CN116028580B - 物模型管理方法、设备及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种物模型管理方法、设备及系统，涉及物联网技术领域。在本申请方案中，当出现一种新设备或原设备更新能力时，自进化物模型不仅可以兼容预定义的传统物模型，还支持由云平台、管理设备和实体设备等组网设备，根据自身的业务特点，共同更新物模型。采用自进化物模型，不仅可以将云平台、控制设备与原实体设备进行组网，还可以将新开发的实体设备快速接入业务，节省人力和时间。

Description

物模型管理方法、设备及系统

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，尤其涉及一种物模型管理方法、设备及系统。

背景技术

物模型(thing specification language，TSL)是对物理世界的真实实体进行抽象和数字化描述后，得到的一个用于描述实体的数据模型。即，采用计算机可以理解的机器语言，描述产品是什么，能做什么，以及能提供哪些信息等。

目前，物模型为开发人员基于编程语言创建的。以物联网(internet of things，IoT)为例，在已经为IoT设备、管理设备和网关设备等创建产品的情况下，开发人员可以在IoT平台中将产品名称、所属品类、节点类型和数据格式等产品资料封装，以创建物模型。

然而，用于封装产品资料的物模型是预先设置的。当出现一种新设备或原设备更新能力时，一种方式为，开发人员需要对IoT平台的物模型进行手动更新，并对其他设备等进行信息同步更新，但整个流程较为冗长且耗费人力；另一种方式为，如果在IoT平台与设备交互过程中出现不属于物模型的多余信息，那么这种多余的信息将被丢弃，使得新功能或新业务无法实现。如何优化传统的物模型成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种物模型管理方法、设备及系统，采用自进化物模型，不仅可以将云平台、控制设备与原实体设备进行组网，还可以将新实体设备快速接入业务，节省人力和时间。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种物模型管理方法。该方法可以应用于控制设备，该方法包括：

接收来自实体设备的新增能力信息，新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，新增能力未在标准物模型定义的原有能力范围内。将新增能力信息封装进扩展物模型。向云平台发送扩展物模型和实体设备的产品标识，产品标识用于指示与实体设备具备相同功能的一类产品，一类产品为预先在云平台注册的产品。响应于来自云平台的协商消息，在控制设备中存储自进化物模型。

其中，自进化物模型包括标准物模型和扩展物模型，标准物模型包括预先为该一类产品定义的原有能力信息，扩展物模型包括新增能力信息。或者，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及预先为该一类产品定义的原有能力信息，升级后的扩展物模型不包括新增能力信息。

应理解，当控制设备接收到实体设备的新增能力信息时，通过将新增能力信息封装进扩展物模型，实现了对新增能力的扩展。另外，控制设备通过与云平台进行协商，可以同步标准物模型和扩展物模型，实现了自进化物模型的共同更新，节省了人力和时间。

在一种可能的实现方式中，在云平台可以预先存储多个产品的产品标识，以及与每个产品标识对应的标准物模型。实体设备的产品标识与在云平台中预先存储的一个标准物模型存在对应关系。应理解，控制设备通过向云平台上报实体设备的产品标识，使得云平台可以根据该产品标识，确定与之对应的标准物模型。

在一种可能的实现方式中，自进化物模型可以为JSON数据格式。自进化物模型包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型，基础物模型、标准物模型和扩展物模型为自进化物模型中的三个可编辑字段。

应理解，当获取新的基础信息时，由于基础物模型为可编辑字段，因此可以在基础物模型创建一个新的子字段，以用于封装新的基础信息。当获取新的特有信息时，由于标准物模型为可编辑字段，因此可以在标准物模型创建一个新的子字段，以用于封装新的特有信息。当获取其他信息时，由于扩展物模型为可编辑字段，因此可以在扩展物模型创建一个新的子字段，以用于封装其他信息。

在一种可能的实现方式中，如果在接收来自实体设备的新增能力信息时，控制设备与实体设备未组网，且控制设备未存储自进化物模型，那么获取来自实体设备的新增能力信息，包括：接收来自实体设备的新增能力信息和基本信息，基本信息为与实体设备的设备种类无关的通用信息，基本信息包括产品标识。另外，将新增能力信息封装进扩展物模型，包括：将新增能力信息封装进扩展物模型，并将基本信息封装进基础物模型。相应地，向云平台发送扩展物模型和实体设备的产品标识，包括：在控制设备对实体设备认证成功的情况下，向云平台发送扩展物模型和实体设备的产品标识。

应理解，与传统物模型有所不同，本申请实施例所提供的自进化物模型，从标准物模型中分离出了基础物模型，实现了信息的分类存储。如此，在多个组网设备相互交互信息时可以仅交互部分信息，比如基础物模型中的产品标识，而无需交互全部信息，提高了设备相互之间的信息交互速度。在云平台、控制设备和实体设备成功组网前，控制设备无需存储实体设备的扩展物模型，当出现一种新设备时，控制设备利用实体设备的基本信息，可以从云平台获取预先存储的扩展物模型，或者升级后的扩展物模型。

在一种可能的实现方式中，如果在接收来自实体设备的新增能力信息时，控制设备与实体设备已组网，且控制设备已存储原有自进化物模型，那么将新增能力信息封装进扩展物模型，包括：根据新增能力信息，对在控制设备中已经存储的原有扩展物模型进行更新，得到更新后的扩展物模型。相应地，向云平台发送扩展物模型和实体设备的产品标识，包括：向云平台发送产品标识和更新后的扩展物模型。响应于来自云平台的协商消息，在控制设备中存储自进化物模型，包括：响应于来自云平台的协商消息，对在控制设备中存储的原有自进化物模型进行升级，得到升级后的自进化物模型，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型。

应理解，在云平台、控制设备和实体设备成功组网后，控制设备需要维护实体设备的自进化物模型，比如在实体设备增加新的能力时，控制设备根据新增能力升级对应的扩展物模型，直至实体设备脱离当前组网。

在一种可能的实现方式中，原有自进化物模型和升级后的扩展物模型均包括基础物模型，基础物模型包括与实体设备的设备种类无关的通用信息。在向云平台发送更新后的扩展物模型以及产品标识之前，该方法还可以包括：从原有自进化物模型的基础物模型中，获取产品标识。应理解，如果在接收来自实体设备的新增能力信息之前，控制设备与实体设备已组网，则控制设备的基础物模型中存储有实体设备的产品标识，利用该产品标识可以从云平台获取与产品标识对应的标准物模型。

在一种可能的实现方式中，协商消息可以为下述任意一种形式：

1、协商消息包括标准物模型，相应地，自进化物模型包括标准物模型和扩展物模型；

2、协商消息包括升级后的标准物模型，相应地，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型；

3、协商消息为指令，该指令用于指示对标准物模型进行升级，相应地，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型。

在一种可能的实现方式中，响应于来自云平台的协商消息，在控制设备中存储自进化物模型，包括：若协商消息包括升级后的标准物模型，则从扩展物模型中删除新增能力信息，得到升级后的扩展物模型；并在控制设备中存储自进化物模型，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型。

在一种可能的实现方式中，响应于来自云平台的协商消息，在控制设备中存储自进化物模型，包括：若协商消息为指令，则响应于指令，生成升级后的标准物模型，并从扩展物模型中删除新增能力信息，得到升级后的扩展物模型；以及，在控制设备中存储自进化物模型，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：在控制设备与实体设备传输数据的过程中，获取实体设备的设备负载和网络延迟。将实体设备的设备负载和网络延迟封装进扩展物模型。进一步地，在向实体设备发送数据前，从扩展物模型获取实体设备的设备负载和网络延迟。根据实体设备的设备负载和网络延迟，确定网络拥塞参数，网络拥塞参数与实体设备的设备负载和网络延迟成正比例关系，该网络拥塞参数用于指示在控制设备与实体设备传输数据的过程中的网络拥塞程度。按照与网络拥塞参数对应的传输速率，向实体设备发送数据，传输速率与网络拥塞参数成反比例关系。

应理解，当控制设备与实体设备之间的网络较为越拥塞时，若数据的收发速率较大，则会进一步加重网络拥塞程度，增加设备负载，造成网络延迟，因此可以适当降低数据的收发速率来缓解网络的拥塞程度。

第二方面，本申请提供一种物模型管理方法，该方法可以应用于云平台，该方法包括：

接收来自控制设备的扩展物模型和产品标识，扩展物模型包括新增能力信息，产品标识用于指示具备相同功能的一类产品，该一类产品为预先在云平台注册的产品，新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，新增能力未在与该一类产品对应的标准物模型定义的原有能力范围内。根据产品标识，确定与该一类产品对应的标准物模型。在新增能力信息符合预先设置的信息筛选规则的情况下，将新增能力信息封装进标准物模型，得到升级后的标准物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及预先为一类产品定义的原有能力信息。向控制设备发送协商消息，协商消息用于指示升级后的标准物模型。

