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量子联邦学习（QFL）正逐渐成为下一代6G网络中实现智能、安全且保护隐私的模型训练的关键赋能技术。通过利用量子设备的计算优势，该技术能显著提升学习效率，并增强对量子时代威胁的抵御能力。然而，未来6G环境预计将呈现高度动态化、去中心化和数据密集型特征，这要求突破传统集中式联邦学习框架的局限。为满足这一需求，区块链技术提供了去中心化、防篡改的基础设施，能够实现分布式量子边缘设备间的无信任协作。本文提出QFLchain创新框架，将量子联邦学习与区块链相结合，以支撑可扩展且安全的6G智能。该研究团队围绕6G场景下的四大核心问题展开探讨：（1）通信与共识开销；（2）可扩展性与存储开销；（3）能源效率不足；（4）安全脆弱性。通过仿真实验的案例研究表明，QFLchain在训练性能方面较现有最优方案具有潜在优势。