CN110460130B - 充电方法、装置、系统、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种充电方法、装置、系统、终端及存储介质。本公开提供的充电方法包括：首先，获取终端的充电参数；其次，根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；最后，根据充电模式与充电器进行协商，以使充电器根据协商调整供电电压和/或供电电流。可见，本公开提供的充电方法，通过根据终端实时的充电参数利用人工智能模型获得终端当前状态下的最佳充电模式，从而可以针对不同终端的硬件特性，达到最佳充电效率与当前充电状态的平衡。

Description

充电方法、装置、系统、终端及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种充电方法、装置、系统、终端及存储介质。

背景技术

随着终端对电池容量的需求越来越高，而电池容量存在严重技术限制的情况下，快速充电技术成为终端行业的必然选择。现有的快速充电技术包括高压快充技术和低压快充技术。其中，高压快充技术对同一软件版本的终端采用统一的调压方案，导致不同的移动终端的充电效率各不相同，并且容易造成终端发热，从而影响电池使用寿命和使用安全；而低压快充技术虽然不会导致终端发热，但是对充电器和充电线的要求较高，因此对第三方充电器和充电线的兼容性较差。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供了一种充电方法，所述充电方法包括：

获取终端的充电参数；

根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

第二方面，本公开提供了一种充电装置，所述充电装置包括：

获取单元，用于获取终端的充电参数；

确定单元，用于根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

控制单元，用于根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

第三方面，本公开提供了一种服务器，所述服务器包括：

处理器和耦合到所述处理器的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括可由所述处理器执行的代码，用于执行一种方法，包括：

接收来自终端的充电参数；

根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

提供以供所述终端接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

第四方面，本公开提供了一种充电系统，所述充电系统包括：

具有如上所述的充电装置的终端；及

如上所述的服务器。

第五方面，本公开提供了一种终端，所述终端包括：

至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述充电方法。

第六方面，本公开提供了计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于执行上述充电方法。

本公开提供的充电方法包括：首先，获取终端的充电参数；其次，根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；最后，根据充电模式与充电器进行协商，以使充电器根据协商调整供电电压和/或供电电流。可见，本公开提供的充电方法，通过根据终端实时的充电参数利用人工智能模型获得终端当前状态下的最佳充电模式，从而可以针对不同终端的硬件特性，达到最佳充电效率与当前充电状态的平衡。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开一实施例提供的充电方法的流程图；

图2为本公开另一实施例提供的充电方法的流程图；

图3为本公开另一实施例提供的充电方法的流程图；

图4A为本公开一实施例提供的充电系统的示意图；

图4B为本公开一实施例提供的充电系统中终端、服务器、充电器的信号流图；

图5为本公开另一实施例提供的充电系统的结构示意图；

图6为用来实现本公开实施例的终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的装置实施方式中记载的步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，装置实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

为了本公开的目的，短语“A和/或B”意为(A)、(B)或(A和B)。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

图1示出了本公开实施例提供的充电方法的流程图，该方法100包括步骤101-步骤103：

步骤101：获取终端的充电参数。其中，本公开实施例中的终端可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。充电参数包括供电电压、供电电流、充电电压、充电电流、充电温度、电池充放电状态、电池温度、终端温度、终端上的应用运行信息中的一种以上参数。其中，应用运行信息是指终端前台正在运行的应用，例如通话、游戏、视频应用等；供电电压和供电电流分别为充电器提供的输入至充电硬件的电压和电流，充电电压和充电电流分别为充电硬件输出的电压和电流；充电温度为充电硬件的温度，充电硬件是终端内置的主要负责对电池的充电工作提供控制、管理、保护、测量的电路及其组件，包括充电检测电路、充电控制电路、电量检测电路、过压保护电路、过流保护电路等电路，以及充电芯片、充电接口、电池与插座、复位芯片、晶振、谐振电容、电源开关、场效应管、滤波电容、电阻、电感等元器件。