应理解，对于存储能力有限的设备无法预先存储各个产品的标准物模型，因此云平台通过预先存储各个产品的标准物模型，便于各个设备从云平台获取标准物模型。另外，当控制设备创建新的扩展物模型时，云平台与控制设备通过协商，可以同步标准物模型和扩展物模型，实现了自进化物模型的共同更新。

在一种可能的实现方式中，协商消息包括升级后的标准物模型；或者，协商消息为指令，该指令用于指示对标准物模型进行升级以得到升级后的标准物模型。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：在扩展物模型包括的新增能力信息不符合预先设置的信息筛选规则，且控制设备未存储标准物模型的情况下，向控制设备发送标准物模型。应理解，当新增能力信息不符合预先设置的信息筛选规则时，无需对云平台预先存储的标准物模型进行升级，可以直接向控制设备发送原有的标准物模型。

第三方面，本申请提供一种物模型管理方法，该方法可以应用于实体设备，该方法包括：

获取新增能力信息，并将新增能力信息封装进实体设备中的自进化物模型。向控制设备发送新增能力信息和实体设备的产品标识，产品标识用于指示与实体设备具备相同功能的一类产品。其中，自进化物模型包括标准物模型，标准物模型包括预先为一类产品定义的原有能力信息。新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，新增能力未在标准物模型定义的原有能力范围内。

应理解，当实体设备新增能力时，利用自进化物模型可以实现对新增能力的扩展。另外通过向控制设备上报新增能力，使得两者可以同步标准物模型和扩展物模型，便于控制设备采用自进化物模型实现对新增能力的控制。

在一种可能的实现方式中，获取新增能力信息，并将新增能力信息封装进自进化物模型，包括：接收来自服务器的更新指令，更新指令包括新增能力信息。响应于更新指令，将新增能力信息封装进自进化物模型。

在一种可能的实现方式中，当自进化物模型还包括扩展物模型时，将新增能力信息封装进自进化物模型，包括：将新增能力信息封装进标准物模型或扩展物模型。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：若将新增能力信息封装进扩展物模型，且接收到来自控制设备的协商消息，则响应于协商消息，对自进化物模型进行升级，得到升级后的自进化物模型。其中，升级后的自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及原有能力信息，升级后的扩展物模型不包括新增能力信息。应理解，实体设备与控制设备通过协商，可以将扩展物模型的新增能力信息添加至标准物模型，便于后续的设备管理和设备控制。

第四方面，本申请提供一种物模型管理装置，该装置包括用于执行上述第一方面、第二方面或第三方面的方法的单元/模块。该装置可对应于执行上述第一方面、第二方面或第三方面描述的方法，该装置中的单元/模块的相关描述请参照上述第一方面、第二方面和第三方面的描述，为了简洁，在此不再赘述。

第五方面，提供一种控制设备，包括通信接口、处理器和存储器，通信接口用于连接云平台和实体设备，处理器与存储器耦合，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序或指令，以使得控制设备实现如第一方面中任一项的物模型管理方法。

第六方面，提供一种云平台，包括通信接口、处理器和存储器，通信接口用于连接控制设备，处理器与存储器耦合，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序或指令，以使得云平台实现如第二方面中任一项的物模型管理方法。

第七方面，提供一种实体设备，包括通信接口、处理器和存储器，通信接口用于连接控制设备，处理器与存储器耦合，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序或指令，以使得实体设备实现如第三方面中任一项的物模型管理方法。

第八方面，提供一种通信系统，该通信系统包括：如第五方面的控制设备，如第六方面的云平台，以及如第七方面的实体设备。

第九方面，提供一种芯片，该芯片与存储器耦合，该芯片用于读取并执行该存储器中存储的计算机程序，以实现如第一方面至第三方面中任一项的物模型管理方法。

第十方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序。当该计算机程序在控制设备上运行时，使得控制设备执行如第一方面中任一项的物模型管理方法；或者，当该计算机程序在云平台上运行时，使得云平台执行如第二方面中任一项的物模型管理方法；或者，或者，当该计算机程序在实体设备上运行时，使得实体设备执行如第三方面中任一项的物模型管理方法。

第十一方面，提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面至第三方面中任一项的物模型管理方法。

可以理解的是，上述第四方面至第十一方面的有益效果可以参见上述第一方面至第三方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种通信系统的示意图；

图2为本申请实施例提供的控制设备的软件结构示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种通信系统的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种传统物模型的示意图；

图5为本申请实施例提供的基于物模型的设备发现和认证方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的当设备B的设备信息仅包括基本信息时，设备发现和认证方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的当设备B的设备信息包括基本信息和新增能力信息时，设备发现和认证方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的当设备B的设备信息包括基本信息和特有信息时，设备发现和认证方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的当设备B的设备信息包括基本信息、特有信息和新增能力信息时，设备发现和认证方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的一个智能家居系统的架构示意图；

图11为本申请实施例提供的手机对智能灯的发现和认证流程的示意图；

图12为本申请实施例提供的智慧屏更新能力的流程的示意图；

图13为本申请实施例提供的云平台更新产品能力的流程示意图；

图14为本申请实施例提供的动态调整数据的收发速率的流程示意图；

图15为本申请实施例提供的应用服务器从设备影子获取电子设备的状态数据的流程示意图；

图16为本申请实施例提供的数值孪生体和实体设备的映射关系图；

图17为本申请实施例提供的一种物模型管理装置的结构示意图；

图18为本申请实施例提供的控制设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B。在本申请的描述中，“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

在本申请实施例中，“多个”是指两个或两个以上。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

首先对本申请中涉及的一些名词或者术语进行解释说明。

产品是一组具有相同功能定义的设备集合。例如，产品是指同一个型号的所有电灯，设备就是该型号下的某个电灯。通常，在设备接入云平台前，需要在云平台创建产品，并生成与该产品对应的物模型。

物模型是对物理世界的实体进行抽象描述后，得到的一个用于数字世界的数据模型、数据模板或产品模型。抽象是指提取出产品的共同特征，形成物模型。以智能灯为例，不同的灯，尽管规格不同，但它们的属性相同或相近，比如所有灯都具有开关状态的属性，功能逻辑也相仿，因此将这些特征标准化后形成了智能灯的物模型。反过来，物模型也规定了设备的功能，如果是同一类型的设备，在设计研发中，会遵循相同的功能定义，有相同的特征，实现相同的服务。基于共同的抽象特征，物模型让应用程序不再针对每个设备，而是同一类设备采用相同的处理逻辑，这也是应用开发的基础。比如，当烟感传感器的数值触发报警时，即使是不同品牌的烟感传感器，应用程序也可以对上报的数值做出相同的处理和判断。

目前，用于封装产品资料的物模型是预先设置的。当出现一种新设备或原设备更新能力时，通常可以采用两种处理方式：一种处理方式为，开发人员需要对IoT平台的物模型进行手动更新，并对其他设备等进行信息同步更新，但整个流程较为冗长且耗费人力；另一种处理方式为，如果在IoT平台与设备交互过程中出现不属于物模型的多余信息，那么这种多余的信息将会被丢弃，使得新功能或新业务无法实现。

鉴于上述问题，本申请实施例提供一种用于替换传统物模型的自进化物模型，可以用于设备发现、设备认证、设备组网、设备控制、设备更新、设备联动、设备影子和数字孪生等多种场景中。该自进化物模型不仅可以兼容预定义的物模型，还支持由云平台、管理设备和实体设备等组网设备，根据自身的业务特点，共同更新物模型。采用自进化物模型，不仅可以将云平台、控制设备与原实体设备进行组网，还可以将新开发的实体设备快速接入业务，节省人力和时间。

需要说明的是，本申请实施例提供的自进化物模型是一种描述实体的机器语言，本质上是一段代码，其分别存储于云平台、管理设备和实体设备等组网设备中。针对某个产品，在不同组网设备中存储的自进化物模型的代码形式可能有所不同，但各个自进化物模型均包含对该产品的相同功能定义。以智能灯为例，云平台、管理设备和某个智能灯的自进化物模型均对开关状态的属性进行了定义。当数值为“0”时，表示灯关闭。当数值为“1”时，表示灯开启。

本申请实施例提供的物模型管理方法适用于各种系统，比如智能家居系统、智慧医疗系统、智慧交通系统和智能抄表系统等IoT系统，其并不构成对本申请实施例提供的技术方案的限定。本领域技术人员可知，随着新业务场景的出现，本申请实施例提供的自进化物模型，对于类似的技术问题同样适用。

图1为本申请实施例提供的一种通信系统的示意图。如图1所示，该系统可以包括云平台01、控制设备02和实体设备03。其中，云平台01和控制设备02通过网络1连接，控制设备02和实体设备03通过网络2连接。

在一些实施例中，网络1可以是广域网(wide area network，WAN)，网络2可以是局域网(local area network，LAN)。在另一些实施例中，网络1和网络2均可以是WAN。在又一些实施例中，网络1和网络2均可以是网络2可以是LAN。其中，网络1和网络2可以使用任何已知的有线或无线网络通信协议来实现。

