具体而言，分布式智能利用设备、通信基础设施和边缘计算系统之间的协作，通过并行独立处理分布式数据，可以最佳地支持 CPSS。协作学习集成了不同对等体之间的分布式学习，可以增强 CPSS，进一步充分利用专门从事不同任务和数据模态的实体之间的协作。因此，通过将协作学习与分布式智能相结合，可以有效地管理和处理负载过重的资源和分布式范式中的大数据挖掘，可以显著提高 CPSS 增强型服务和应用程序的质量，从而实现分布式智能应用程序的下一代设计和构建模型。然而，它仍然面临着不少挑战，例如，面对每天大量人类生成的数据，如何实现实时处理，这是 CPSS 通信、计算和存储的基本要求之一；如何处理不同传感器生成的大规模分布式数据以确保低延迟服务；如何解决异构性，并使用高效学习算法从多模态数据中发现深刻的知识。