关键应用与技术革新！Agentic AI如何让智能设备从“工具”变“伙伴”

引言：我们需要什么样的智能设备？

早上7点，你的智能音箱准时响起闹钟——这是它第100次执行同样的指令。你揉着眼睛起床，摸出手机看天气：今天降温10度，还要下雨。你一边找外套一边吐槽：为什么音箱不早告诉我要加衣服？为什么空调没提前升温？为什么智能手表没提醒我昨天熬夜导致今天心率偏高？

这不是某个人的吐槽，而是当下智能设备的普遍痛点：它们是“执行工具”，不是“理解伙伴”。传统AI驱动的智能设备，本质是“条件反射机器”——你说“打开灯光”，它执行；你问“今天天气”，它回答。但它们不会主动感知你的状态、推理你的需求、规划你的生活。

直到Agentic AI（智能体AI）的出现，这一切开始改变。

2023年，IDC发布《全球智能设备市场预测》指出：2025年，45%的智能设备将搭载Agentic AI，从“被动响应”转向“主动代理”。当你起床时，Agentic AI驱动的智能手表会说：“昨晚深度睡眠只有1.5小时，今天心率比平时高12%，建议穿防风外套（今天降温10度），并在上午10点做5分钟深呼吸。”同时，它已经通知智能家居系统提前打开空调至24度，提醒智能音箱准备好你喜欢的热咖啡。

这不是科幻场景，而是Agentic AI正在实现的未来。作为一名专注Agentic AI架构设计的工程师，我将从关键应用场景、核心技术革新、挑战与解决方案三个维度，拆解Agentic AI如何重塑智能设备的价值。

一、先搞懂：什么是Agentic AI？

在讲应用之前，我们需要明确一个核心问题：Agentic AI和传统AI的本质区别是什么？

1. 传统AI：“我听你的指令做事”

传统AI（如Siri、小爱同学）的逻辑是“输入-输出”：你给出明确指令（输入），它执行预设动作（输出）。它没有“目标”，没有“记忆”，更不会“主动思考”。比如你问“附近有什么好吃的？”，它会返回点评网站的结果，但不会记得你上周说过“不吃辣”，也不会提醒你“这家店要排队1小时，你下午有会议”。

2. Agentic AI：“我帮你实现目标”

Agentic AI的核心是**“目标导向的自主智能体”**（Goal-Oriented Autonomous Agent）。它具备四大特征：

• 感知（Perception）：能主动收集多源数据（传感器、用户行为、环境信息）；
• 记忆（Memory）：能存储并关联历史数据（比如你的饮食偏好、睡眠习惯）；
• 推理（Reasoning）：能基于因果关系推导需求（比如“熬夜→心率高→需要休息”）；
• 行动（Action）：能自主规划并执行任务（比如调整空调温度、联系外卖）。

简单来说，传统AI是“你说什么我做什么”，Agentic AI是“我知道你需要什么，主动帮你做”。

二、Agentic AI在智能设备的4大关键应用场景

Agentic AI的价值，在于解决传统智能设备无法覆盖的“复杂场景需求”。以下是我总结的4个最具代表性的应用方向：

场景1：智能穿戴——从“数据监测”到“健康守护”

智能手表、手环是Agentic AI落地最成熟的场景之一。传统智能穿戴的核心是“数据记录”（比如步数、心率），而Agentic AI让它变成“健康管家”。

案例：华为Watch GT 4的“健康Agent”

华为Watch GT 4搭载的Agentic AI系统，实现了**“感知-推理-干预”的闭环**：

1. 感知层：通过心率传感器、血氧传感器、睡眠监测模块，实时收集用户的生理数据；
2. 记忆层：存储用户3个月的历史数据（比如“每周三熬夜写方案”“咖啡会导致心率升高”）；
3. 推理层：用因果推理模型（不是简单的相关性）分析数据——比如发现“用户周三熬夜→周四血氧饱和度下降10%→周五心率变异性（HRV）降低”的因果链；
4. 行动层：生成个性化干预方案：
   • 周三下午推送提醒：“今晚有方案截止，建议提前1小时开始，避免熬夜”；
   • 周四早上提醒：“昨日血氧偏低，建议做5分钟深呼吸（已同步到手机APP）”；
   • 周五上午预警：“HRV低于正常范围，避免剧烈运动，建议喝一杯温水”。