以网络1是WAN，网络2是LAN为例。网络1采用的网络通信协议可以是以太网、全球移动通讯系统(global system for mobile communications，GSM)、通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)、码分多址接入(code division multipleaccess，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access，WCDMA)，时分码分多址(time division code division multiple access，TD SCDMA)，长期演进(longterm evolution，LTE)、全球互联微波接入(worldwide interoperability for microwaveaccess，WiMAX)或第五代(5th Generation，5G)通信(如新空口(new radio accesstechnology，NR))。网络2采用的网络通信协议可以是蓝牙(bluetooth)、受限制的应用协议(costrained application protocal，CoAP)、通用串行总线(universal serial bus，USB)、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)、紫蜂(ZigBee)、超宽带、近距离无线传输(near field communication，NFC)或任何其他合适的通信协议。

云平台是基于互联网，采用多种通讯技术构建的一体化平台。云平台可以用于提供云服务，比如，基于互联网为设备提供账号接入认证、设备远程管理、数据加密传输、设备远程控制、收集数据、可视化分析及标准物模型存储等。在一些实施例中，云平台可以为云服务器、网络侧服务器、部署在边缘侧的边缘网关或者边缘节点等，本申请实施例不作限定。

在一些实施例中，云平台与数据库连接，或者云平台存储了一个数据库。该数据库是一个按照数据结构存储的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据集合。在一些实施例中，数据库可以存储各种产品的物模型，比如扩展物模型。其中，每个物模型对应一个产品标识，当云平台接收到一个产品标识时，可以在数据库中查找到与该产品标识对应的物模型。

控制设备是通信系统的主控设备和发现端设备，用于设备发现、设备认证、设备组网和设备控制，以及用于匹配、封装、更新和存储实体设备的物模型。在一些实施例中，控制设备可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，AR)设备、虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultramobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)或智慧屏等终端设备，或者可以为其他能够对实体设备进行发现、认证和控制的装置，本申请实施例不作任何限制。

在一些实施例中，控制设备可以为配网设备(provisioner)。比如，当多个IoT设备通过蓝牙相互连接时，该配网设备称为蓝牙网关，蓝牙网关用于对多个IoT设备进行发现、认证和配网设置，将多个IoT设备添加到蓝牙无线网格(mesh)网络中，使多个IoT设备成为蓝牙mesh网络中的节点。

实体设备是在物理世界中真实存在的电子设备。实体设备可以被控制设备发现，并在控制设备对实体设备认证成功后，与控制设备和云平台组网，使得实体设备、控制设备和云平台可以相互通信。实体设备与控制设备的设备类型可以相同或不同。在一些实施例中，实体设备可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、AR设备、VR设备、笔记本电脑、上网本、PDA或智慧屏等。在另一些实施例中，实体设备可以是用于采集其声、光、热、电、力学、化学、生物和位置等各种信息的IoT设备，以实现对环境、物体或过程的智能化感知、识别和管理。示例性地，IoT设备可以是采用了布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术或音视频技术等与家居生活有关的智能家居设备，诸如智能灯、智能音箱，路由器，投影仪，温湿度计，空气净化器，冰箱，洗衣机，微波炉，烟雾报警器，天然气报警器，暖风机，智能门锁，摄像头以及空调等。

需要说明的是，图1仅示出了通信系统的部分设备。应理解，在实际实现时，通信系统还可以包括更多的设备。比如，通信系统可以包括应用服务器、高可用负载均衡服务器、云网关服务器和中继设备等，本申请实施例不作限定。

图2为本申请实施例提供的控制设备的软件结构示意图。控制设备采用分层架构，将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将软件结构的软件层从上至下依次划分为：应用层、框架层、库层以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包，比如设备管理模块、设备组网模块、桌面应用、支付应用和第三方应用程序等。当这些应用程序包被运行时，可以通过应用编程接口(application programming interface，API)访问应用程序框架层提供的各个服务模块，并且执行相应的智能化业务。设备管理模块可以用于提供管理和控制设备的能力，并且能与远程的云平台协同工作。设备组网模块可以用于提供发现、认证、组网传输能力，并能匹配封装基础物模型。

框架层用于支持应用层中的各个应用程序的运行。比如，框架层可以包括：窗口管理服务(window manager service，WMS)模块、活动管理(activity manager service，AMS)模块、通知管理(notification)模块、通话管理(telephone)模块、音频管理(audiomanager)模块和资源管理模块等。

库层，也称为系统运行库层，包括安卓运行库(Runtime)和程序库。其中，安卓运行库包括Dalvik虚拟机和Java核心库。程序库通过应用程序框架为开发者提供服务，包括一系列第三方类库，如表面管理器、图像处理库、媒体库和三维图形处理库等。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层可以包含音频驱动，显示驱动，摄像头驱动，及传感器驱动。其中，音频驱动主要负责和硬件的交互，硬件包括扬声器、麦克风和屏幕发声单元等音频单元或音频设备。

需要说明的是，图2示出的软件结构中的层以及各层中包含的部件，并不构成对控制设备的具体限定。在本申请另一些实施例中，控制设备可以包括比图示更多或更少的层，以及每个层中可以包括更多或更少的部件，本申请不做限定。

结合如图2所示的设备管理模块和设备组网模块，图3为本申请实施例提供的另一种通信系统的示意图。如图3所示，该系统可以包括云平台01、控制设备02和实体设备03。

其中，控制设备02可以包括设备管理模块021和设备组网模块022。设备管理模块021可以用于提供管理和控制设备的能力，并且能与远程的云平台01协同工作。设备管理模块021可以包括一个子模块：设备知识库，设备知识库可以用于存储一个或多个实体设备的自进化物模型023，提供自进化物模型023的存储、更新、查询和删除等功能。设备组网模块022可以提供发现、认证、组网传输能力，并能匹配封装基础物模型。

自进化物模型023可以包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型。

①基础物模型，可以用于存储各种实体设备共同拥有的、与实体设备种类无关的通用信息，比如实体设备的名称、实体设备的ID、实体设备的状态、实体设备采用的通信协议等与实体设备种类无关的通用信息。比如，手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、AR设备、VR设备、笔记本电脑、上网本、PDA或智慧屏都拥有设备名称和设备ID等用于标识设备的信息。

②标准物模型，与传统物模型类似，可以用于模拟不同种类的实体设备(即产品)，侧重于不同种类的实体设备特有的信息。比如实体设备的厂商、及实体设备的能力等能够映射实体设备的信息。由于不同种类的实体设备的特有信息不同，因此不同种类的实体设备的标准物模型也有所不同。

需要说明的是，传统物模型没有划分为基础物模型和标准物模型，无论是不同种类的实体设备的信息，还是相同种类的实体设备的信息均存储在一个物模型中。

示例性地，图4示出了一种传统物模型的示意图，如图4所示，传统物模型包括三种功能元素：属性(property)、事件(event)和动作(action)。其中，属性用于描述产品运行时的某种状态，比如环境监测设备包含温度和湿度属性，智能灯包括开关、亮度和色温属性，属性的特点是可读可写，即应用程序可以读取产品的属性。事件用于描述产品在运行过程中产生的信息、告警和故障等，比如在智能灯运行过程中，出现了低电压情况或者发生了硬件故障，那么智能灯可以上报事件，通知用户设备及时处理故障。动作用于描述被调用的能力或者方法，通常动作由应用程序下发至实体设备，实体设备返回结果给应用程序。传统物模型存在如下问题：按照传统物模型封装的数据包较大，在多个组网设备相互交互信息时，存在网络开销大或网络阻塞的问题。

与传统物模型有所不同，本申请实施例所提供的自进化物模型，从标准物模型中分离出与实体设备种类无关的通用信息，并将通用信息存储至基础物模型，即从标准物模型中分离出了基础物模型，实现了信息的分类存储。如此，在多个组网设备相互交互信息时可以仅交互部分信息，比如基础物模型中的信息，而无需交互全部信息，提高了设备相互之间的信息交互速度。

③扩展物模型，可以用于存储不属于上述两个物模型的其他信息，即，没有在传统物模型中存储的信息。这些信息可以是设备管理模块021和设备组网模块022等各自关注的设备信息、设备新增加的能力信息、还未在云平台注册的新设备的信息等。例如，设备组网模块022关注于实体设备的负载状态和网络响应延迟，这些信息可以存储在扩展物模型中，并且随时更新。

本申请实施例中的能力(capability)，属于属性、事件和动作等信息的上层概念，用来描述实体设备的某项状态和某种功能。当属性、事件和动作等信息中的任意一项变化时，均称为能力信息的更新。比如，智能灯的原物模型具备开关属性，更新后的智能灯的物模型具备开关属性和色温属性，色温属性属于智能灯新增的能力。