步骤102：根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式。其中，充电模式包括供电电压和/或供电电流等电气参数；人工智能模型包括机器学习、深度学习、人工神经网络技术等，人工神经网络技术包括深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络、递归神经网络等。在本公开实施例的人工智能模型中，对充电参数进行预处理以获得由多种类型的数据构成的训练数据，进而利用训练数据对人工智能模型进行训练以使得人工智能模型进行学习，从而形成用于获得针对原始输入的充电参数的匹配最佳充电模式的人工智能模型。因而，一方面将充电参数输入到人工智能模型以获得最佳充电模式，另一方面利用新产生的充电模式数据作为新的原始输入数据，重复上述训练和学习的步骤，从而使上述人工智能模型更为完善和准确。人工智能模型确定的充电模式可以包括在当前充电状态下充电效率最高的模式，例如在当前温度下充电效率最高的供电电压和/或供电电流。人工智能模型确定的充电模式还可以兼顾效率与安全的平衡，并且可以根据充电参数的不同，动态调整与效率和安全相关的因素的计算权重。例如，当充电参数中的充电温度过高时，为安全起见，人工智能模型可以适当提高安全因素的计算权重；又如，当充电参数中的应用运行信息为特定的应用，如通话应用，为防止在用户通话过程中出现充电事故危害用户安全，人工智能模型可以适当提高安全因素的计算权重，以得到更加安全的充电模式。此外，人工智能模型还可以综合衡量多种充电参数，如充电参数同时包含充电温度和应用运行信息，当充电温度未超过或未过高于一般工作温度范围而应用运行信息为高耗电应用如游戏或视频应用时，人工智能模型可以适当提高效率因素的计算权重，以实现快速充电。需要说明的是，上述列举的充电模式旨在示例性的说明本公开实施例，本公开实施例不限于此。

步骤103：根据充电模式与充电器进行协商，以使充电器根据协商调整供电电压和/或供电电流。与充电器的协商包括直接协商和间接协商方式，间接协商包括通过充电硬件与充电器协商。充电硬件通过有线或无线的连接方式与充电器建立消息机制、命令机制、或通信协议等以实现协商能力。其中，有线连接包括但不限于PoE、同轴电缆、光纤、USB数据连接，无线连接包括但不限于电磁感应、蜂窝移动网络、Wifi、蓝牙或NFC通信。充电器根据协商结果单独或同时调整供电电压和供电电流。示例性地，与充电器的协商过程包括：(1)与充电器建立USB数据连接后，充电器发出其所支持的充电协议；(2)收到充电器发送的消息后，向充电器发送供电电压/供电电流的配置请求；(3)充电器根据该配置请求输出供电电压/供电电流并通知。需要说明的是，上述列举的协商方式旨在示例性的说明本公开实施例，本公开实施例不限于此。

这样，本公开实施例提供的充电方法，通过根据终端实时的充电参数利用人工智能模型获得终端当前状态下的最佳充电模式，从而可以针对不同终端的硬件特性，达到最佳充电效率与当前充电状态的平衡。

在一些实施例中，所述充电模式包括一个以上充电温度对应的供电电压和/或供电电流，所述充电温度为充电硬件的温度。其中，作为一种示例性的方式，可以采用充电芯片的温度作为充电温度，充电芯片主要负责对电池的充电工作提供控制、管理、保护、测量的核心集成电路。本实施例的一个以上充电温度包括一个以上特定温度值，例如50度、50.5度、51度、51.5度单个或离散温度值等，以及一个以上温度范围，例如50-51度、51-52度、52-53度等温度范围。包含充电温度对应的供电电压和/或供电电流的充电模式，表示人工智能模型为该充电温度匹配最佳的供电电压和/或供电电流，因此可以达到最佳充电效率与当前充电温度的平衡，避免充电芯片过热影响终端使用寿命和使用性能。此外，针对充电硬件在充电过程中其温度不断发生变化的现象，本实施通过同时输出包含多个充电温度对应的供电电压和/或供电电流的充电模式，可以一次性获得不同温度下的最佳供电电压和/或供电电流，因此可以有效减少终端与服务器的交互次数，减少网络通信流量。

在一些实施例中，所述充电参数包括充电温度、供电电压、供电电流、充电电压、充电电流。在本实例中，通过获得上述充电参数，可以使人工智能模型确定的充电模式更为完善和准确。此外，充电硬件的充电效率与充电硬件的温度有关，人工智能模型根据上述充电参数可以得到在当前充电温度下符合充电硬件特性的最高效的充电模式。

