CN112561656A - Ai服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供一种AI服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质，其中，该方法可以包括：获取至少一个AI服务子对象的对象信息；基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。本公开实施例通过由平台获取组成商品的至少一个子对象的对象信息，并据此对象信息生成AI服务商品，使得可以较快的上架一个新的AI服务商品。

Description

AI服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术，具体涉及一种AI(Artificial Intelligence，人工智能)服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前主要有两种类型的电子线上商城：第一种是售卖普通商品的电子线上商城，类似京东、淘宝之类的，这些平台主要售卖的是实体商品，并且属于一次性的交易过程。第二种是售卖服务的电子线上商城，主要售卖的是需要提供持续性服务的商品。通过第二种类型的线上商城，能够更加方便的向用户提供多种类型的服务，用户也可以通过该线上商场选购满足自己需要的服务类商品。其中，目前已有的售卖服务类的电子线上商城，这些服务与AI服务是不同的服务，在服务构成方式以及售卖特点上是不同的，不能直接套用已有服务模型。

发明内容

本公开实施例至少提供一种AI服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质。

第一方面，提供一种AI服务平台的商品处理方法，所述方法包括：

获取至少一个AI服务子对象的对象信息；

基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。

第二方面，提供一种AI服务平台的商品处理装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息；

商品生成模块，用于基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。

第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器，所述存储器用于存储计算机可读指令，所述处理器用于调用所述计算机指令，实现本公开任一实施例的方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本公开任一实施例的方法。

本公开实施例提供的AI服务平台的商品处理方法及装置、电子设备和存储介质，通过由平台获取组成商品的至少一个子对象的对象信息，并据此对象信息生成AI服务商品，使得可以较快的上架一个新的AI服务商品，比如，可以通过界面配置或者上传配置文件的方式，就能快速上架商品，开发人员不需要为每一个新商品编码代码，商品上架效率提高；并且，当要更改商品中包括的子对象的信息时，由于商品服务模块能够自动根据各个子对象组合生成商品，通过这种方式也能够较快的实现关联的商品信息的更新。

附图说明

为了更清楚地说明本公开一个或多个实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本公开至少一个实施例提供的AI服务平台的示意图；

图2示出了本公开至少一个实施例提供的一种AI基础服务的示意；

图3示出了本公开至少一个实施例提供的AI服务平台的商品处理方法；

图4示出了本公开至少一个实施例提供的一种AI服务子对象的对象信息；

图5示出了本公开至少一个实施例提供的另一种AI服务子对象的对象信息；

图6示出了本公开至少一个实施例提供的一种AI服务商品的示意；

图7示出了本公开至少一个实施例提供的商品关联信息的同步示意图；

图8示出了本公开至少一个实施例提供的商品关联信息的同步示意图；

图9示出了本公开至少一个实施例提供的一种AI服务平台的商品处理装置的结构示意图；

图10示出了本公开至少一个实施例提供的另一种AI服务平台的商品处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本公开一个或多个实施例中的附图，对本公开一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。

随着AI技术的不断发展，用户对AI服务的需求越来越多，本公开实施例提供了一种AI服务平台，该平台是一种用于售卖AI服务的电子线上商城，将AI服务作为商城售卖的商品，用户可以在平台上方便的选购自己所需的AI服务。

图1示出了本公开至少一个实施例提供的AI服务平台的示意图，如图1所示，该平台可以通过微服务的方式构建，其中可以包括但不限于：商品服务、网关服务、订单服务等多种类型的微服务模块，每个微服务模块都分别负责平台中的一种功能。例如，商品服务可以负责平台商品的生成和上架，网关服务可以负责监听用户对平台售卖的服务的调用，订单服务可以负责处理用户购买AI服务商品的订单。多种微服务模块的协同配合实现AI服务平台的正常运转。

本公开实施例提供了一种AI服务平台的商品处理方法，该方法主要用于说明平台中的“商品服务”微服务模块对平台售卖的商品的相关处理。在进行该方法的说明之前，为了使得方案更容易理解，首先介绍如下的基础概念：