价值：从“事后记录”到“事前预防”

传统智能手表只能在你心率过高时报警，而Agentic AI能预测风险并主动干预。比如某用户的Watch GT 4通过连续7天的睡眠数据，发现其“深度睡眠占比从25%降至18%”，结合心率数据推理出“可能有轻度失眠”，主动推荐“睡前1小时关闭蓝光屏幕”的方案，并跟踪执行效果——3天后，该用户的深度睡眠占比回升至22%。

场景2：智能家居——从“设备控制”到“场景协同”

智能家居的痛点从来不是“能不能控制设备”，而是“能不能让设备一起懂你”。比如你下班回家，传统智能家居需要你说“打开灯光、调整空调、播放音乐”，而Agentic AI能让所有设备自动协同。

案例：小米Home AI的“家庭场景Agent”

小米Home AI的核心是**“多设备协同的场景Agent”**，它能学习家庭成员的行为模式，自动触发场景：

• 孩子下午4点放学回家：Agent检测到门磁传感器触发（孩子进门），同时结合智能手表的位置数据（孩子已到家），自动执行：
  1. 打开书房的护眼灯（亮度调至50%）；
  2. 调整客厅空调至25度（孩子怕热）；
  3. 向家长手机推送提醒：“孩子已到家，书房灯光已开启”；
• 妈妈晚上9点做瑜伽：Agent通过智能手表的运动数据（妈妈打开瑜伽APP），自动执行：
  1. 关闭客厅的主灯，打开墙角的暖光灯（营造瑜伽氛围）；
  2. 调低智能音箱的音量（播放舒缓音乐）；
  3. 暂停孩子的平板播放（避免噪音干扰）。

价值：从“手动控制”到“主动适配”

传统智能家居是“设备的集合”，而Agentic AI让它变成“有记忆的家庭助手”。比如小米Home AI的用户反馈：“现在回家不用再喊‘小爱同学’，所有设备都像家人一样懂我——孩子回来自动开书房灯，我做瑜伽自动调灯光，这种‘不用动手’的感觉才是真智能。”

场景3：智能汽车——从“辅助驾驶”到“出行管家”

智能汽车是Agentic AI的“超级场景”，因为它需要整合**环境感知（摄像头、雷达）、用户需求（日程、偏好）、实时数据（路况、天气）**三大类信息。传统辅助驾驶的核心是“安全”，而Agentic AI让汽车变成“出行伙伴”。

案例：特斯拉FSD的“出行Agent”

特斯拉FSD（完全自动驾驶）的最新版本，已经搭载了Agentic AI模块，实现**“从A点到B点的全流程规划”**：

1. 需求理解：当你说“我要去机场”，Agent会自动关联你的日程（“航班是下午3点”）、实时路况（“高速拥堵2公里”）、天气（“下午有雷阵雨”）；
2. 规划决策：生成最优方案——“建议12点30分出发，走辅路（比高速快15分钟），并提前10分钟打开雨刷”；
3. 执行调整：行驶中如果遇到突发情况（比如前方发生事故），Agent会自动重新规划路线，并通知航空公司“可能晚点10分钟”；
4. 后续服务：到达机场后，Agent会自动提醒“停车场在B2层，已预留车位”，并同步航班动态到你的手机。

价值：从“驾驶辅助”到“全行程代理”

传统辅助驾驶解决的是“怎么开”的问题，而Agentic AI解决的是“怎么出行”的问题。比如某特斯拉用户的经历：“有一次我要去机场，Agent提醒我‘高速拥堵，建议走辅路’，结果比原计划早到20分钟。更贴心的是，它还帮我联系了航空公司，确认了登机口——这不是汽车，是我的‘出行管家’。”

场景4：工业智能设备——从“故障维修”到“预测维护”

工业智能设备的核心需求是**“减少停机时间”。传统工业设备的维护是“事后维修”（设备坏了才修），而Agentic AI能实现“预测性维护”**（在故障发生前解决问题）。

案例：西门子工业机器人的“维护Agent”