在一些实施例中，所述充电参数还包括应用运行信息。其中，应用运行信息是指终端前台正在运行的应用，例如通话、游戏、视频应用等。在本实施例中，通过获取应用运行信息，可以供人工智能模型根据该充电参数确定充电效率最高或者兼顾效率与安全的充电模式。具体的，人工智能可以根据应用运行信息动态调整与效率和安全相关的因素的计算权重。例如，当充电参数中的应用运行信息为特定的应用，如通话应用，为防止在用户通话过程中出现充电事故危害用户安全，人工智能模型可以适当提高安全因素的计算权重，以得到更加安全的充电模式；又如，人工智能模型还可以综合衡量多种充电参数，如充电参数同时包含充电温度和应用运行信息，当充电温度未超过或未过高于一般工作温度范围而应用运行信息为高耗电应用如游戏或视频应用时，人工智能模型可以适当提高效率因素的计算权重，以实现快速充电。

在一些实施例中，步骤103进一步包括：A1、检测是否已存储根据该充电参数运行人工智能模型确定的充电模式。如果结果为是，则执行步骤A2；如果结果为否，则执行步骤A3，其中，步骤A2和A3分别为：A2、在检测结果为是的情况下，采用已存储的充电模式；A3、在检测结果为否的情况下，根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式。这样，通过直接采用预先存储的根据同样的充电参数运行人工智能模型确定的充电模式，可以减少人工智能模型运行次数，快速获得最佳充电方案。

如图2所示，本公开另一实施例还提供方法200，该方法200包括步骤201-步骤204：

步骤201：终端获取终端的充电参数；

步骤202：终端发送以供服务器接收所述充电参数，以使所述服务器根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

步骤203：终端接收来自所述服务器所确定的所述充电模式；

步骤204：终端根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

其中，服务器是指通过局域网、广域网或者互联网与终端连接，并运行人工智能模型的服务器。服务器与终端的连接包括直接连接和间接连接两种方式，在间接连接的方式中，终端发送的充电参数可以经由其他服务器传输至服务器，或者服务器发送的充电模式可以经由其他服务器传输至终端。在本公开实施例中，服务器根据终端发送的充电参数计算出适配的充电模式，并将该充电模式传输给终端。

相应地，本公开另一实施例还提供一种服务器，包括：处理器和耦合到处理器的计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括可由处理器执行的代码，用于执行如图3所示方法300，包括步骤301-步骤303：

步骤301：接收来自终端的充电参数；

步骤302：根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

步骤303：提供以供终端接收来自服务器所确定的充电模式。

这样，本公开实施例通过外部服务器运行人工智能模型，既便于人工智能模型的运行，例如自主机器学习，以及模型升级与维护，又无需要求终端具备人工智能运算能力，因而具备较高的兼容性。

针对上述充电方法，图4A示出了本公开一实施例提供的充电系统示意图，包括终端401、服务器402、充电器403。终端401包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。终端401通过局域网、广域网或者互联网与服务器402连接，终端401和充电器402之间建立有线连接或无线连接，其中有线连接包括但不限于PoE、同轴电缆、光纤、USB数据连接，无线连接包括但不限于电磁感应、蜂窝移动网络、Wifi、蓝牙或NFC通信。在终端401和充电器403通过建立消息机制、命令机制、或通信协议等方式实现协商能力。

图4B示出了根据本公开实施例提供的充电系统中终端401、服务器402、充电器403的信号流图。参考图4B，在步骤S410中，终端401获取终端的充电参数。

在步骤S420中，终端401向服务器402发送充电参数。充电参数包括供电电压、供电电流、充电电压、充电电流、充电温度、电池充放电状态、电池温度、终端温度、终端上的应用使用情况中的一种以上参数。其中，应用使用情况包括终端前台是否在运行特定的应用，例如通话应用、视频应用等；供电电压和供电电流分别为充电器提供的输入至充电硬件的电压和电流，充电电压和充电电流分别为充电硬件输出的电压和电流；充电温度为充电硬件的温度，充电硬件是终端内置的主要负责对电池的充电工作提供控制、管理、保护、测量的电路及其组件，包括充电检测电路、充电控制电路、电量检测电路、过压保护电路、过流保护电路等电路，以及充电芯片、充电接口、电池与插座、复位芯片、晶振、谐振电容、电源开关、场效应管、滤波电容、电阻、电感等元器件。