需要说明的是，云平台01、控制设备02和实体设备03中均存储了自进化物模型。自进化物模型的本质是一段预先设置的程序语言和代码，属于设备系统级的能力。在一些实施例中，自进化物模型为JS对象简谱(java script object notation，JSON)数据格式。JSON数据格式是一种轻量级的数据交换格式。它基于欧洲计算机协会制定的JS规范(european computer manufacturers association，ECMAScript)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式存储和表示数据。JSON数据格式具备如下优点：层次结构简洁和清晰，易于人阅读和编写，易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

以控制设备的自进化物模型为例，自进化物模型的JSON结构包括三个字段：

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其中，"bssicTSL"为基础物模型对应的字段，"standardTSL"为标准物模型对应的字段，"extendedTSL"为扩展物模型对应的字段。

可以理解的是，上述JSON结构中各个字段包含的内容项仅为示例性说明，其并不对本申请实施例形成限定。可以理解，开发人员可以根据设备需求，更改每个字段包含的内容项，并在设备投入市场之前将其写入设备中。如此，当用户使用设备时，设备可以自动将接收到的设备信息封装至自进化物模型，或根据接收到的设备信息更新自进化物模型。

为了实现本申请实施例提供的物模型的自进化方案，云平台、控制设备和实体设备包含了执行各个功能相应的硬件和/或软件模块。结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，本申请能够以硬件，或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以结合实施例对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能。

本申请实施例提供的物模型管理方法可以应用于设备发现、设备认证、设备组网、设备更新、设备控制、设备联动、设备影子和数字孪生等多种场景中。下面结合几种场景对本申请实施例提供的物模型管理方法进行示例说明。

场景一：设备发现和认证

在本场景中，将发现端设备(即控制设备)称为设备A，被发现端设备(即实体设备)称为设备B。示例性地，云平台和设备A可以属于荣耀设备体系，设备B设备可以属于荣耀设备体系或第三方设备。例如，设备A为荣耀手机，设备B为系统和能力受限的小型设备，比如智能灯、扫地机器人等IoT设备。再例如，设备A为荣耀手机，设备B为荣耀大屏设备。又例如，设备A和设备B均为荣耀手机。如果设备B需要接入设备A和云平台，则需要在云平台预先设置设备B的标准物模型。另外，设备B可以通过网络协议，将设备B的设备信息提供给尝试发现设备B的设备A，以便设备A可以感知到设备B。

示例性地，图5为本申请实施例提供的基于物模型的设备发现和认证方法的流程示意图。如图5所示，该方法可以包括S1至S7。

S1.设备A启动设备组网模块。

当用户想要将设备A和设备B组网时，用户可以对设备A进行操作，从而设备A可以响应于用户操作，启动设备A的设备组网模块，以发现与设备A位于同一局域网的被发现设备，比如设备B。

S2.设备A通过设备组网模块发现设备B。

设备组网模块可以采用任意一种可能的通信协议发现设备B。在这个过程中，设备B可以向设备A发送设备B的设备信息，比如设备B的产品标识、设备B的设备标识、设备B的名称、设备B的账号和/或设备B的能力等。

其中，设备B的产品标识是指与设备B具备相同功能的一类产品的标识，比如智能灯1、智能灯2、智能灯3和智能灯4都具有开关状态，这几款智能灯被定义为一类产品，且具有相同的产品标识(prodID)。设备B的设备标识用于唯一标识设备B，比如设备B的标识可以是唯一设备标识码(unique device identifier，UDID)、产品序列号(serial number，SN)、移动设备识别码(mobile equipment identifier，MEID)、以及国际移动设备识别码(international mobile equipment identity，IMEI)中的一项或多项。

例如，设备A可以通过蓝牙协议发现设备B。设备A可以使用DiscoveryAgent类的设备发现方法来开始和取消设备发现，比如通过.startInquiry()启动发现附近设备。设备B可以向设备A发送包含设备B的设备信息的响应消息。

又例如，设备A可以通过Wi-Fi协议发现设备B。设备A启动Wi-Fi扫描，Wi-Fi扫描的目的在于通过Wi-Fi网络发现设备B，并与可用设备通过Wi-Fi网络建立连接，获取设备B的设备信息。

再例如，设备A可以通过CoAP协议发现设备B。设备A可以向局域网广播地址，广播特定的CoAP报文，CoAP报文可以包括设备A的互联网协议地址(internet protocoladdress，IP)。在设备B接收到CoAP报文后，根据自身状态决定是否响应报文。若设备B决定响应报文，则设备B根据设备A的IP，向设备A发送包含设备B的设备信息的CoAP响应消息。

CoAP响应消息的部分代码可以如下：

S3.设备A通过设备组网模块对设备B的设备信息进行封装。

由于传统物模型都是预先设置的，在设备发现和认证过程中，如果出现一种新设备或原设备更新能力，传统物模型不具备自我进化升级的能力，仅能将设备B的所有设备信息按照已经定义好的物模型封装成一个数据包，这样可能使得新增加的能力信息被丢弃，从而使得新功能或新业务无法实现，或者使得新设备无法接入。

与传统物模型有所不同，本申请实施例可以按照预设规则，对来自设备B的设备信息进行识别，并根据将识别到的不同类别的信息分别分装至自进化物模型所包含的各个物模型。例如，将设备B的基本信息封装进基础物模型，将能够映射设备B的特有信息(如原有能力信息)封装进标准物模型，将新增能力信息封装进扩展物模型。其中，原有能力信息用于描述设备B原本拥有的能力，该原本拥有的能力属于标准物模型的定义范围。新增能力信息用于描述设备B新增加的能力，该新增加的能力不属于标准物模型的定义范围。

具体地，如果来自设备B的某些信息能够被基础物模型识别，则将这些信息封装进基础物模型。如果来自设备B的某些信息能够被标准物模型识别，则将这些信息封装进标准物模型。如果来自设备B的某些信息不能够被基础物模型和标准物模型识别，则将这些信息封装进扩展物模型。

S4.设备A通过设备组网模块向设备B发送认证请求消息，该认证请求消息用于请求进行设备认证。相应地，设备B响应于认证请求消息，向设备A的设备组网模块返回认证响应消息。设备A根据该认证响应消息，确定认证通过。

对于设备A和设备B的认证过程，可以参见现有技术，此处不予赘述。

S5.设备A通过设备组网模块向设备管理模块的设备知识库发送设备B的上线消息，并将封装得到的物模型发送至设备管理模块的设备知识库。相应地，设备知识库对来自设备组网模块的物模型进行存储。

S6.设备A通过设备管理模块向云平台发送同步请求消息。相应地，云平台与设备A同步标准物模型和扩展物模型。

在一些实施例中，同步请求消息可以包括设备B的产品标识。

S7.设备A在设备知识库中存储设备B的自进化物模型。

在设备知识库接收到来自设备组网模块的物模型后，可以对设备B的物模型进行存储。假设在云平台中预先存储了多种产品的基础物模型和标准物模型，一种产品的基础物模型至少包括产品标识，即针对每个产品，一个产品标识对应一个标准物模型。由于该物模型与云平台预先存储的设备B的物模型可能存在数据不同步或不一致的问题，因此云平台与设备A需要对物模型进行数据同步。

在本申请实施例提供的自进化物模型中，来自设备B的设备信息分为4种情况。下面结合图6至图9，对这4种情况分别对应的设备发现和认证方法的流程进行示例性说明。

情况1：设备B的设备信息仅包括基本信息。

示例性地，图6示出了当设备B的设备信息仅包括基本信息时，设备发现和认证方法的流程示意图。当设备B为IoT设备等小型设备时，基于设备B的系统和能力受限等原因，设备B无法向设备A发送能够映射设备B的特有信息。并且，如果设备B没有新增加的能力，那么设备B仅向设备A发送设备B的基本信息。当设备A仅识别到设备B的基本信息时，设备A的设备组网模块将基本信息封装进基础物模型。在设备A与设备B认证成功后，设备组网模块向设备管理模块的设备知识库上报设备B的上线消息，并将该基础物模型发送至设备知识库。然后，设备知识库向云平台发送该基础物模型。云平台中根据基础物模型包含的产品ID，确定与该产品ID对应的标准物模型，并向设备A通知该标准物模型。设备A在设备知识库中存储设备B的自进化物模型，该自进化物模型包括基础物模型和标准物模型，或者该自进化物模型包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型。应理解，由于设备B没有新增能力信息，因此当自进化物模型包括扩展物模型时，扩展物模型为空数据。

其中，云平台向设备A通知该标准物模型包含两种方式：一种方式为，云平台向设备A发送标准物模型。另一种方式为，云平台向设备A发送携带标准物模型所包含信息的指令，设备A响应于该指令，将该信息封装进标准物模型。