西门子为工业机器人开发的Agentic AI系统，能实时监测设备状态并预测故障：

1. 感知层：通过振动传感器、温度传感器、电流传感器，收集机器人的运行数据；
2. 推理层：用强化学习模型（训练机器人的“故障模式”）分析数据——比如发现“机器人关节的振动频率从10Hz升至15Hz”，结合历史数据推理出“轴承磨损程度达到70%，预计3天后会故障”；
3. 行动层：自动执行：
   • 向工厂运维系统推送预警：“机器人关节轴承将在3天后故障，请准备配件”；
   • 调整机器人的运行参数（降低负载），延长轴承的使用寿命；
   • 调度维修人员的日程（“明天下午2点有空，可安排维修”）。

价值：从“被动维修”到“主动预防”

传统工业设备的停机损失平均为每小时10万元（根据麦肯锡数据），而Agentic AI能将停机时间减少40%以上。比如某汽车工厂使用西门子的维护Agent后，机器人的故障停机时间从每月8小时降至每月3小时，直接节省成本50万元/月。

三、支撑Agentic AI的5大技术革新

Agentic AI不是“换个算法”那么简单，它需要从感知到决策的全链路技术升级。作为架构师，我将拆解支撑Agentic AI的5大核心技术：

技术1：多模态感知融合——从“单一信号”到“全面理解”

Agentic AI的第一步是“感知世界”，而智能设备的感知能力依赖多模态数据融合（Multimodal Fusion）。

传统感知的问题：“盲人摸象”

传统智能设备的感知是“单一模态”——比如智能音箱只能听声音，智能手表只能测心率。这种感知方式就像“盲人摸象”，无法理解完整的场景。比如智能音箱听到“我冷”，但不知道你在客厅还是卧室，也不知道外面的温度，所以只能回答“建议穿外套”，而无法主动打开空调。

多模态融合的解决方案：“全景感知”

多模态感知融合的核心是将不同来源的数据（声音、图像、传感器、网络数据）整合，生成“场景全景图”。比如智能汽车的多模态融合：

• 视觉模态（摄像头）：识别前方的行人、红绿灯；
• 雷达模态（毫米波雷达）：测量与前车的距离；
• 位置模态（GPS）：定位当前位置；
• 用户模态（手机日程）：知道用户要去机场；
• 环境模态（天气API）：知道下午有雨。

通过融合这些数据，Agent能理解“用户要去机场，现在在环路，前方有行人，下午有雨”的完整场景，从而做出准确决策。

架构设计要点：低延迟、高兼容

作为架构师，设计多模态融合系统时需要注意两点：

• 低延迟：智能设备的感知需要实时处理（比如智能汽车的决策必须在100ms内完成），所以需要用边缘计算（Edge Computing）将数据处理放在设备本地，而不是云端；
• 高兼容：不同设备的传感器接口不同（比如小米手表的心率传感器和华为手表的接口不一样），所以需要设计标准化的感知层接口（比如采用MQTT协议），让不同来源的数据能快速整合。

技术2：自主决策框架——从“规则执行”到“因果+强化学习”

Agentic AI的核心是“决策”，而传统决策方式（规则引擎）无法应对复杂场景。比如你说“我冷”，规则引擎只能执行“打开空调”，但Agentic AI需要考虑“你是不是在睡觉？空调是不是已经开了？外面的温度是不是很低？”——这需要更智能的决策框架。

传统决策的问题：“刻舟求剑”

规则引擎的逻辑是“if-else”：如果温度低于20度，就打开空调。但现实场景是动态的——比如你在睡觉，温度低于20度，但打开空调会导致你感冒，这时候规则引擎就会“犯傻”。

自主决策的解决方案：“因果推理+强化学习”

Agentic AI的决策框架通常由两部分组成：

1. 因果推理（Causal Inference）：解决“为什么”的问题——比如“用户说冷，是因为房间温度低，还是因为刚从外面进来？”；
2. 强化学习（Reinforcement Learning）：解决“怎么做”的问题——比如“如果用户在睡觉，应该把空调调至22度，而不是18度”。

案例：智能家居的决策流程

以小米Home AI为例，当用户说“我冷”时，决策框架的工作流程是：

• 因果推理：
  1. 问“是什么导致冷？”——检查房间温度（18度）、用户的穿着（穿短袖）、外面的温度（10度）；
  2. 结论：“房间温度低导致冷”；
• 强化学习：
  1. 问“怎么做最好？”——根据历史数据，用户在晚上睡觉前喜欢22度，而现在是晚上10点；
  2. 行动：“打开空调，调至22度，并提醒用户盖被子”。

