联邦学习通过使机器学习模型能够在分散的数据上进行训练，而无需集中敏感信息，从而在智慧城市中发挥关键作用。在智慧城市中，数据来自众多来源——例如交通摄像头、空气质量传感器或智能电表——但集中共享这些数据会引发隐私和带宽问题。联邦学习通过允许边缘设备或服务器（例如，交通控制系统、本地服务器）在本地训练模型，并仅与中央协调器共享模型更新（例如，梯度或权重）来解决此问题。例如，交通管理系统可以使用联邦学习来预测拥堵情况，方法是从数千辆汽车和路边传感器聚合见解，而无需收集来自单个汽车的位置数据。这既保护了用户隐私，又提高了全市范围内的服务水平。
联邦学习在智慧城市中的一个关键优势是可扩展性和效率。通过将计算分配给边缘设备，该方法减少了集中式服务器上的负载，并最大限度地减少了延迟。例如，智慧城市中的电网可以使用联邦学习来优化电力分配：家庭中的智能电表可以训练本地模型来预测家庭能源使用模式，而中央模型可以聚合这些模式来平衡整个电网的供需。同样，联邦学习可以实现实时废物管理——配备填充级别传感器的智能垃圾箱可以在本地训练模型以预测最佳收集路线，从而避免将原始传感器数据传输到中央云。这种分散式方法确保了更快的决策速度并降低了带宽成本，这对于资源受限的物联网设备至关重要。
然而，在智慧城市中实施联邦学习面临着挑战。数据异构性——例如不同的传感器类型或不同地区的数据分布不均——可能会导致有偏差或不准确的模型。开发人员必须设计能够解释这些差异的聚合算法，例如基于数据质量的加权平均。安全是另一个问题：恶意设备可能会提交虚假的模型更新。诸如安全聚合协议或差分隐私之类的技术可以缓解这种情况。例如，一个城市部署联邦学习进行空气质量监测可以使用加密来保护模型更新免受篡改。总的来说，联邦学习提供了一种构建更智能城市的实用方法，同时解决了隐私和可扩展性问题，但它需要精心的工程设计来处理现实世界的复杂性。