AI服务商品：本公开实施例的平台中售卖的商品可以称为AI服务商品，每一个AI服务商品是一个完整的AI服务方案。其中，每个AI服务商品可以由多个功能模块组成，每一个功能模块都可以称为一种AI服务子对象，即AI服务子对象是平台中的可售卖的AI服务商品的其中一个组成部分。

例如，假设AI服务商品是“人脸验证”，可以用于辅助门禁自动人脸识别。那么，该商品的服务功能的实现，需要多种基础服务整合在一起才能提供给用户一个完整可用的方案，这些基础服务可以包括：用于从图像提取人脸并从人脸提取人脸特征的算法服务、用于存储人脸特征的数据库服务、用于进行人脸特征相似度比较的算法服务，等，这些基础服务组合起来才能够实现一个“人脸验证”的完整方案。这些基础服务本身可以作为一个AI服务子对象，或者也可以是将AI基础服务进行某些设置处理后得到一个对应的AI服务子对象。在作为用于售卖AI服务的电子线上商城的AI服务平台上，用户看到的是AI服务商品，而该商品中包括的每一种AI基础服务可以是由支撑系统提供，该支撑系统例如可以包括用于提供数据标注和模型训练的第一系统，以及用于包括各种算法(如，人脸识别算法)的第二系统。

更具体的，每一种AI基础服务都可以包括至少一种服务属性。请参见图2示例的其中一种AI基础服务，该基础服务可以包括三种服务属性：容量、类型、版本。当然，对于其他类型的基础服务，可以包括其他的服务属性。每种服务属性可以具有多种属性值，例如，服务属性“版本”可以是版本I、版本II、版本III等多种属性值。

AI服务子对象：该AI服务子对象可以包括但不限于如下两种类型的对象：一种类型的子对象是根据AI基础服务得到的，另一种类型的子对象可以是另一个AI服务商品。例如，上述提到每一种AI基础服务都可以包括至少一种服务属性，并且每一种服务属性可以包括多种可设置的属性值。将AI基础服务的至少部分的服务属性的属性值设置为固定值，就可以得到AI服务子对象。

仍以图2的示例基础服务为例来说，例如，该基础服务可以是一种静态特征数据库，该基础服务可以包括三种服务属性：容量、类型和版本，其中，容量表示数据库能够存储的特征的量，比如可以包括一亿/两亿等不同属性值，类型表示该数据库存储的特征的类型，可以包括类型I/类型II等(比如人脸特征或者人体特征)，版本可以根据该数据库支持的算法版本确定，比如可以包括版本I/版本II等属性值。如果在将包括该基础服务的AI服务商品上架时，该基础服务的容量、类型等所有服务属性的属性值都交由购买该商品的用户去决定，即在生成商品时不固定该基础服务的所有服务属性的属性值，则图2所示的这种基础服务即相当于电子线上商城的SPU(Standard Product Unit，标准产品单元)，SPU的各服务属性的属性值由购买AI服务商品的用户去选择。该SPU可以作为一种AI服务子对象，该AI服务子对象的属性都是未固化属性值，即还都尚未设置确定的服务属性值。

在又一个例子中，假如在生成商品时，将图2所示的基础服务的所有服务属性的属性值均固定，例如，版本固定设置为版本I，容量固定设置为一亿，类型固定设置为类型II。即在生成包括该基础服务的AI服务商品时，该基础服务的各个服务属性均已经被预先设置了属性值，不需要用户再自行选择，这种基础服务即相当于一种SKU(Stock Keeping Unit，库存计量单位)。也可以这么理解，一个SPU代表一个产品，SKU代表产品的其中一种特定的属性与规格，一个SPU产品可以有一个或多个SKU，SKU也可以作为一种AI服务子对象。SKU作为AI服务子对象时，该子对象中的属性都是固定属性值，即各属性都已经具有了确定的属性值。

