過時(shí)空對(duì)齊和噪聲過濾技術(shù)構(gòu)建高精度空域態(tài)勢(shì)圖譜，支持厘米級(jí)定位與毫秒級(jí)數(shù)據(jù)刷新。分布式流式計(jì)算架構(gòu)采用Flink與Kafka構(gòu)建實(shí)時(shí)流水線，實(shí)現(xiàn)每秒百萬級(jí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的并行處理，延遲控制在50ms以內(nèi)，滿足低空密集目標(biāo)跟蹤需求。自適應(yīng)壓縮算法基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)LZ-3D壓縮協(xié)議，對(duì)三維空域數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)90%以上的壓縮率，同時(shí)保持關(guān)鍵特征無損，顯著降低傳輸帶寬消耗。異常檢測(cè)模型部署孤立森林與LSTM混合模型，實(shí)時(shí)識(shí)別無人機(jī)偏航、信號(hào)干擾等異常事件，誤報(bào)率低于0.1%。數(shù)字孿生映射引擎通過UE5引擎構(gòu)建高保真空域沙盤，支持多視角可視化與歷史數(shù)據(jù)回溯，輔助運(yùn)維人員快速定位問題節(jié)點(diǎn)。實(shí)時(shí)響應(yīng)協(xié)同決策動(dòng)態(tài)優(yōu)化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合分析感知層空域態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)感知飛行器動(dòng)態(tài)追蹤環(huán)境數(shù)據(jù)采集決策層智能航線規(guī)劃沖突預(yù)警與規(guī)避應(yīng)急方案生成網(wǎng)端安智規(guī)算控架構(gòu)域策功能空域航路氣象實(shí)時(shí)智能決策系統(tǒng)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度算法時(shí)空立方體建模能耗均衡策略彈性算力分配將空域劃分為50m×50m×10m的立體網(wǎng)格，基于混合整數(shù)規(guī)劃算法計(jì)算最優(yōu)充電站部署與航線分配方案，資源利用率提升40%。根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整GPU節(jié)點(diǎn)算力配額，突發(fā)任務(wù)響應(yīng)速度提升3倍，空閑資源自動(dòng)切換至模型訓(xùn)練任務(wù)。結(jié)合鋰電池衰減模型與飛行軌跡預(yù)測(cè)，智能調(diào)度充電次序，延長(zhǎng)整體機(jī)隊(duì)續(xù)航時(shí)間15%-20%。抗干擾通信調(diào)度成本優(yōu)化引擎采用Q-Learning算法動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)通信頻段與中繼節(jié)點(diǎn)，在復(fù)雜電磁環(huán)境下維持99.9%的通信成功率。綜合計(jì)算燃油、維修、人力等成本因子，自動(dòng)生成性價(jià)比最優(yōu)的作業(yè)方案，較人工調(diào)度降低運(yùn)營成本25%。容災(zāi)恢復(fù)機(jī)制預(yù)設(shè)8級(jí)故障應(yīng)對(duì)預(yù)案，從單機(jī)故障到區(qū)域斷網(wǎng)均可30秒內(nèi)啟動(dòng)備用資源，保障關(guān)鍵任務(wù)不間斷執(zhí)行。典型應(yīng)用場(chǎng)景04航線規(guī)劃基于AI算法構(gòu)建三維航線網(wǎng)絡(luò)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化無人機(jī)物流路徑，綜合考慮空域限制、氣象條件和配送時(shí)效，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸效率最大化。01空域協(xié)同建立跨部門空域協(xié)調(diào)機(jī)制，通過數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)空域資源動(dòng)態(tài)分配，制定無人機(jī)優(yōu)先通行政策保障物流配送時(shí)效性。03設(shè)施智能部署智能起降平臺(tái)和充電設(shè)施，集成物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主起降、能源補(bǔ)給和狀態(tài)監(jiān)控的全流程自動(dòng)化管理。02綠色物流采用電動(dòng)無人機(jī)和清潔能源充電站，優(yōu)化配送路徑降低能耗，構(gòu)建碳足跡監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)低空物流的低碳化運(yùn)營。04城際聯(lián)動(dòng)建立跨城市低空物流走廊，標(biāo)準(zhǔn)化起降場(chǎng)站和通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)區(qū)域無人機(jī)物流網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通與資源共享。06智能調(diào)度運(yùn)用DeepSeekAI實(shí)時(shí)處理多源時(shí)空數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整無人機(jī)集群配送路線，通過數(shù)字航圖實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精準(zhǔn)導(dǎo)航與避障。