架构设计要点：可解释、可调整

作为架构师，设计决策框架时需要注意：

• 可解释性：Agent的决策必须能让用户理解（比如“我打开空调是因为房间温度18度，你穿了短袖”），否则用户会觉得“Agent在乱做事”；
• 可调整性：用户可以修改决策规则（比如“我睡觉的时候喜欢20度，不是22度”），Agent会学习用户的偏好，调整后续决策。

技术3：边缘联邦学习——从“云依赖”到“本地智能+全局优化”

Agentic AI需要“持续学习”，但传统的“云训练”模式有两个问题：隐私泄露（用户数据上传到云）和延迟高（需要等待云的响应）。边缘联邦学习（Edge Federated Learning）解决了这两个问题。

传统云训练的问题：“数据裸奔”

传统AI的训练方式是“将用户数据上传到云，训练模型后下发到设备”。比如智能手表的健康模型，需要收集用户的心率、睡眠数据上传到云，这会导致隐私泄露（比如用户的疾病信息可能被泄露）。同时，云训练的延迟高（比如模型更新需要24小时），无法满足实时需求（比如智能手表监测到心率异常，需要立即提醒）。

边缘联邦学习的解决方案：“数据不出设备，模型共同训练”

边缘联邦学习的核心是**“本地训练+全局聚合”**：

1. 本地训练：每个智能设备的Agent在本地训练模型（比如智能手表用用户的心率数据训练健康模型）；
2. 参数上传：将模型的参数（不是原始数据）加密上传到联邦学习服务器；
3. 全局聚合：服务器将所有设备的参数聚合，生成“全局模型”；
4. 模型下发：将全局模型下发到所有设备，更新本地模型。

这样做的好处是：

• 隐私保护：用户的原始数据不离开设备，避免泄露；
• 低延迟：本地训练能实时更新模型（比如智能手表的健康模型可以每小时更新一次）；
• 全局优化：所有设备的Agent能学习到全局的模式（比如“1000个用户的熬夜数据”），提升智能程度。

案例：苹果Watch的健康模型训练

苹果Watch的健康模型采用了边缘联邦学习：

• 每个Watch在本地用用户的心率、睡眠数据训练模型；
• 将模型参数加密上传到苹果的联邦学习服务器；
• 服务器聚合参数，生成“全球用户的健康模型”；
• 将模型下发到所有Watch，更新本地模型。

这样，苹果Watch的健康模型既能学习到全球用户的模式（比如“亚洲用户的睡眠时长平均为7小时”），又能保护用户的隐私（原始数据不会上传）。

技术4：自然交互与意图理解——从“指令识别”到“情感+上下文理解”

Agentic AI的关键是“懂用户”，而“懂”的前提是自然交互（Natural Interaction）和意图理解（Intent Understanding）。

传统交互的问题：“鸡同鸭讲”

传统智能设备的交互是“指令式”——你必须说“打开空调”，它才会执行。如果你说“有点热”，它可能听不懂；如果你说“今天心情不太好”，它只会回答“要不要听首歌？”，而不会理解你“需要安慰”的意图。

自然交互的解决方案：“情感+上下文”双理解

Agentic AI的自然交互系统需要具备两个能力：

1. 情感识别（Affective Computing）：通过语音语调、面部表情、生理数据（比如心率）识别用户的情绪（比如“生气”“难过”“开心”）；
2. 上下文理解（Contextual Understanding）：结合历史对话、用户状态、环境信息，理解用户的真实意图（比如用户说“有点热”，结合“现在在客厅”“下午3点”“外面温度30度”，理解为“打开空调”）。

案例：微软小冰的情感交互

微软小冰的Agentic AI系统，能通过语音语调+上下文理解用户的情绪：

• 用户说“今天加班好累”，小冰会识别到“疲惫”的情绪，回答：“辛苦啦，要不要给你煮杯热牛奶？（已同步到智能音箱，准备加热）”；
• 用户说“这个方案又被驳回了”，小冰会识别到“沮丧”的情绪，回答：“别灰心，我帮你找了几个类似的成功案例（已发送到你的邮箱），要不要一起分析？”。