情况2：设备B的设备信息包括基本信息和新增能力信息。

示例性地，图7示出了当设备B的设备信息包括基本信息和新增能力信息时，设备发现和认证方法的流程示意图。当设备B为IoT设备等小型设备时，基于设备B的系统和能力受限等原因，设备B无法向设备A发送能够映射设备B的特有信息，比如原有能力信息。并且，如果设备B有新增加的能力，那么如图7所示，设备B向设备A发送设备B的基本信息和新增能力信息。设备A的设备组网模块按照基础物模型的定义对基本信息进行提取，将提取到的内容封装进基础物模型，并将新增能力信息封装进扩展物模型。在设备A与设备B认证成功后，设备组网模块向设备管理模块的设备知识库上报设备B的上线消息，并将该基础物模型和该扩展物模型发送至设备知识库。设备知识库存储该基础物模型和该扩展物模型，并向云平台发送该基础物模型和该扩展物模型。云平台中根据基础物模型包含的产品ID，确定与该产品ID对应的标准物模型，并根据该扩展物模型包含的信息，确定是否升级设备B的标准物模型。

在云平台根据预先设置的信息筛选规则，未从扩展物模型中筛选出符合筛选规则的信息的情况下，云平台确定不升级设备B的标准物模型，并向设备A通知预先存储的标准物模型。设备A在设备知识库中存储该标准物模型，最终得到自进化物模型，该自进化物模型包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型。

在云平台根据预先设置的信息筛选规则，从扩展物模型中筛选出符合筛选规则的部分信息或全部信息的情况下，云平台确定升级设备B的标准物模型，并将筛选出的信息封装进设备B的标准物模型，以及存储升级后的标准物模型，之后向设备A通知升级后的标准物模型。设备A在设备知识库中存储升级后的标准物模型，并从扩展物模型中删除已添加至标准物模型的信息，得到升级后的扩展物模型。

其中，云平台向设备A通知预先存储的标准物模型，或升级后的标准物模型包含两种方式：一种方式为，云平台向设备A发送标准物模型；另一种方式为，云平台向设备A发送携带标准物模型所包含信息的指令，设备A响应于该指令，将该信息封装进标准物模型。

需要说明的是，本申请实施例中的信息筛选规则可以为新增能力信息的重要程度，若新增能力信息较为重要，则添加至标准物模型。当然，还可以为其他信息筛选规则，本申请实施例不作限定。

情况3：设备B的设备信息包括基本信息和特有信息。

示例性地，图8示出了当设备B的设备信息包括基本信息和特有信息时，设备发现和认证方法的流程示意图。当设备B为荣耀手机等系统和能力不受限的设备时，设备B可以向设备A发送能够映射设备B的特有信息，比如原有能力信息。并且，如果设备B没有新增加的能力，那么如图8所示，设备B向设备A发送设备B的基本信息和特有信息。此时，设备A的设备组网模块按照基础物模型的定义对基本信息进行提取，将提取到的内容封装进基础物模型；并按照标准物模型的定义对特有信息进行提取，将提取到的内容封装进标准物模型。在设备A与设备B认证成功后，设备组网模块向设备管理模块的设备知识库上报设备B的上线消息，并将该基础物模型和该标准物模型发送至设备知识库。设备知识库存储该基础物模型和该标准物模型，并向云平台发送该基础物模型和该标准物模型。云平台中根据基础物模型包含的产品ID，确定与该产品ID对应的标准物模型，并比较两个标准物模型中的信息是否一致。

在两个标准物模型中的信息一致的情况下，云平台确定无需升级标准物模型，并通知设备A无需升级标准物模型，或无需向设备A返回响应消息。至此，设备A、设备B和云平台组网成功。

在两个标准物模型中的信息不一致的情况下，设备A和云平台协商是否升级标准物模型。比如，当云平台预先存储的标准物模型的信息包含更多的信息时，云平台通知设备A升级标准物模型。设备A在设备知识库中存储设备B的自进化物模型，该自进化物模型包括基础物模型和升级后的标准物模型，或者该自进化物模型包括基础物模型、升级后的标准物模型、扩展物模型。应理解，由于设备B没有新增能力信息，因此当自进化物模型包括扩展物模型时，扩展物模型为空数据。其中，云平台向设备A通知升级标准物模型包含两种方式：一种方式为，云平台向设备A发送预先存储的标准物模型。另一种方式为，云平台向设备A发送携带预先存储的标准物模型所包含信息的指令，设备A响应于该指令，将该信息封装进标准物模型。

情况4，设备B的设备信息包括基本信息、特有信息和新增能力信息。

示例性地，图9示出了当设备B的设备信息包括基本信息、特有信息和新增能力信息时，设备发现和认证方法的流程示意图。当设备B为手机等系统和能力不受限的设备，设备B可以向设备A发送能够映射设备B的特有信息。并且，如果设备B有新增加的能力，那么如图9所示，设备B向设备A发送设备B的基本信息、特有信息和新增能力信息。设备A的设备组网模块按照基础物模型的定义对基本信息进行提取，将提取到的内容封装进基础物模型，并按照标准物模型的定义对特有信息进行提取，将提取到的内容封装进标准物模型，以及并将新增能力信息封装进扩展物模型。在设备A与设备B认证成功后，设备组网模块向设备管理模块的设备知识库上报设备B的上线消息，并将该基础物模型、该标准物模型和该扩展物模型发送至设备知识库。设备知识库存储该基础物模型、该标准物模型和该扩展物模型，并向云平台发送该基础物模型、该标准物模型和该扩展物模型。云平台中根据基础物模型包含的产品ID，确定与该产品ID对应预先存储的标准物模型，并确定是否升级设备B的标准物模型。

在确定不升级设备B的标准物模型的情况下，云平台向设备A通知无需升级标准物模型。至此，设备A、设备B和云平台组网成功。

在云平台根据预先设置的信息筛选规则，从扩展物模型中筛选出符合筛选规则的部分信息或全部信息的情况下，云平台确定升级设备B的标准物模型，并将筛选出的信息封装进设备B的标准物模型，并存储升级后的标准物模型，之后向设备A通知升级后的标准物模型。设备A在设备知识库中存储升级后的标准物模型，并从扩展物模型中删除已添加至标准物模型的信息，得到升级后的扩展物模型。其中，云平台向设备A通知预先存储的标准物模型，或升级后的标准物模型包含两种方式：一种方式为，云平台向设备A发送标准物模型；另一种方式为，云平台向设备A发送携带标准物模型所包含信息的指令，设备A响应于该指令，将该信息封装进标准物模型。

对于上述4种情况的任意一种情况，在设备A、设备B和云平台组网成功后，设备A可以通过设备管理模块与设备B进行数据通信，并按照标准物模型中的能力控制设备B，或者实现其他功能。此外，设备A需要持续维护设备B的自进化物模型，直至设备B脱离当前组网。

示例性地，图10示出了一个智能家居系统的架构示意图。如图10所示，云平台01为手机02提供云服务，手机02为发现端设备，新智能灯031、摄像头032和智慧屏033为被发现端设备。手机02可以采用上述图5至图9提供的方法，实现对新智能灯031、摄像头032和智慧屏033的发现、认证和组网。为了更清楚地理解本方案，下面以新智能灯031具备开关属性、色温属性和亮度属性，原智能灯具备开关属性为例，结合图11介绍新智能灯031的设备发现和认证流程。

示例性地，图11示出了手机对智能灯的发现和认证流程的示意图。

S11.手机响应于用户操作，启动设备组网模块。

S12.手机通过设备组网模块广播CoAP报文，CoAP报文包括手机的IP。在新智能灯接收到CoAP报文后，决定响应报文，则根据手机的IP，向手机发送包含新智能灯的设备信息的CoAP响应消息。CoAP响应消息可以包括新智能灯的基本信息和新增能力信息(即色温属性和亮度属性)。

S13.手机通过设备组网模块将基本信息封装进基础物模型，并将色温属性和亮度属性封装进扩展物模型。

基础物模型的代码字段可以如下：

S14.手机通过设备组网模块向新智能灯发送认证请求消息，该认证请求消息用于请求进行设备认证。相应地，新智能灯响应于认证请求消息，向手机的设备组网模块返回认证响应消息。手机根据该认证响应消息，确定认证通过。

S15.手机通过设备组网模块向设备管理模块的设备知识库发送新智能灯的上线消息，并将该基础物模型和该扩展物模型发送至设备知识库。相应地，设备知识库对该基础物模型和该扩展物模型进行存储。

S16.手机通过设备管理模块向云平台发送该基础物模型和该扩展物模型。云平台中根据基础物模型包含的产品ID，确定与该产品ID对应的标准物模型。

S17.云平台根据该扩展物模型包含的信息，确定是否升级设备B的标准物模型。

S18.在亮度属性和色温属性均不符合预先设置的信息筛选规则的情况下，云平台确定不升级设备B的标准物模型的情况下，云平台向设备A通知预先存储的标准物模型。之后，设备A在设备知识库中存储该标准物模型，最终得到自进化物模型，该自进化物模型包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型。其中，基础物模型和扩展物模型的代码字段可以参数S13中的描述。