此外，如果将SPU的部分服务属性的属性值固定，例如，将图2所示的基础服务的服务属性“版本”固定设置为版本I，容量固定设置为一亿，而类型交由购买AI服务商品的用户选择。这种方法下该SPU、以及其中一部分固化属性值组合可以得到一种AI服务子对象，该子对象中既包括固化属性值(即SPU固化的那部分属性值)，也包括未固化属性值(即SPU中未固化的那部分属性值)。

AI服务子对象还可以是一种AI服务商品，即将另一种AI服务商品作为本AI服务商品的组成部分。

在了解了上述基础概念说明后，如下通过图3描述本公开实施例的AI服务平台的商品处理方法。如图3所示，该方法可以由AI服务平台的商品服务微服务模块执行，该方法可以包括如下处理：

在步骤300中，获取至少一个AI服务子对象的对象信息。

本步骤中，可以获取到用于组合生成AI服务商品的多个AI服务子对象的对象信息。如下示例几种对象信息：

图4示例了一种AI服务子对象的对象信息，其中指定了该AI服务子对象是基于第一AI基础服务得到，该第一AI基础服务是一个SPU。并且还指定了将该第一AI基础服务中的部分服务属性进行固化，比如，将容量固化为一亿，该容量就是一个固化属性值，将版本固化为版本II，版本也是一个固化属性值。类型这个属性可以不固化属性值。如图4所示，SPU+其中部分固化属性值(固化了属性值的容量、版本)得到一个AI服务子对象，可以称为第一子对象。在一个例子中，AI服务商品中可以包括一个AI服务子对象，例如只包括上述的第一子对象，当然，AI服务商品中也可以包括多于一个数量的第一子对象，例如包括两个第一子对象。图4中的容量、版本、类型这些属性可以称为第一属性，其中的容量和版本可以称为固化属性值，类型可以称为未固化属性值。这些属性也作为AI服务商品的属性，当用户购买该AI服务商品时，可以对未固化属性值进行选择设置，设置为适合自己需求的属性值，例如，用户购买商品时设置要购买该商品的类型属性为类型I。

图5示例了另一种AI服务子对象的对象信息，该子对象是一种SKU，固化了基础服务的所有服务属性。该子对象可以称为第二子对象。当然，AI服务子对象还可以是另一个AI服务商品(可以称为第一AI服务商品)，或者还可以是一个SPU，不再示例。一个AI服务商品可以是上述的SPU、SKU、AI服务商品、SPU+部分固化属性值等多种类型AI服务子对象的任意组合得到。

本步骤中获取AI服务子对象的对象信息，可以包括但不限于如下获取方式：

在一个例子中，可以是接收人机交互配置的对象配置信息。例如，AI服务平台的管理人员可以通过平台的人机交互的管理界面，配置一个待上架的新AI服务商品的商品信息，其中就可以包括组成该AI服务商品的各个AI服务子对象，具体可以是对于每一个AI服务子对象，配置该AI服务子对象中包括的AI基础服务的信息，包括配置AI基础服务包括的至少一个属性，并设置为固化属性值或非固化属性值。例如，用户可以配置一个AI服务子对象中包括某个SKU，其中，固化设置了该SKU中的容量、版本等各个属性。这样平台的商品服务微服务模块就可以根据接收到的对象信息，基于AI基础服务的配置得到AI服务子对象，例如，可以根据用户配置的SPU以及配置的SPU部分固化属性值，组合生成一个AI服务子对象，并将这些AI服务子对象组合生成商品。

在另一个例子中，还可以是将对象配置文件上传给平台，平台的商品服务模块可以解析该对象配置文件，获得组成该AI服务商品的各个子对象的对象信息，并进而根据该对象信息生成一个新的AI服务商品。