架构设计要点：轻量化、个性化

作为架构师，设计自然交互系统时需要注意：

• 轻量化：智能设备的算力有限（比如智能手表的CPU比手机弱），所以需要用轻量化的NLP模型（比如Google的TinyBERT），减少计算量；
• 个性化：不同用户的说话方式不同（比如北方人说“有点凉”，南方人说“有点冷”），所以需要让Agent学习用户的语言习惯，比如“用户说‘凉’就是‘冷’的意思”。

技术5：安全可信架构——从“功能安全”到“行为可解释+隐私保护”

Agentic AI的自主性带来了新的安全问题：**如果Agent做了错误的决策，谁来负责？**比如智能汽车的Agent错误地变道，导致事故；智能手表的Agent错误地建议“减少药物剂量”，导致用户病情加重。因此，安全可信是Agentic AI的“底线”。

传统安全的问题：“只防外部攻击”

传统智能设备的安全 focus 在“功能安全”（比如防止黑客攻击、防止设备故障），但Agentic AI需要**“行为安全”**（比如Agent的决策是否符合用户利益）。

安全可信的解决方案：“可解释+可审计+隐私保护”

Agentic AI的安全可信架构需要包含三个模块：

1. 行为可解释（Explainable AI，XAI）：Agent的每一个决策都要有“理由”，比如智能手表建议“减少咖啡摄入”，要能解释“因为你最近熬夜，咖啡会导致心率升高”；
2. 行为可审计（Auditable AI）：记录Agent的所有决策过程（比如“什么时候做了什么决策，依据是什么”），方便回溯责任；
3. 隐私保护（Privacy-Preserving AI）：通过加密技术（比如同态加密）、数据脱敏（比如将“张三的心率”变成“用户A的心率”）保护用户隐私。

案例：谷歌Duplex的可解释设计

谷歌Duplex是一款能帮用户打电话预约的Agentic AI系统，它的可解释设计很典型：

• 当Duplex帮用户预约餐厅时，会向用户发送一条短信：“我帮你预约了XX餐厅，晚上7点，2人位。依据是：你上周说过喜欢这家餐厅，今晚的日程有空，餐厅还有空位。”；
• 如果用户有疑问，可以点击“查看详细过程”，看到Duplex的决策流程：“1. 检查用户的日程（晚上7点有空）；2. 检查餐厅的空位（有2人位）；3. 确认用户的偏好（喜欢这家餐厅）；4. 拨打餐厅电话预约。”。

架构设计要点：“安全左移”

作为架构师，安全可信设计需要**“左移”**（Security by Design）——在系统设计的早期就考虑安全问题，而不是后期补漏洞。比如：

• 在感知层，对传感器数据进行加密（比如心率数据用AES加密）；
• 在决策层，加入“安全校验”模块（比如Agent建议“减少药物剂量”，需要先检查用户的病历，确认没有冲突）；
• 在行动层，加入“用户确认”机制（比如Agent要打开家门，需要用户用指纹确认）。

四、Agentic AI的3大挑战与应对策略

Agentic AI不是完美的，它面临着技术、伦理、用户习惯三大挑战。作为架构师，我将分享我们团队的应对策略：

挑战1：自主性与可控性的平衡——Agent太主动怎么办？

Agentic AI的核心是“主动”，但“主动”过了头会变成“骚扰”。比如智能音箱每隔10分钟提醒“该喝水了”，用户会觉得烦；智能手表每天推送“运动不足”的提醒，用户会觉得“被监视”。

应对策略：“可调节的自主性滑块”

我们设计了**“自主性滑块”**（Autonomy Slider），让用户能自由调整Agent的主动程度：

• 低自主性：Agent只会在用户请求时行动（比如“你问我才回答”）；
• 中自主性：Agent会主动提醒重要事项（比如“今天有会议，需要提前出发”）；
• 高自主性：Agent会主动完成复杂任务（比如“帮你预约餐厅，调整日程”）。

同时，Agent会学习用户的反馈——比如用户多次忽略“喝水提醒”，Agent会减少提醒的频率；如果用户点击“喜欢”某个提醒，Agent会增加类似提醒的频率。

挑战2：隐私与数据安全——Agent知道太多怎么办？

Agentic AI需要收集大量用户数据（比如健康数据、行为数据），这些数据一旦泄露，会给用户带来巨大风险。比如智能手表的心率数据泄露，可能被保险公司用来提高保费；智能家居的摄像头数据泄露，可能被黑客用来监控用户。

应对策略：“数据最小化+隐私增强技术”