预先存储的标准物模型的代码字段可以如下：

S19.在亮度属性符合预先设置的信息筛选规则，色温属性不符合预先设置的信息筛选规则的情况下，云平台确定升级设备B的标准物模型，将亮度属性封装进设备B的标准物模型，并存储升级后的标准物模型。之后，云平台向设备A通知升级后的标准物模型。设备A在设备知识库中存储升级后的标准物模型，并从原扩展物模型中删除亮度属性，得到升级后的扩展物模型。

升级后的标准物模型的代码字段可以如下：

升级后的扩展物模型的代码字段可以如下：

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应理解，当新智能灯增加色温属性和亮度属性时，通过将色温属性和亮度属性封装进扩展物模型，在手机侧实现了对新智能灯的能力更新。进一步地，云平台通过接收手机发送的扩展物模型，可以根据自身的业务特点，决定是否根据扩展物模型对标准物模型进行升级，接纳新智能灯进入当前的物联网体系，从而便于新智能灯的同类设备使用该标准物模型。

场景二：实体设备(被发现端设备)的更新

结合上述场景一的描述，在设备A、设备B和云平台组网成功后，设备A可以通过设备管理模块与设备B进行数据通信，并按照标准物模型中的能力控制设备B或者实现其他功能。设备A需要维护设备B的自进化物模型，直至设备B脱离当前组网。在设备A维护设备B的自进化物模型的过程中，设备B随时可能会升级自身能力，并主动将新增能力发送给设备A。然后，设备A可以根据新增能力升级对应的扩展物模型。

下面以设备A为如图10所示的手机02，设备B为如图10所示的智慧屏033为例，结合图12介绍智慧屏的能力更新流程。

示例性地，图12示出了智慧屏更新能力的流程的示意图。

S21.智慧屏接收服务器发送的更新指令。

S22.智慧屏响应于该更新指令，更新自进化物模型。

在一些实施例中，云平台和手机属于荣耀设备体系，智慧屏和服务器属于第三方设备。在服务器的维护人员定期发布新增加的能力信息后，服务器可以向智慧屏推送包含新增加的能力信息的更新指令。智慧屏接收到来自服务器的更新指令后，可以响应于该更新指令，将新增加的能力信息添加至自进化物模型，比如自进化物模型的标准物模型或扩展物模型。

其中，新增加的能力信息可以包含属性、事件和动作中的至少一项。

需要说明的是，在智慧屏侧，智慧屏的物模型可以为自进化物模型，该自进化物模型可以包括基础物模型、标准物模型和扩展物模型。第一种方式为，智慧屏可以直接将新增加的能力信息添加至标准物模型。第二种方式为，智慧屏可以先将新增加的能力信息添加至扩展物模型，再与手机协商是否将新增加的能力信息同步至标准物模型。对于手机与智慧屏协商是否同步标准物模型的流程，参见上述实施例中云平台与发现端设备协商是否同步标准物模型的流程，此处不再赘述。

另外，上述S21和S22是以智慧屏响应于服务器发送的更新指令，更新智慧屏的物模型为例进行说明的。智慧屏也可以基于其他方式更新智慧屏的物模型。

S23.智慧屏向手机的设备管理模块发送能力更新消息。其中，该能力更新消息可以包含新增加的能力信息，也可以包含新增加的能力信息和产品标识。应理解，能力更新消息还可以包括其他信息，本申请实施例不作限定。

S24.手机的设备管理模块根据该能力更新消息，更新设备知识库中的扩展物模型。

设备知识库可以维护有多个产品的物模型。当接收到来自智慧屏的能力更新消息时，设备知识库可以在智慧屏的扩展物模型中创建一个新的子字段，即，新增加一个用于描述该能力信息的子字段。

以新增加的能力信息为低电压告警事件为例，扩展物模型的代码字段可以如下：

S25.手机的设备管理模块向云平台发送该扩展物模型和智慧屏的产品标识。

应理解，若智慧屏向手机的设备管理模块发送能力更新消息中仅包含新增加的能力信息，则手机的设备管理模块可以在已经存储的原有自进化物模型中，获取智慧屏的产品标识。如此，手机的设备管理模块向云平台发送该扩展物模型和智慧屏的产品标识。

S26.云平台判断该扩展物模型包含的信息是否符合预先设置的信息筛选规则，以确定是否升级智慧屏的标准物模型。在该扩展物模型中任意信息不符合预先设置的信息筛选规则的情况下，云平台无需执行任何处理动作。

S27.在该扩展物模型中新增加的能力信息符合预先设置的信息筛选规则的情况下，云平台将新增加的能力信息封装进标准物模型，并存储升级后的标准物模型。

S28.云平台向手机通知升级后的标准物模型。

一种方式为，云平台直接向手机发送升级后的标准物模型。另一种方式为，云平台向手机发送指令，手机响应于该指令，将新增加的能力封装进标准物模型，即采用新生成的标准物模型覆盖原标准物模型。

S29.手机在设备知识库中存储升级后的标准物模型，并从原扩展物模型中删除用于新增加的能力信息的子字段，得到升级后的扩展物模型，即采用新生成的扩展物模型覆盖原扩展物模型。

应理解，在手机维护智慧屏的物模型的过程中，如果智慧屏增加了新能力，智慧屏通过向手机上报新能力，使得手机可以将新能力封装进扩展物模型，在手机侧实现了对智慧屏的能力更新。进一步地，云平台通过接收手机发送的扩展物模型，可以根据自身的业务特点，决定是否根据扩展物模型对标准物模型进行升级，从而便于智慧屏的同类设备使用该标准物模型。

场景三：云平台对产品的更新

在场景二中描述了当被发现端设备更新能力时如何实现管理物模型的方法，在场景三中将描述当云平台更新产品的能力时如何实现管理物模型的方法。下面以如图10所示的云平台01和手机02属于荣耀设备体系为例，结合图13介绍云平台更新产品能力的流程。

示例性地，图13示出了云平台更新产品能力的流程示意图。

S31.云平台获取新增加的能力信息。

研发人员或维护人员可以在云平台进行操作，为某类型手机对应的产品输入新增加的能力信息。其中，新增加的能力信息可以包含属性、事件和动作中的至少一项。

S32.云平台将新增加的能力信息封装进标准物模型，并存储升级后的标准物模型。

云平台可以维护有多个产品的物模型。云平台可以在该类型手机对应的产品的标准物模型中创建一个新的子字段，即，新增加一个用于描述该能力信息的子字段。

应理解，由于云平台所获取的新增加的能力信息为研发人员或维护人员输入的，因此无需判断是否符合预先设置的信息筛选规则，直接将新增加的能力信息封装进标准物模型。

S33.云平台向该类型的各个手机通知升级后的标准物模型。

一种方式为，云平台直接向手机发送升级后的标准物模型。另一种方式为，云平台向手机发送指令，手机响应于该指令，将新增加的能力封装进标准物模型，即采用新生成的标准物模型覆盖原标准物模型。

S34.各个手机在设备知识库中存储升级后的标准物模型。

应理解，当研发人员或维护人员为手机对应的产品输入新增加的能力信息时，通过更新标准物模型，从而同类手机使用该标准物模型。

场景四：控制设备(发现端设备)对扩展物模型的自动更新

上述实施例介绍了云平台、控制设备和实体设备相互之间通过协商升级自进化物模型。在另一些实施例中，云平台、控制设备和实体设备中的任意一个设备也可以根据自身业务特点，对自进化物模型进行升级，以更好地适应业务场景。在场景四中，将以如图10所示的手机02和摄像头032为例，介绍手机02利用扩展物模型存储摄像头032的设备负载和网络延迟，以动态调整数据的收发速率的方法。

示例性地，图14示出了动态调整数据的收发速率的流程示意图。

S41.在手机和摄像头传输数据的过程中，手机的设备组网模块计算摄像头的设备负载和网络延迟。

设备负载，也称为资源占用率，是指在摄像头运行进程的过程中，对处理器、内存和磁盘等资源的占用率。示例性地，摄像头可以设置有用来计算设备负载的资源管理器。在资源管理器计算得到设备负载后，可以通过报文上传至手机的设备组网模块。

网络延迟(network latency)用于表示在传输介质中传输数据所用的时间。示例性地，手机可以周期性对网络延迟进行检测，比如根据发送一个Ping数据的时间到接收一个Pong数据的时间计算网络延迟。