在步骤302中，基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合生成可售卖的AI服务商品。

本步骤中，商品服务微服务模块可以根据步骤300中获得的对象信息，将至少一个AI服务子对象组合生成可售卖的AI服务商品。具体可以是根据对象信息，将AI基础服务的属性值进行固化设置，比如将图4中的第一AI基础服务的部分服务属性的属性值进行固化设置，或者将第二AI基础服务的所有服务属性的属性值进行固化设置，并将各个子对象进行组合得到AI服务商品。如图6所示，示例了一种AI服务商品，该商品可以是由图4的第一子对象和图5的第二子对象组合得到，该商品是一种AI服务的完整解决方案，商品中的每一个子对象都可以包括一种AI基础服务，并且每个AI服务子对象的属性都可以包括固化属性值和/或未固化属性值，即可以是对象的所有属性值都固化了，也可以是所有属性值都未固化，也可以是固化了一部分属性值，所述的固化即指的是已经设置了确定的属性值，比如设置版本为版本I。而未固化属性值即指的是存在某个属性，但是具体设置哪个属性值可以留待购买该商品的用户去设置，比如，用户在购买某个AI服务商品时去设置她要购买的商品的容量属性是一亿。当然在其他的可选实施例中，组成AI服务商品的子对象可以是SPU/SKU/另一个AI服务商品/SPU及其一部分固化了的属性值中的任意一种或多种。

本实施例并不限制在生成AI服务商品时各个AI服务子对象的组合方式，例如，可以按照作为商品的AI服务的处理逻辑来组合，使得各个AI服务子对象之间按照AI服务的处理逻辑来协同配合实现所述AI服务。以AI服务商品“人脸验证”为例，可以先由负责人脸检测的子对象由输入图像中识别出人脸，并提取该人脸图像的人脸特征，接着由负责数据库检索的子对象根据人脸特征检索数据库中的相似人脸，从而得出输入图像中的人脸是否通过验证的结论。

本实施例的处理方法，通过由平台获取组成商品的至少一个子对象的对象信息，并据此对象信息生成AI服务商品，使得可以较快的上架一个新的AI服务商品，比如，可以通过界面配置或者上传配置文件的方式，就能快速上架商品，开发人员不需要为每一个新商品编码代码，商品上架效率提高；并且，当要更改商品中包括的子对象的信息时，由于商品服务模块能够自动根据各个子对象组合生成商品，通过这种方式也能够较快的实现关联的商品信息的更新。

此外，本公开实施例中的AI服务商品，作为其组成部分的AI服务子对象可以包括多种类型，例如上面提到的子对象可以是SPU，也可以是SKU，也可以是另一个AI服务商品，还可以是SPU以及固化了的部分属性值等。这种多类型的子对象，可以满足各种各样的AI服务商品的用户需求。比如，用户也许对基础服务的服务属性并不熟悉，如果将服务属性的属性值的选择决策交给用户，用户可能会感到困扰并且降低购买速度；那么在上架一个新的AI服务商品时，可以只留给用户选择一些用户更为关心和容易选择的服务属性的属性值，而固化其中部分属性值，比如将版本固化为版本II，这样可以加快用户的决策速度，相应加快用户选购商品的购买速度，用户体验也较好。

实际实施中，AI服务平台在上架一个新的AI服务商品时，经常会涉及到平台中多个微服务模块之间的信息同步。比如，在新商品上架时，不仅可以配置该AI服务商品中包括的各个AI服务子对象的对象信息，即说明该商品是由哪些子对象组成。而且还可以配置该新商品的一些商品关联信息，该商品关联信息包括但不限于：该商品在购买时的一些购买条件的设定，或者在商品在售出后对商品使用量的统计方式的定义，等。可以将这些商品关联信息提供给AI服务平台的其他关联的服务模块，以使得所述服务模块据此对AI服务商品的关联业务(例如，购买/使用量统计)进行处理。如下示例两种：