在步骤S430中，服务器402根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式。

在步骤S440中，服务器402向终端401发送充电模式。其中，充电模式包括供电电压和/或供电电流等电气参数；人工智能模型包括机器学习、深度学习、人工神经网络技术等，人工神经网络技术包括深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络、递归神经网络等。在本公开实施例的人工智能模型中，对充电参数进行预处理以获得由多种类型的数据构成的训练数据，进而利用训练数据对人工智能模型进行训练以使得人工智能模型进行学习，从而形成用于获得针对原始输入的充电参数的匹配最佳充电模式的人工智能模型。因而，一方面将充电参数输入到人工智能模型以获得最佳充电模式，另一方面利用新产生的充电模式数据作为新的原始输入数据，重复上述训练和学习的步骤，从而使上述人工智能模型更为完善和准确。人工智能模型确定的充电模式可以包括在当前充电状态下充电效率最高的模式，例如在当前温度下充电效率最高的供电电压和/或供电电流，还可以包括在当前充电状态下安全性的充电模式，例如充电参数为终端前台正在运行通话应用，为了防止在用户通话过程中出现充电事故危害用户安全，人工智能模型确定的充电模式为在当前通话状态下保证安全的供电电压和/或供电电流。需要说明的是，上述列举的充电模式旨在示例性的说明本公开实施例，本公开实施例不限于此。

在步骤S450中，终端401根据充电模式与充电器403进行协商。与充电器403的协商包括直接协商和间接协商方式，间接协商包括通过充电硬件与充电器403协商。充电硬件通过有线或无线的连接方式与充电器403建立消息机制、命令机制、或通信协议等以实现协商能力。其中，有线连接包括但不限于PoE、同轴电缆、光纤、USB数据连接，无线连接包括但不限于电磁感应、蜂窝移动网络、Wifi、蓝牙或NFC通信。充电器403根据协商结果单独或同时调整供电电压和供电电流。示例性地，终端与充电器的协商过程包括：(1)终端与充电器建立USB数据连接后，充电器向终端发送其所支持的充电协议；(2)终端收到充电器发送的消息后，向充电器发送供电电压/供电电流的配置请求；(3)充电器根据该配置请求输出供电电压/供电电流并通知。需要说明的是，上述列举的协商方式旨在示例性的说明本公开实施例，本公开实施例不限于此。

在步骤S460中，充电器403根据协商调整供电电压和/或供电电流。

相应地，如图5所示，本公开另一实施例提供了充电系统500，充电系统500包括终端510、服务器520和充电器530。终端510包括充电硬件511、电池512和充电装置540。充电器430输出供电电压Vin和供电电流Iin至充电硬件511后，形成充电电压Vout和充电电流Iout为电池512充电。充电装置540包括获取单元541、发送单元542、接收单元543和控制单元544。其中：获取单元541，用于获取终端的充电参数；发送单元542，用于发送充电参数，以使服务器520根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；接收单元543，用于接收来自服务器520所确定的充电模式；控制单元544，用于根据充电模式与充电器530进行协商，充电器530根据终端与充电装置的协商调整供电电压和/或供电电流。服务器520用于接收发送单元542发送的充电参数，并根据充电参数运行人工智能模型以确定充电模式，以及提供以供接收单元543接收来自服务器所确定的充电模式。在本实施例中，控制单元544通过充电硬件511与充电器530进行协商，充电器530根据协商结果调整供电电压和/或供电电流。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图4A中的终端设备或服务器)600的结构示意图。本公开实施例中的终端可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的终端仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置606加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置606；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的装置的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置606被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的装置中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述终端中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该终端中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端执行时，使得该终端：获取终端的充电参数；根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端执行时，使得该终端：获取终端的充电参数；根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、装置和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“用于获取终端的充电参数的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种充电方法，包括：获取终端的充电参数；根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电方法，所述充电模式包括一个以上充电温度对应的供电电压和/或供电电流，所述充电温度为充电硬件的温度。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电方法，所述充电参数包括充电温度、供电电压、供电电流、充电电压、充电电流。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电方法，所述充电参数还包括应用运行信息。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电方法，所述根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式包括：检测是否已存储根据所述充电参数运行人工智能模型确定的充电模式；在检测结果为是的情况下，采用所述已存储的充电模式；在检测结果为否的情况下，根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电方法，所述根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式包括：发送以供服务器接收所述充电参数，以使所述服务器根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式；接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种充电装置，其特征在于，所述充电装置包括：获取单元，用于获取终端的充电参数；确定单元，用于根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；控制单元，用于根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电装置，所述确定单元包括：发送单元，用于发送所述充电参数，以使服务器根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式；接收单元，用于接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种服务器，所述服务器包括：处理器和耦合到所述处理器的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括可由所述处理器执行的代码，用于执行一种方法，包括：接收来自终端的充电参数；根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；提供以供所述终端接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种充电系统，所述充电系统包括：具有如上述的充电装置的终端；及如上述的服务器。