05構(gòu)建智能、高效、綠色的低空物流網(wǎng)絡(luò)，賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型低空物流路徑優(yōu)化城市立體交通管控空域資源動(dòng)態(tài)分配利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)聚合多源傳感器數(shù)據(jù)，生成三維交通流量熱力圖，實(shí)現(xiàn)飛行器高度層智能分層管理。01違規(guī)行為AI識(shí)別部署YOLOv7改進(jìn)模型對(duì)非法穿越禁飛區(qū)、超速飛行等行為進(jìn)行實(shí)時(shí)抓拍，并與監(jiān)管平臺(tái)自動(dòng)聯(lián)動(dòng)取證。02起降場(chǎng)站智能調(diào)度開發(fā)時(shí)空預(yù)測(cè)算法優(yōu)化垂直起降機(jī)場(chǎng)的停機(jī)位分配，支持有人/無人航空器混合運(yùn)行時(shí)的安全間隔計(jì)算。03噪聲污染監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)布設(shè)聲學(xué)傳感器陣列，通過聲紋識(shí)別技術(shù)定位違規(guī)噪音源，生成分貝超標(biāo)區(qū)域的自動(dòng)告警報(bào)告。04交通流仿真系統(tǒng)基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建城市低空交通沙盤，可模擬極端天氣或突發(fā)事件下的應(yīng)急疏散方案預(yù)演。05跨模態(tài)信號(hào)協(xié)同設(shè)計(jì)V2X通信協(xié)議擴(kuò)展版，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)與地面智能交通信號(hào)燈的數(shù)據(jù)互通，保障交叉空域通行安全。06電力巡檢智能分析訓(xùn)練ResNet-50改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別絕緣子破損、導(dǎo)線斷股等7大類32種典型缺陷，準(zhǔn)確率達(dá)98.6%。缺陷智能診斷模型三維點(diǎn)云重建技術(shù)熱成像分析模塊自主巡檢航線規(guī)劃腐蝕速率預(yù)測(cè)系統(tǒng)報(bào)告自動(dòng)生成平臺(tái)采用激光雷達(dá)掃描生成輸電塔毫米級(jí)精度模型，自動(dòng)標(biāo)注銹蝕、變形等結(jié)構(gòu)異常的空間坐標(biāo)。集成紅外相機(jī)與可見光雙光譜數(shù)據(jù)，通過溫差閾值算法精準(zhǔn)定位接頭過熱、局部放電等隱性故障。結(jié)合桿塔GIS坐標(biāo)與設(shè)備臺(tái)賬數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成覆蓋所有關(guān)鍵檢測(cè)點(diǎn)的最優(yōu)環(huán)繞飛行軌跡?；贚STM網(wǎng)絡(luò)分析歷史巡檢數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)金屬構(gòu)件剩余壽命并生成防腐維護(hù)優(yōu)先級(jí)清單。利用NLP技術(shù)將檢測(cè)結(jié)果結(jié)構(gòu)化輸出，支持缺陷定位圖、嚴(yán)重程度分級(jí)與維修建議的一鍵生成。實(shí)施路徑規(guī)劃05通過深入調(diào)研低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，明確不同行業(yè)（如物流、巡檢、測(cè)繪等）對(duì)AI算力的具體需求，形成定制化開發(fā)的技術(shù)規(guī)格文檔。需求分析與場(chǎng)景定義設(shè)計(jì)彈性計(jì)算架構(gòu)，支持GPU/FPGA異構(gòu)資源的動(dòng)態(tài)分配，滿足不同場(chǎng)景下算力需求的峰值波動(dòng)，同時(shí)降低能耗成本?；贒eepSeekAI框架，針對(duì)低空?qǐng)鼍爸械膱D像識(shí)別、路徑規(guī)劃、實(shí)時(shí)避障等任務(wù)，優(yōu)化現(xiàn)有算法或開發(fā)專用模型，確保在高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的穩(wěn)定性和精度。010302場(chǎng)景定制化開發(fā)流程構(gòu)建分層式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，將輕量級(jí)推理任務(wù)部署在邊緣端（如無人機(jī)機(jī)載設(shè)備），復(fù)雜訓(xùn)練任務(wù)交由云端處理，實(shí)現(xiàn)低延遲與高算力的平衡。在開發(fā)全周期集成數(shù)據(jù)加密、權(quán)限隔離、空域合規(guī)校驗(yàn)等模塊，確保符合低空經(jīng)濟(jì)相關(guān)法規(guī)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。0405邊緣-云端協(xié)同部署算法模型適配優(yōu)化安全合規(guī)性嵌入硬件資源動(dòng)態(tài)調(diào)配多模態(tài)數(shù)據(jù)融合測(cè)試故障自愈能力評(píng)估能效比量化分析跨平臺(tái)兼容性驗(yàn)證極端環(huán)境壓力測(cè)試系統(tǒng)集成測(cè)試方案模擬低空?qǐng)鼍爸械睦走_(dá)、LiDAR、可見光等多源數(shù)據(jù)輸入，驗(yàn)證系統(tǒng)在數(shù)據(jù)異構(gòu)條件下的融合處理能力與抗干擾性能。