在一个例子中，如图7所示，AI服务商品在上架时配置的商品关联信息可以包括：该AI服务商品的使用统计信息，比如，AI服务商品就是提供服务的，在调用该商品提供的服务时需要使用什么API调用接口，以及定义如何统计服务的使用量的统计信息。对服务使用的统计可以为后续出账单给出数据依据，也可以监控用户在使用服务时不超出商品对应的服务量。平台的商品服务模块可以将该使用统计信息发送给平台的网关服务，比如可以将调用AI服务商品提供的AI服务时的调用接口发给网关服务，这样网关服务就能够据此建立该调用接口与所述AI服务商品间的映射关系，并根据该映射关系监听用户对该商品服务的使用。此外，AI服务平台中还可以包括负责记录服务调用信息的日志记录模块，通过调用该日志记录模块记录的服务调用信息，平台就可以统计AI服务商品的使用量。

例如，假设某个AI服务商品可以用于提供对门禁监控图像进行人脸验证的服务，那么用户在购买了该商品后，可以通过调用相关的API来使用该商品提供的服务。具体的，用户可以通过调用服务上传待比对的图像，商品服务可以进行人脸比对和校验，最终向用户返回校验结果。假如用户购买的这个商品是10万张图片的容量，那么网关服务通过监听API调用，会统计用户上传了多少张图片，当统计发现用户已经上传了10万张图片进行人脸验证时，就会不允许再使用这个服务了。又比如，用户购买的商品服务还可以是50路监控视频流，那网关服务可以通过监控API调用，统计用户接入的视频流的路数，以确保用户接入的视频流路数不会超过他购买的商品限量。

在另一个例子中，如图8所示，AI服务商品在上架时配置的商品关联信息还可以包括：该AI服务商品的售卖属性信息。该售卖属性信息可以是用户购买所述AI服务商品时的购买条件，比如，在购买某个商品时，条件是最少购买5千张图片的人脸验证服务。平台的商品服务模块可以将该售卖属性信息发送给平台的订单服务，这样订单服务就能够据此对该AI服务商品的订单进行购买条件的校验。比如，图8中的订单服务模块在处理用户购买某个商品的订单时，可以获取之前接收到的上述售卖属性信息，并根据该售卖属性信息校验订单中的信息是否符合该售卖属性信息中限定的购买条件，例如，售卖属性信息中限定了最少购买5千张图片，那订单中用户填写的购买图片数量是否符合“最少购买5千张图片”的购买条件，如果符合则允许生成订单；否则，可以拒绝生成订单，并向用户提示商品购买失败的原因。

此外，具体实施中，商品服务模块在生成一个新的AI服务商品后，可以主动将商品关联信息推送给平台中其他的模块，比如，订单服务或网关服务模块。也可以是由其他模块主动去商品服务模块拉取所需的信息。

本公开实施例提供的商品处理方法，不仅能够较快的上架新的AI服务商品，而且还能够自动的将商品关联信息同步至平台的其他服务模块，这样其他服务模块就可以根据商品关联信息进行购买条件校验、服务使用量统计等商品相关的业务的处理，从而较为快速的完成商品上架一系列的配置。

当由于底层算法平台或者数据集标注平台改变，导致商品包括的AI服务子对象变更时，只需要新增、修改或删除相关的子对象信息。例如，后续在对AI服务商品的维护中，若要修改AI服务商品中包括的AI服务子对象的部分属性值，比如，将版本由版本I更改为版本II，那本公开实施例的商品服务模块可以接收到属性修改信息，该属性修改信息包括设置后的新属性值，例如上述的版本II。商品服务模块可以根据所述属性修改信息更新商品中对应的AI服务子对象的属性值，得到包括上述新属性值的更新后的AI服务子对象。相应的，AI服务子对象更新后，包括该对象的AI服务商品也得到更新。当变更SPU/SKU信息时，大多数与商品信息非强关联的服务(如，订单服务)不需要进行变动，可以自动根据商品信息变更来改变展示的内容。而网关服务可能会需要根据具体情况进行变更，这样也得因为底层服务的变更而影响的上层服务被大大减少。