根据本公开的一个或多个实施例提供的充电系统，所述充电系统还包括充电器，所述充电器根据所述终端与所述充电装置的协商调整供电电压和/或供电电流。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述充电方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于执行上述充电方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或装置逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (11)

1.一种充电方法，其特征在于，所述充电方法包括：

获取终端的充电硬件的充电参数；其中，所述充电参数包括充电温度、供电电压、充电电压；所述供电电压为充电器提供的输入至所述充电硬件的电压，所述充电电压为所述充电硬件输出的电压；所述充电硬件包括充电芯片，所述充电温度为所述充电芯片的温度；

根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式，包括：发送以供服务器接收所述充电参数，以使所述服务器根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式；接收来自所述服务器所确定的所述充电模式；

根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流。

2.如权利要求1所述的充电方法，其特征在于，所述充电模式包括一个以上充电温度对应的供电电压和/或供电电流。

3.如权利要求1所述的充电方法，其特征在于，所述充电参数还包括供电电流、充电电流。

4.如权利要求3所述的充电方法，其特征在于，所述充电参数还包括应用运行信息。

5.如权利要求1所述的充电方法，其特征在于，所述根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式包括：

检测是否已存储根据所述充电参数运行人工智能模型确定的充电模式；

在检测结果为是的情况下，采用所述已存储的充电模式；

在检测结果为否的情况下，根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式。

6.一种充电装置，其特征在于，所述充电装置包括：

获取单元，用于获取终端的充电硬件的充电参数；其中，所述充电参数包括充电温度、供电电压、充电电压；所述供电电压为充电器提供的输入至所述充电硬件的电压，所述充电电压为所述充电硬件输出的电压；所述充电硬件包括充电芯片，所述充电温度为所述充电芯片的温度；

确定单元，用于根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

控制单元，用于根据所述充电模式与充电器进行协商，以使所述充电器根据所述协商调整供电电压和/或供电电流；

其中，所述确定单元包括：

发送单元，用于发送所述充电参数，以使服务器根据所述充电参数运行人工智能模型以确定所述充电模式；

接收单元，用于接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：处理器和耦合到所述处理器的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括可由所述处理器执行的代码，用于执行一种方法，包括：

接收来自终端的充电硬件的充电参数；其中，所述充电参数包括充电温度、供电电压、充电电压；所述供电电压为充电器提供的输入至所述充电硬件的电压，所述充电电压为所述充电硬件输出的电压；所述充电硬件包括充电芯片，所述充电温度为所述充电芯片的温度；

根据所述充电参数运行人工智能模型以确定充电模式；

提供以供所述终端接收来自所述服务器所确定的所述充电模式。

8.一种充电系统，其特征在于，所述充电系统包括：

具有如权利要求6所述的充电装置的终端；及

如权利要求7所述的服务器。

9.如权利要求8所述的充电系统，其特征在于，所述充电系统还包括充电器，所述充电器根据所述终端与所述充电装置的协商调整供电电压和/或供电电流。

10.一种终端，其特征在于，所述终端包括：

至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行权利要求1至5任一所述的充电方法。

11.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码被计算机设备执行时，使得所述计算机设备执行权利要求1至5任一所述的充电方法。

Images