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联邦学习将模型训练任务部署在移动边缘设备，参与者只需将训练后的本地模型发送到服务器参与全局聚合而无需发送原始数据，提高了数据隐私性.然而，解决效率问题是联邦学习落地的关键.影响效率的主要因素包括设备与服务器之间的通信消耗、模型收敛速率、以及移动边缘网络中存在的安全与隐私风险.在充分调研后，首先将联邦学习的效率优化归纳为通信、训练与安全隐私保护3类.具体来说，从边缘协调与模型压缩的角度讨论分析了通信优化方案；从设备选择、资源协调、聚合控制与数据优化4个方面讨论分析了训练优化方案；从安全与隐私的角度讨论分析了联邦学习的保护机制.其次，通过对比相关技术的创新点与贡献，总结了现有方案的优点与不足，探讨了联邦学习所面临的新挑战.最后，基于边缘计算的思想提出了边缘化的联邦学习解决方案，在数据优化、自适应学习、激励机制和隐私保护等方面给出了创新理念与未来展望.