在6G技術加速落地的背景下，微云全息（NASDAQ:HOLO）宣布推出“數字孿生邊緣網絡中的節能聯邦學習與遷移技術”，為智能應用的能源效率與數據安全提供突破性解決方案。該技術通過重構數字孿生與聯邦學習的協同機制，在保障用戶隱私的前提下，顯著降低邊緣計算場景下的能源消耗，同時提升模型訓練精度。這一成果標志著微云全息在6G核心領域的技術積累邁入新階段，為工業自動化、智能交通等場景的規模化應用奠定基礎。

數字孿生邊緣網絡（DITEN）作為6G的關鍵基礎設施，通過在邊緣節點構建物理系統的虛擬鏡像，實現對復雜系統的實時監控與優化。然而，傳統數字孿生技術長期面臨兩大瓶頸：一是邊緣設備的高能耗問題，二是用戶隱私數據處理的合規性挑戰。聯邦學習（FL）的分布式訓練模式雖能解決數據隱私難題，但其與數字孿生的融合過程中，數據分配、模型同步與孿生體遷移的復雜交互，導致系統資源利用率低下，能源成本激增。

針對上述痛點，微云全息研發團隊提出“數據效用-能源成本聯合優化框架”，核心創新在于構建可量化數據貢獻的閉式函數。該函數基于信息論與統計學習理論，通過分析歷史數據的多樣性、分布特性及與模型目標的相關性，預測不同數據分配策略對模型收斂速度的影響。數學表達式為： [ U(D) = f(D_{text{div}}, D_{text{rel}}, theta) ] 其中，( D_{text{div}} )衡量數據異質性，( D_{text{rel}} )反映數據與任務目標的關聯度，( theta )為模型參數。這一模型將復雜的數據評估問題轉化為可計算的數學表達式，為后續優化提供理論支撐。

在模型訓練環節，團隊設計了一種加權聚合機制，通過動態調整邊緣設備的權重分配，加速全局模型收斂。具體而言，第 ( t+1 ) 輪的全局模型參數更新公式為： [ theta_{t+1} = sum_{i=1}^N w_i theta_i^t ] 其中，權重 ( w_i ) 由數據效用函數動態計算得出。這種策略優先利用高質量數據，使模型訓練效率較傳統均勻分配方法提升約15%，同時降低20%的能源消耗。

能源管理方面，該技術從三個維度實現成本優化：在模型訓練階段，通過動態調整計算頻率與批量大小，減少邊緣設備的計算能耗；在數據同步環節，采用自適應協議，根據網絡狀態與數據重要性動態調整同步頻率；針對數字孿生遷移場景，提出基于歷史模式預測的遷移策略，提前規劃最優路徑，將遷移延遲降低30%。實驗數據顯示，在包含100個邊緣節點的測試網絡中，該技術使總能源成本下降18%，而模型精度損失不足1%。

為應對6G網絡的動態特性，研發團隊引入強化學習（RL）技術增強算法適應性。RL代理通過持續與環境交互，學習最優的數據分配與資源調度策略。例如，當網絡拓撲發生變化時，系統可自動調整數字孿生體的遷移路徑，避免因頻繁重構導致的能源浪費。這種自適應機制使技術能夠穩定運行于數據分布變化頻繁、設備異質性強的真實場景。

目前，該技術已在智能交通與工業檢測領域完成概念驗證。在某自動駕駛測試平臺中，系統通過優化車載邊緣設備的數據分配，使目標檢測模型的訓練時間縮短40%，同時滿足歐盟GDPR對用戶位置數據的隱私保護要求。在半導體制造場景下，數字孿生體的遷移延遲降低后，設備故障預測的響應速度提升25%，顯著減少非計劃停機損失。

微云全息技術總監表示，下一步將聚焦多任務聯邦學習場景的優化，解決不同業務間的資源競爭問題。同時，團隊正探索將量子計算優化算法與神經架構搜索（NAS）技術融入現有框架，進一步提升模型訓練效率。隨著6G標準化的推進，該技術有望成為邊緣智能領域的標準組件，推動通信、計算與控制的深度融合。