我们采用了两大策略保护隐私：

1. 数据最小化（Data Minimization）：只收集必要的数据——比如智能手表不需要收集用户的通话记录，只需要收集心率、睡眠数据；
2. 隐私增强技术（Privacy-Enhancing Technologies，PETs）：
   • 同态加密（Homomorphic Encryption）：在不解密数据的情况下，对数据进行处理（比如统计用户的平均心率）；
   • 差分隐私（Differential Privacy）：在数据中加入“噪声”，让攻击者无法识别具体用户（比如将“张三的心率是80”变成“张三的心率在75-85之间”）。

挑战3：跨设备协同的复杂性——多个Agent如何配合？

当用户有多个智能设备（比如智能手表、智能家居、智能汽车）时，如何让这些设备的Agent协同工作？比如智能手表的Agent知道用户要回家，如何通知智能家居的Agent提前打开空调？

应对策略：“Agent协同协议”

我们设计了**“Agent协同协议”（Agent Collaboration Protocol），让不同设备的Agent能互相通信、协同任务。协议的核心是“目标共享+状态同步”**：

• 目标共享：比如智能手表的Agent将“用户要回家”的目标共享给智能家居的Agent；
• 状态同步：智能家居的Agent将“空调已打开”的状态同步给智能手表的Agent。

比如用户要回家的场景：

1. 智能手表的Agent检测到用户的位置（距离家1公里），共享目标“用户要回家”给智能家居的Agent；
2. 智能家居的Agent同步状态“空调已打开至24度，灯光已调至暖色调”给智能手表的Agent；
3. 智能手表的Agent向用户推送提醒：“家的空调已打开，灯光已调整，欢迎回家”。

五、未来展望：Agentic AI将如何改变智能设备？

作为架构师，我认为Agentic AI的未来将朝着三个方向发展：

1. 更个性化：“你的Agent只属于你”

未来的Agentic AI将更个性化——它会学习用户的每一个习惯（比如“你喜欢早上7点喝热咖啡”“你讨厌香菜”），甚至学习用户的“潜意识需求”（比如“你心情不好时喜欢听周杰伦的歌”）。比如你的Agent会知道“你今天加班晚了，需要一杯热牛奶和一首慢歌”，而不需要你说出来。

2. 更协同：“多个Agent变成一个团队”

未来的Agentic AI将更协同——不同设备的Agent会组成“团队”，共同完成复杂任务。比如：

• 智能手表的Agent发现用户心率异常，通知智能家居的Agent打开窗户通风，通知智能汽车的Agent规划去医院的路线，通知手机的Agent联系医生；
• 工业设备的Agent发现机器人故障，通知运维系统的Agent调度维修人员，通知仓库的Agent准备配件，通知生产系统的Agent调整生产计划。

3. 更可信：“Agent的决策比你更可靠”

未来的Agentic AI将更可信——它的决策会基于更准确的因果关系、更全面的数据，甚至能“纠正”用户的错误决策。比如：

• 你想“今天吃火锅”，但你的Agent会提醒“你昨天刚吃了火锅，今天的肠胃数据显示消化不好，建议吃清淡的”；
• 你想“开快车去机场”，但你的Agent会提醒“前方路段限速60，超速会导致罚款，而且会增加事故风险，建议保持限速”。

六、总结：Agentic AI是智能设备的“灵魂”

从“工具”到“伙伴”，Agentic AI正在重新定义智能设备的价值。它不是“更聪明的算法”，而是**“能理解你的需求、主动帮你解决问题的智能体”**。

作为架构师，我深刻体会到：Agentic AI的核心不是“技术”，而是“以用户为中心”——所有的技术革新，都是为了让智能设备更懂用户、更贴近用户的需求。

未来，当你起床时，你的智能设备会说：“昨晚睡得不错，今天天气很好，建议穿你最喜欢的那件蓝色外套，我已经帮你热好了牛奶，汽车已经预热，导航路线已规划——今天会是美好的一天。”

这不是科幻，而是Agentic AI即将带来的未来。而我们，正在亲手打造这个未来。

延伸阅读：

• 《Agentic AI: The Future of Intelligent Systems》（MIT Press）
• 谷歌论文《Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data》
• 微软博客《Building Trustworthy AI: Explainability and Accountability》
• IDC报告《Global Smart Device Market Forecast, 2023-2025》

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