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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;广州链融信息技术有限公司;杭州链融数科技术有限公司申请的专利一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法、系统及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117196010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310972846.0，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法、系统及终端是由裴庆祺;徐睿成;冯杰;吴志辉设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于信息技术服务技术领域，公开了一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法、系统及终端，去除了传统联邦学习框架中，中央服务器的联邦聚合作用，将其聚合功能应用于区块链中，利用区块链的公开透明性以及不可篡改性完成每一轮的联邦聚合过程。为了避免在训练过程中，各客户端传递模型梯度时出现隐私泄露，本发明在框架中引入基站，即设备管理层。由各基站预先对其下层管理的各个设备端的模型梯度进行初步聚合，将聚合结果上传至区块链中。通过区块链智能合约共识算法，计算出各个区块链节点算力值，考虑不同区块链节点模型梯度优劣，选择出本轮的leader节点，进行最终模型聚合并将聚合结果公开，从源头解决了联邦学习中央服务器的单点故障问题。

本发明授权一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法，其特征在于，所述面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法基于区块链的分布式联邦学习框架，通过一种分层结构，将框架细化为三层，即设备层、设备管理层以及区块链层；设备层主要功能为客户端负责接收全局模型，同时进行本地模型训练，并上传本地模型梯度到设备管理层的基站端；设备管理层负责接收所管理的客户端的模型梯度，同时进行初步聚合，得到初步聚合模型；最后由区块链层进行最后的本轮全局聚合，采用区块链共识算法，选择区块链节点进行聚合操作； 共识算法采用多重选择机制，首先需要针对各区块链节点算力值进行评估；其次针对不同设备管理层的模型梯度进行评估，选择模型梯度更高的区块链节点进行最终模型聚合；最后综合考虑区块链算力值以及模型梯度选择本轮中区块链节点leader进行最终模型聚合； 所述面向网联汽车的区块链分布式联邦学习方法具体包括： 步骤一：区块链网络各节点通过运行智能合约，评判出各自的算力值大小，并根据算力值大小赋予每个节点算力权重，用于最终节点选择初始阶段； 步骤二：各客户端接收来自服务端的训练模型，并进行本地模型训练，并将本地训练得到的模型梯度上传至基站； 步骤三：基站将收集到的本组下各设备端所训练的本地模型梯度进行初步聚合，同时将聚合结果上传至区块链公开； 步骤四：区块链各节点通过进行模型梯度比较，确定不同节点的训练权重，每一轮选择出权重最高的节点作为leader节点进行最终全局聚合，并将最终的全局聚合结果在区块链网络进行广播。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学杭州研究院;广州链融信息技术有限公司;杭州链融数科技术有限公司，其通讯地址为：311231 浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区钱农东路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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