S42.手机的设备组网模块将设备负载和网络延迟发送至手机的设备管理模块，设备管理模块将设备负载和网络延迟封装进扩展物模型。

示例性地，在与摄像头对应的扩展物模型中可以预留两个子字段，一个用于写入设备负载，另一个用于写入网络延迟。扩展物模型的部分代码字段可以如下：

S43.在向摄像头发送数据之前，设备组网模块从扩展物模型获取设备负载和网络延迟。

在一些实施例中，每隔一个预设周期，若手机需要向摄像头发送数据，则设备组网模块可以采用get()函数，从扩展物模型获取设备负载和网络延迟。

S44.设备组网模块根据设备负载和网络延迟，计算网络拥塞参数。该网络拥塞参数用于表示设备A和设备B之间的网络拥塞程度。

设备负载与网络拥塞参数成正比例关系，网络延迟与网络拥塞参数成正比例关系。应理解，摄像头的设备负载越大，网络延迟越大，设备A和设备B之间的网络越拥塞。

S45.设备组网模块根据网络拥塞参数，确定数据的收发速率，之后手机和摄像头按照调整后的收发速率传输数据。

网络拥塞参数与数据的收发速率成反比例关系。

应理解，当设备A和设备B之间的网络较为越拥塞时，若数据的收发速率较大，则会进一步加重网络拥塞程度，增加设备负载，造成网络延迟，因此可以适当降低数据的收发速率来缓解网络的拥塞程度。

场景五：设备影子

本申请实施例由云平台提供设备影子功能。设备影子是一个JSON文档(即自进化物模型)，用于缓存电子设备上报的状态数据。电子设备在线时，可以主动上报状态数据，云平台在自进化物模型的扩展物模型中存储状态数据。当多个应用程序服务器向设备影子请求获取状态数据时，直接从扩展物模型获取最后一次更新的属性值，而无需每次都访问电子设备。

示例性地，图15示出了应用服务器从设备影子获取电子设备的状态数据的流程示意图。

S51.电子设备向云平台上报状态数据，状态数据用于指示电子设备的运行状态。

S52.云平台将状态数据封装进电子设备的扩展物模型。

云平台可以在扩展物模型中预留一个或多个字段，用于写入电子设备的运行状态。可以参照上述实施例的描述，此处不再赘述。

S53.云平台向电子设备返回扩展物模型的更新结果。该更新结果用于指示已成功将状态数据封装进电子设备的扩展物模型。

S54.云平台接收应用服务器发送的请求消息，该请求消息用于请求获取电子设备的状态信息。

S55.云平台从扩展物模型获取电子设备的状态信息，并向应用服务器发送电子设备的状态信息。

在云平台接收到应用服务器发送的请求消息之前，电子设备可能分多次向云平台上报电子设备的状态数据，云平台可以根据每次上报的状态数据对扩展物模型进行实时更新，并删除原先存储的旧版物模型。如此，当云平台接收到应用服务器发送的请求消息是，云平台仅需要向应用服务器发送最后一次生成的扩展物模型。

应理解，对于电子设备的网络不稳定，电子设备频繁上下线，无法正常响应应用程序的请求的场景，或者，电子设备的网络稳定，同时响应多个应用服务器的请求，即使响应的结果一样，由于设备本身处理能力有限，电子设备也会无法负载多次请求的场景，通过采用扩展物模型存储状态数据，使得应用服务器能够及时获取电子设备的状态。

场景六：数字孪生

数字孪生是物理世界中实体设备的数字化呈现，通过构建孪生体来描述设备、流程、系统、场景等业务模型，对物理世界实体信息进行实时采集、运算分析、监控统计等，实现了更精准地掌握业务模型动态变化，进而实现对实际生产过程的提效和降本目的。

示例性地，图16示出了数值孪生体和实体设备的映射关系图。如图16所示，数值孪生体可以包括多个孪生节点，如孪生节点1、孪生节点2和孪生节点3。其中，孪生节点1是实体设备1的数字化呈现，孪生节点2是实体设备2的数字化呈现，孪生节点3是实体设备3的数字化呈现。每个孪生节点为一个自进化物模型，可以配置物模型属性和孪生规则，通过数据映射能力，实现设备系统管理。在一些实施例中，自进化物模型的基础物模型可以用于存储物理节点的基本信息，比如设备名称和设备标识等；自进化物模型的标准物模型可以用于存储物理节点的原能力信息；自进化物模型的扩展物模型可以用于存储其他信息，比如实体设备的电量信息、实体设备的脚本错误(Bug)信息。

应理解，在数字孪生领域，采用本申请提供的自进化物模型，可以记录实体设备在生命周期内的变化，结合人工智能技术，预测设备状态，辅助产品开发。

上述主要从云平台、控制设备和实体设备的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，这些设备为了实现上述功能，其包含了执行每一个功能相应的硬件结构或软件模块，或两者结合。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对云平台、控制设备和实体设备进行功能模块的划分，例如，可以对应每一个功能划分每一个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。下面以采用对应每一个功能划分每一个功能模块为例进行说明。

图17为本申请实施例提供的一种物模型管理装置的结构示意图。如图17所示，该物模型管理装置700可以包括通信模块701和物模型管理模块702。该物模型管理装置可以分为下述三种实现方式：

第一种可能的实现方式

通信模块701，用于接收来自实体设备的新增能力信息，该新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，新增能力未在标准物模型定义的原有能力范围内。物模型管理模块702，用于将新增能力信息封装进扩展物模型。通信模块701，还用于向云平台发送扩展物模型和实体设备的产品标识，产品标识用于指示与实体设备具备相同功能的一类产品，该一类产品为预先在云平台注册的产品。物模型管理模块702，还用于响应于来自云平台的协商消息，在控制设备中存储自进化物模型。

其中，自进化物模型包括标准物模型和扩展物模型，标准物模型包括预先为一类产品定义的原有能力信息，扩展物模型包括新增能力信息；或者，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及预先为该一类产品定义的原有能力信息，升级后的扩展物模型不包括新增能力信息。

可选地，若在接收来自实体设备的新增能力信息时，控制设备与实体设备未组网，且控制设备未存储自进化物模型，则通信模块701，具体用于接收来自实体设备的新增能力信息和基本信息，基本信息为与实体设备的设备种类无关的通用信息，基本信息包括产品标识。物模型管理模块702，具体用于将新增能力信息封装进扩展物模型，并将基本信息封装进基础物模型。通信模块701，具体用于在控制设备对实体设备认证成功的情况下，向云平台发送扩展物模型和产品标识，产品标识与在云平台中预先存储的标准物模型存在对应关系。

可选地，若在接收来自实体设备的新增能力信息时，控制设备与实体设备已组网，且控制设备已存储原有自进化物模型，则物模型管理模块702，具体用于根据新增能力信息，对原有自进化物模型的原有扩展物模型进行更新，得到更新后的扩展物模型。通信模块701，具体用于向云平台发送更新后的扩展物模型以及产品标识。物模型管理模块702，具体用于响应于来自云平台的协商消息，对在控制设备中存储的原有自进化物模型进行升级，得到升级后的自进化物模型，自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型。

可选地，物模型管理模块702还用于：在控制设备与实体设备传输数据的过程中，获取实体设备的设备负载和网络延迟；将实体设备的设备负载和网络延迟封装进扩展物模型；在向实体设备发送数据前，从扩展物模型获取实体设备的设备负载和网络延迟；根据实体设备的设备负载和网络延迟，确定网络拥塞参数，网络拥塞参数与实体设备的设备负载和网络延迟成正比例关系。通信模块701，还用于按照与网络拥塞参数对应的传输速率，向实体设备发送数据，传输速率与网络拥塞参数成反比例关系。

第二种可能的实现方式

通信模块701，用于接收来自控制设备的扩展物模型和产品标识，扩展物模型包括新增能力信息，产品标识用于指示具备相同功能的一类产品，该一类产品为预先在云平台注册的产品。物模型管理模块702，用于根据产品标识，确定与该一类产品对应的标准物模型，并在新增能力信息符合预先设置的信息筛选规则的情况下，将新增能力信息封装进标准物模型，得到升级后的标准物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及原有能力信息。通信模块701，还用于向控制设备发送协商消息，协商消息用于指示升级后的标准物模型。

通信模块701，还用于在新增能力信息不符合信息筛选规则，且控制设备未存储标准物模型的情况下，向控制设备发送标准物模型。

第三种可能的实现方式

通信模块701，用于接收来自服务器的更新指令，更新指令包括新增能力信息。物模型管理模块702，用于响应于更新指令，将新增能力信息封装进自进化物模型。通信模块701，还用于向控制设备发送新增能力信息和实体设备的产品标识，产品标识用于指示与实体设备具备相同功能的一类产品。其中，自进化物模型包括标准物模型，标准物模型包括预先为一类产品定义的原有能力信息；新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，新增能力未在标准物模型定义的原有能力范围内。

可选地，自进化物模型还包括扩展物模型。物模型管理模块702，具体用于将新增能力信息封装进标准物模型或扩展物模型。

可选地，物模型管理模块702，还用于若将新增能力信息封装进扩展物模型，且接收到来自控制设备的协商消息，则响应于协商消息，对自进化物模型进行升级，得到升级后的自进化物模型。其中，升级后的自进化物模型包括升级后的标准物模型和升级后的扩展物模型，升级后的标准物模型包括新增能力信息以及原有能力信息，升级后的扩展物模型不包括新增能力信息。

