传统的人工智能正面临一场深刻的结构性危机。一方面，出于法律、商业和伦理因素的考量 ，数据正被封闭在无法互通的“数据孤岛”中 ；另一方面，现实世界的多模态和复杂任务必然要求使用不同架构的“异构模型”，而现有的中心化架构无法支持这种协作，导致了“模型孤岛”。联邦学习虽然解决了“数据孤岛”问题 ，但其对“中心化协调器”的依赖带来了安全风险 ，其核心的“参数聚合”机制 更是强制要求“模型同质化”，这使得“架构危机”得以延续。
本书系统性地提出并构建了一种全新的分布式AI范式——异构学习，致力于成为面向去中心化智能的协同架构与方法。该范式从根本上解决了上述双重危机：它利用去中心化的共识机制 作为“无需信任的协调引擎”，替代了中心化服务器；更重要的是，它开创性地使用“结果聚合”，从而首次实现了异构模型之间的可信协作。
本书详细阐述了异构学习的理论基础、协同架构 、算法分类与协同方法，以及确保系统可持续性的激励机制 。最后，本书展望了“异构学习”作为实现“群体智能”乃至“分布式通用人工智能”（AGI） 的可行路径。
本书可作为人工智能、分布式系统和数据科学领域的研究人员、工程师、高级管理人员以及高等院校相关专业师生的参考书。