在強(qiáng)電磁干擾、高風(fēng)速、低能見度等極端條件下，評(píng)估智算一體機(jī)的硬件穩(wěn)定性與算法魯棒性，確保99.9%的任務(wù)完成率。對(duì)接主流無人機(jī)飛控系統(tǒng)（如PX4、ArduPilot）及地面站軟件，測(cè)試協(xié)議適配性，確保指令傳輸延遲低于50ms。人為觸發(fā)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)中斷等故障，檢驗(yàn)系統(tǒng)的自動(dòng)容災(zāi)切換機(jī)制與數(shù)據(jù)恢復(fù)效率，要求故障恢復(fù)時(shí)間不超過10秒。通過功耗監(jiān)測(cè)工具記錄典型任務(wù)負(fù)載下的能耗數(shù)據(jù)，優(yōu)化計(jì)算資源調(diào)度策略，目標(biāo)實(shí)現(xiàn)每TOPS算力功耗低于5W。試點(diǎn)階段產(chǎn)品迭代：基于試點(diǎn)反饋優(yōu)化硬件架構(gòu)與算法模型，完成適航認(rèn)證等合規(guī)準(zhǔn)備市場(chǎng)驗(yàn)證：開展低空經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景需求調(diào)研，完成AI智算一體機(jī)在物流巡檢等領(lǐng)域的可行性驗(yàn)證生態(tài)構(gòu)建：與空管部門建立數(shù)據(jù)接口，初步形成無人機(jī)運(yùn)營商合作網(wǎng)絡(luò)推廣階段技術(shù)升級(jí)：部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)5G+北斗多模組實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸渠道拓展：建立省級(jí)代理商體系，重點(diǎn)突破智慧城市與應(yīng)急管理領(lǐng)域客戶標(biāo)準(zhǔn)制定：牽頭編制低空智算設(shè)備行業(yè)白皮書，輸出場(chǎng)景解決方案庫商業(yè)化落地時(shí)間表算力可靠性巡檢頻次備件覆蓋率邊際國產(chǎn)化補(bǔ)貼模組版本物流響應(yīng)裝機(jī)量空域時(shí)延AI密度芯價(jià)OTASLA倉KPI技術(shù)壁壘運(yùn)維體系更新機(jī)制硬件成本供應(yīng)鏈監(jiān)控體系場(chǎng)景適配運(yùn)維保障體系06多層級(jí)加密技術(shù)物理安全合規(guī)數(shù)據(jù)生命周期管理入侵檢測(cè)與響應(yīng)動(dòng)態(tài)訪問控制安全防護(hù)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)采用端到端TLS加密、硬件級(jí)密鑰管理及量子抗性算法，確保數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)及計(jì)算過程的全鏈路安全防護(hù)，滿足金融級(jí)安全需求?；赗BAC模型結(jié)合實(shí)時(shí)行為分析，實(shí)現(xiàn)用戶權(quán)限的動(dòng)態(tài)調(diào)整，防止越權(quán)操作，并支持零信任架構(gòu)下的最小權(quán)限原則。部署AI驅(qū)動(dòng)的威脅感知系統(tǒng)，通過異常流量檢測(cè)、蜜罐誘捕及自動(dòng)化封堵策略，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)攻擊響應(yīng)與溯源。設(shè)備符合IP68防護(hù)等級(jí)與電磁屏蔽標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵部件采用防拆設(shè)計(jì)，并通過FIPS140-2三級(jí)認(rèn)證確保硬件抗篡改能力。實(shí)施GDPR-aligned的數(shù)據(jù)分類策略，包括匿名化處理、定時(shí)銷毀及跨境傳輸加密，覆蓋數(shù)據(jù)生成、使用至銷毀全階段。邊緣節(jié)點(diǎn)維護(hù)策略預(yù)測(cè)性運(yùn)維框架容器化彈性部署遠(yuǎn)程診斷工具鏈能耗優(yōu)化方案集成傳感器數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)硬件健康度（如散熱效率、存儲(chǔ)磨損率），提前14天預(yù)測(cè)潛在故障。采用Kubernetes集群管理邊緣應(yīng)用，支持故障節(jié)點(diǎn)自動(dòng)隔離、微服務(wù)秒級(jí)遷移及滾動(dòng)更新，確保服務(wù)連續(xù)性達(dá)99.999%。開發(fā)專用運(yùn)維協(xié)議棧，包含日志聚合分析、性能瓶頸三維可視化及根因定位AI助手，降低現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)頻次60%以上。通過動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）與任務(wù)調(diào)度算法協(xié)同，平衡算力需求與功耗，使邊緣節(jié)點(diǎn)PUE值穩(wěn)定控制在1.2以下。算法持續(xù)優(yōu)化機(jī)制聯(lián)邦學(xué)習(xí)增量訓(xùn)練構(gòu)建跨節(jié)點(diǎn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私前提下，利用