在6G技术加速落地的背景下，微云全息（NASDAQ:HOLO）宣布推出“数字孪生边缘网络中的节能联邦学习与迁移技术”，为智能应用的能源效率与数据安全提供突破性解决方案。该技术通过重构数字孪生与联邦学习的协同机制，在保障用户隐私的前提下，显著降低边缘计算场景下的能源消耗，同时提升模型训练精度。这一成果标志着微云全息在6G核心领域的技术积累迈入新阶段，为工业自动化、智能交通等场景的规模化应用奠定基础。
数字孪生边缘网络（DITEN）作为6G的关键基础设施，通过在边缘节点构建物理系统的虚拟镜像，实现对复杂系统的实时监控与优化。然而，传统数字孪生技术长期面临两大瓶颈：一是边缘设备的高能耗问题，二是用户隐私数据处理的合规性挑战。联邦学习（FL）的分布式训练模式虽能解决数据隐私难题，但其与数字孪生的融合过程中，数据分配、模型同步与孪生体迁移的复杂交互，导致系统资源利用率低下，能源成本激增。
针对上述痛点，微云全息研发团队提出“数据效用-能源成本联合优化框架”，核心创新在于构建可量化数据贡献的闭式函数。该函数基于信息论与统计学习理论，通过分析历史数据的多样性、分布特性及与模型目标的相关性，预测不同数据分配策略对模型收敛速度的影响。数学表达式为： [ U(D) = f(D_{text{div}}, D_{text{rel}}, theta) ] 其中，( D_{text{div}} )衡量数据异质性，( D_{text{rel}} )反映数据与任务目标的关联度，( theta )为模型参数。这一模型将复杂的数据评估问题转化为可计算的数学表达式，为后续优化提供理论支撑。
在模型训练环节，团队设计了一种加权聚合机制，通过动态调整边缘设备的权重分配，加速全局模型收敛。具体而言，第 ( t+1 ) 轮的全局模型参数更新公式为： [ theta_{t+1} = sum_{i=1}^N w_i theta_i^t ] 其中，权重 ( w_i ) 由数据效用函数动态计算得出。这种策略优先利用高质量数据，使模型训练效率较传统均匀分配方法提升约15%，同时降低20%的能源消耗。
能源管理方面，该技术从三个维度实现成本优化：在模型训练阶段，通过动态调整计算频率与批量大小，减少边缘设备的计算能耗；在数据同步环节，采用自适应协议，根据网络状态与数据重要性动态调整同步频率；针对数字孪生迁移场景，提出基于历史模式预测的迁移策略，提前规划最优路径，将迁移延迟降低30%。实验数据显示，在包含100个边缘节点的测试网络中，该技术使总能源成本下降18%，而模型精度损失不足1%。
为应对6G网络的动态特性，研发团队引入强化学习（RL）技术增强算法适应性。RL代理通过持续与环境交互，学习最优的数据分配与资源调度策略。例如，当网络拓扑发生变化时，系统可自动调整数字孪生体的迁移路径，避免因频繁重构导致的能源浪费。这种自适应机制使技术能够稳定运行于数据分布变化频繁、设备异质性强的真实场景。
目前，该技术已在智能交通与工业检测领域完成概念验证。在某自动驾驶测试平台中，系统通过优化车载边缘设备的数据分配，使目标检测模型的训练时间缩短40%，同时满足欧盟GDPR对用户位置数据的隐私保护要求。在半导体制造场景下，数字孪生体的迁移延迟降低后，设备故障预测的响应速度提升25%，显著减少非计划停机损失。
微云全息技术总监表示，下一步将聚焦多任务联邦学习场景的优化，解决不同业务间的资源竞争问题。同时，团队正探索将量子计算优化算法与神经架构搜索（NAS）技术融入现有框架，进一步提升模型训练效率。随着6G标准化的推进，该技术有望成为边缘智能领域的标准组件，推动通信、计算与控制的深度融合。
