（1）分散式系統架構：增強AI系統韌性與安全、顧及隱私保護、異地備援等，將朝向去中心化部署；（2）邊雲協作：目前多運用聯邦式學習的特點在於不同邊緣裝置可以在不分享本端資料的條件下，也能在雲端上共同參與AI模型訓練與學習，並持續追求AI模型最佳化，在各地邊緣裝置也能同步從雲端下載最新、最好的AI模型。
（1）分散式系統架構：增強AI系統韌性與安全、顧及隱私保護、異地備援等，將朝向去中心化部署；（2）邊雲協作：目前多運用聯邦式學習的特點在於不同邊緣裝置可以在不分享本端資料的條件下，也能在雲端上共同參與AI模型訓練與學習，並持續追求AI模型最佳化，在各地邊緣裝置也能同步從雲端下載最新、最好的AI模型。同時依據資料運作的層次來決定聯邦式學習的運作層次，例如在終端（On-Device）、邊緣（Edge-Based）、雲端（Cloud-Based）這三種層次上，都可以進行AI模型訓練與學習，達到邊雲協作的境界，如圖4所示。（3）虛實整合：能運用AI軟體快速進行各種感測器與智慧裝置的AIoT化等布建，並能依據各種情境設計出實體與數位同步運作的人機協作之AIoT系統，以因應未來數位分身（Digital Twin）及元宇宙等應用。