本发明公开了一种基于联邦学习的城市交通流诱导方法及系统，该方法包括：获取当前车辆状态信息和当前道路状态信息；基于联邦强化学习方法对当前车辆状态信息与当前道路状态信息进行融合处理，得到道路未来拥堵情况预测信息；根据道路未来拥堵情况预测信息，结合当前车辆状态信息和当前道路状态信息进行协同规划，生成最优道路通行方案。该系统包括：车载传感器模块、道路检测传感器模块、多智能体联邦强化学习终端模块和车载智能计算终端模块。本发明结合车联网通信技术、多智能体联邦强化学习和协同规划方法，加强对行驶车辆的控制和诱导作用，从而提高城市的交通出行效率与路面利用率。本发明可广泛应用于智能交通领域。