图9示例了一种AI服务平台的商品处理装置的结构示意图，如图9所示，该装置可以包括：信息获取模块91和商品生成模块92。

信息获取模块91，用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息；

商品生成模块92，用于基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。

在一个例子中，信息获取模块91，在用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息时，包括：获取至少一个第一子对象，每个所述第一子对象包括至少一个第一属性，所述至少一个第一属性包括固化属性值和/或未固化属性值；所述AI服务子对象包括第一子对象。

所述商品生成模块92，在用于基于所述对象信息将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品时，包括：根据所述至少一个第一子对象生成AI服务商品，所述至少一个第一属性作为所述AI服务商品的属性。

在一个例子中，信息获取模块91，在用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息时，包括：获取至少一个第二子对象，每个所述第二子对象包括至少一个第二属性，所述至少一个第二属性包括固化属性值和/或未固化属性值；所述AI服务子对象还包括第二子对象。

所述商品生成模块92，在用于生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品时，包括：根据所述至少一个第一子对象和所述至少一个第二子对象组合生成所述AI服务商品，所述至少一个第一属性和所述至少一个第二属性作为所述AI服务商品的属性。

在一个例子中，信息获取模块91，还用于接收属性修改信息，所述属性修改信息包括：对所述AI服务商品中的AI服务子对象的固化属性值和/或未固化属性值设置后的新属性值。

所述商品生成模块92，还用于根据所述属性修改信息得到更新后的AI服务子对象，所述更新后的AI服务子对象包括所述新属性值；基于所述更新后的AI服务子对象，生成更新后的所述AI服务商品。

在一个例子中，所述AI服务子对象是如下任一项类型的子对象：SPU、SKU、SPU以及所述SPU的部分固化属性值、另一个AI服务商品。

在一个例子中，信息获取模块91，在用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息时，包括：接收对象配置信息，所述对象配置信息包括：所述AI服务子对象中包括的AI基础服务，设置的所述AI基础服务包括的至少一个属性，所述属性包括固化属性值和/或未固化属性值；基于所述AI基础服务得到所述AI服务子对象。

在一个例子中，如图10所示，该装置还可以包括：信息同步模块93。

信息同步模块93，用于获取所述AI服务商品的商品关联信息；将所述商品关联信息发送至对应的服务模块，以使得所述服务模块根据所述商品关联信息对所述AI服务商品的关联业务进行处理。

在一个例子中，信息同步模块93，具体用于将所述AI服务商品对应的调用接口发送给对应的网关服务，以使得网关服务建立所述调用接口与所述AI服务商品间的映射关系，并根据所述映射关系监听对所述AI服务商品的调用；其中，所述商品关联信息包括：调用所述AI服务商品提供的AI服务时的调用接口。

在一个例子中，信息同步模块93，具体用于将所述售卖属性信息发送至对应的订单服务，以使得所述订单服务根据售卖属性信息对所述AI服务商品的订单进行购买条件的校验；其中，所述商品关联信息包括:所述AI服务商品的售卖属性信息，所述售卖属性信息包括：用户购买所述AI服务商品时的购买条件。

本领域技术人员应明白，本公开一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本公开一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质上可以存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本公开任一实施例描述的场景信息的检测方法。

本公开实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括：存储器、处理器，所述存储器用于存储计算机可读指令，所述处理器用于调用所述计算机指令，实现本公开任一实施例所述的场景信息的检测方法。

其中，本公开实施例所述的“和/或”表示至少具有两者中的其中一个，例如，“多和/或B”包括三种方案：多、B、以及“多和B”。

本公开中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于数据处理设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本公开特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的行为或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本公开中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本公开中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本公开中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序，即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。

本公开中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行，以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如FPG多(现场可编程门阵列)或多SIC(专用集成电路)来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路。

适合用于执行计算机程序的计算机包括，例如通用和/或专用微处理器，或任何其他类型的中央处理单元。通常，中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁盘、磁光盘或光盘等，或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据，抑或两种情况兼而有之。然而，计算机不是必须具有这样的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如移动电话、个人数字助理(PD多)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位系统(GPS)接收机、或例如通用串行总线(USB)闪存驱动器的便携式存储设备，仅举几例。

适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。

虽然本公开包含许多具体实施细节，但是这些不应被解释为限制任何公开的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定公开的具体实施例的特征。本公开内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。

类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。

由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。

以上所述仅为本公开一个或多个实施例的较佳实施例而已，并不用以限制本公开一个或多个实施例，凡在本公开一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开一个或多个实施例保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种AI服务平台的商品处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少一个AI服务子对象的对象信息；

基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI服务子对象包括第一子对象；所述获取至少一个AI服务子对象的对象信息，包括：

获取至少一个第一子对象，每个所述第一子对象包括至少一个第一属性，所述至少一个第一属性包括固化属性值和/或未固化属性值；

所述基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品，包括：

根据所述至少一个第一子对象生成AI服务商品，所述至少一个第一属性作为所述AI服务商品的属性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述AI服务子对象还包括第二子对象；所述获取至少一个AI服务子对象的对象信息，还包括：

获取至少一个第二子对象，每个所述第二子对象包括至少一个第二属性，所述至少一个第二属性包括固化属性值和/或未固化属性值；

所述基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品，包括：

根据所述至少一个第一子对象和所述至少一个第二子对象组合生成所述AI服务商品，所述至少一个第一属性和所述至少一个第二属性作为所述AI服务商品的属性。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收属性修改信息，所述属性修改信息包括：对所述AI服务商品中的AI服务子对象的固化属性值和/或未固化属性值设置后的新属性值；

根据所述属性修改信息得到更新后的AI服务子对象，所述更新后的AI服务子对象包括所述新属性值；

基于所述更新后的AI服务子对象，生成更新后的所述AI服务商品。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI服务子对象是如下任一项类型的子对象：

SPU、SKU、SPU以及所述SPU的部分固化属性值、另一个AI服务商品。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个AI服务子对象的对象信息，包括：

接收对象配置信息，所述对象配置信息包括：所述AI服务子对象中包括的AI基础服务，设置的所述AI基础服务包括的至少一个属性，所述属性包括固化属性值和/或未固化属性值；

基于所述AI基础服务得到所述AI服务子对象。

7.根据权利要求1～6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述AI服务商品的商品关联信息；

将所述商品关联信息发送至对应的服务模块，以使得所述服务模块根据所述商品关联信息对所述AI服务商品的关联业务进行处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述商品关联信息包括：调用所述AI服务商品提供的AI服务时的调用接口；

所述将所述商品关联信息发送至对应的服务模块，以使得所述服务模块根据所述商品关联信息对所述AI服务商品的关联业务进行处理，包括：

将所述AI服务商品对应的调用接口发送给对应的网关服务，以使得所述网关服务建立所述调用接口与所述AI服务商品间的映射关系，并根据所述映射关系监听对所述AI服务商品的调用。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述商品关联信息包括:所述AI服务商品的售卖属性信息，所述售卖属性信息包括：用户购买所述AI服务商品时的购买条件；

所述将所述商品关联信息发送至对应的服务模块，以使得所述服务模块根据所述商品关联信息对所述AI服务商品的关联业务进行处理，包括：

将所述售卖属性信息发送至对应的订单服务，以使得所述订单服务根据所述售卖属性信息对所述AI服务商品的订单进行购买条件的校验。

10.一种AI服务平台的商品处理装置，其特征在于，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取至少一个AI服务子对象的对象信息；

商品生成模块，用于基于所述对象信息，将所述至少一个AI服务子对象组合，生成可售卖的用于提供AI服务的AI服务商品。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器用于存储计算机可读指令，所述处理器用于调用所述计算机指令，实现权利要求1至9任一所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一所述的方法。

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