上述第一种可能的实现方式中的物模型管理装置可对应于执行上述方法实施例中由控制设备所执行的方法，上述第二种可能的实现方式中的物模型管理装置可对应于执行上述方法实施例中由云平台所执行的方法，上述第三种可能的实现方式中的物模型管理装置可对应于执行上述方法实施例中由实体设备所执行的方法，为了简洁，在此不再赘述。

图18为本申请实施例提供的控制设备的结构示意图。控制设备100可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，USB接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A，陀螺仪传感器180B，气压传感器180C，磁传感器180D，加速度传感器180E，距离传感器180F，接近光传感器180G，指纹传感器180H，温度传感器180J，触摸传感器180K，环境光传感器180L，骨传导传感器180M等。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对控制设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，控制设备100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是控制设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。

充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过USB接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过控制设备100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时，还可以通过电源管理模块141为控制设备100供电。

电源管理模块141用于连接电池142，充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入，为处理器110，内部存储器121，外部存储器，显示屏194，摄像头193，和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。

控制设备100的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。图18中的天线1和天线2的结构仅为一种示例。控制设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块150可以提供应用在控制设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块150可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A，受话器170B等)输出声音信号，或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。

在一些实施例中，控制设备100的天线1和移动通信模块150耦合，天线2和无线通信模块160耦合，使得控制设备100可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。

控制设备100通过GPU，显示屏194，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏194用于显示图像，视频等。显示屏194包括显示面板。在一些实施例中，控制设备100可以包括1个或N个显示屏194，N为大于1的正整数。

NPU为神经网络(neural-network，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现控制设备100的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。

外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展控制设备100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，从而执行控制设备100的各种功能应用以及数据处理。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能，图像播放功能等)。存储数据区可存储控制设备100使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

控制设备100可以通过音频模块170，扬声器170A，受话器170B，麦克风170C，耳机接口170D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块170可以设置于处理器110中，或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令；当该计算机可读存储介质在控制设备、云平台或实体设备上运行时，使得控制设备、云平台或实体设备执行如上所示的方法。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘或磁带)，光介质或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序代码，当计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行上述各实施例中的方法。

本申请实施例还提供了一种芯片，该芯片与存储器耦合，该芯片用于读取并执行存储器中存储的计算机程序或指令，以执行上述各实施例中的方法。该芯片可以为通用处理器，也可以为专用处理器。

需要说明的是，该芯片可以使用下述电路或者器件来实现：一个或多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、可编程逻辑器件(programmablelogic device，PLD)、控制器、状态机、门逻辑、分立硬件部件、任何其他适合的电路、或者能够执行本申请通篇所描述的各种功能的电路的任意组合。

上述本申请实施例提供的控制设备、云平台、实体设备、物模型管理装置、计算机可读存储介质、计算机程序产品以及芯片均用于执行上文所提供的方法，因此，其所能达到的有益效果可参考上文所提供的方法对应的有益效果，在此不再赘述。

应理解，上述只是为了帮助本领域技术人员更好地理解本申请实施例，而非要限制本申请实施例的范围。本领域技术人员根据所给出的上述示例，显然可以进行各种等价的修改或变化，例如，上述检测方法的各个实施例中某些步骤可以是不必须的，或者可以新加入某些步骤等。或者上述任意两种或者任意多种实施例的组合。这样的修改、变化或者组合后的方案也落入本申请实施例的范围内。

还应理解，上文对本申请实施例的描述着重于强调各个实施例之间的不同之处，未提到的相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，这里不再赘述。

还应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，本申请实施例中，“预先设定”、“预先定义”可以通过在设备(例如，包括电子设备)中预先保存相应的代码、表格或其他可用于指示相关信息的方式来实现，本申请对于其具体的实现方式不做限定。

还应理解，本申请实施例中的方式、情况、类别以及实施例的划分仅是为了描述的方便，不应构成特别的限定，各种方式、类别、情况以及实施例中的特征在不矛盾的情况下可以相结合。

还应理解，在本申请的各个实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例。

最后应说明的是：以上描述内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (21)

1.一种物模型管理方法，其特征在于，应用于控制设备，所述方法包括：

接收来自实体设备的新增能力信息，所述新增能力信息用于指示所述实体设备的新增能力，所述新增能力未在标准物模型定义的原有能力范围内；

将所述新增能力信息封装进扩展物模型；

向云平台发送所述扩展物模型和所述实体设备的产品标识，所述产品标识用于指示与所述实体设备具备相同功能的一类产品，所述一类产品为预先在所述云平台注册的产品；

响应于来自所述云平台的协商消息，在所述控制设备中存储自进化物模型；所述协商消息包括所述标准物模型，或者所述协商消息包括升级后的所述标准物模型，或者所述协商消息为指令，所述指令用于指示对所述标准物模型进行升级；

其中，所述自进化物模型包括所述标准物模型和所述扩展物模型，所述标准物模型包括预先为所述一类产品定义的原有能力信息，所述扩展物模型包括所述新增能力信息；或者，

所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型，升级后的所述标准物模型包括所述新增能力信息以及预先为所述一类产品定义的原有能力信息，升级后的所述扩展物模型不包括所述新增能力信息；所述自进化物模型为JSON数据格式，所述标准物模型和所述扩展物模型为所述自进化物模型中的两个可编辑字段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收来自所述实体设备的所述新增能力信息时，所述控制设备与所述实体设备未组网，且所述控制设备未存储所述自进化物模型；所述自进化物模型还包括基础物模型；

所述接收来自实体设备的新增能力信息，包括：

接收来自所述实体设备的所述新增能力信息和基本信息，所述基本信息为与所述实体设备的设备种类无关的通用信息，所述基本信息包括所述产品标识；

所述将所述新增能力信息封装进扩展物模型，包括：

将所述新增能力信息封装进所述扩展物模型，并将所述基本信息封装进所述基础物模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向云平台发送所述扩展物模型和所述实体设备的产品标识，包括：

在所述控制设备对所述实体设备认证成功的情况下，向所述云平台发送所述扩展物模型和所述产品标识，所述产品标识与在所述云平台中预先存储的所述标准物模型存在对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收来自所述实体设备的所述新增能力信息时，所述控制设备与所述实体设备已组网，且所述控制设备已存储原有自进化物模型；

所述将所述新增能力信息封装进扩展物模型，包括：

根据所述新增能力信息，对所述原有自进化物模型的原有扩展物模型进行更新，得到更新后的所述扩展物模型；

所述向云平台发送所述扩展物模型和所述实体设备的产品标识，包括：

向所述云平台发送更新后的所述扩展物模型以及所述产品标识；

所述响应于来自所述云平台的协商消息，在所述控制设备中存储自进化物模型，包括：

响应于来自所述云平台的所述协商消息，对在所述控制设备中存储的原有自进化物模型进行升级，得到升级后的所述自进化物模型，所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述原有自进化物模型和升级后的所述扩展物模型均包括基础物模型，所述基础物模型包括与所述实体设备的设备种类无关的通用信息；

所述向所述云平台发送更新后的所述扩展物模型以及所述产品标识之前，所述方法还包括：

从所述原有自进化物模型的所述基础物模型中，获取所述产品标识，所述产品标识与在所述云平台中预先存储的所述标准物模型存在对应关系。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，

若所述协商消息包括所述标准物模型，则所述自进化物模型包括所述标准物模型和所述扩展物模型；或者，

若所述协商消息包括升级后的所述标准物模型，则所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型；或者，

若所述协商消息为所述指令，则所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述响应于来自所述云平台的协商消息，在所述控制设备中存储自进化物模型，包括：

若所述协商消息包括升级后的所述标准物模型，则从所述扩展物模型中删除所述新增能力信息，得到升级后的所述扩展物模型；并在所述控制设备中存储所述自进化物模型，所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型；

或者，

若所述协商消息为所述指令，则响应于所述指令，生成所述升级后的所述标准物模型，并从所述扩展物模型中删除所述新增能力信息，得到升级后的所述扩展物模型；以及，在所述控制设备中存储所述自进化物模型，所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述控制设备与所述实体设备传输数据的过程中，获取所述实体设备的设备负载和网络延迟；

将所述实体设备的设备负载和网络延迟封装进所述扩展物模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在向所述实体设备发送数据前，从所述扩展物模型获取所述实体设备的设备负载和网络延迟；

根据所述实体设备的设备负载和网络延迟，确定网络拥塞参数，所述网络拥塞参数与所述实体设备的设备负载和网络延迟成正比例关系，所述网络拥塞参数用于指示在所述控制设备与所述实体设备传输数据的过程中的网络拥塞程度；

按照与所述网络拥塞参数对应的传输速率，向所述实体设备发送数据，所述传输速率与所述网络拥塞参数成反比例关系。

10.一种物模型管理方法，其特征在于，应用于云平台，所述方法包括：

接收来自控制设备的扩展物模型和产品标识，所述扩展物模型包括新增能力信息，所述产品标识用于指示具备相同功能的一类产品，所述一类产品为预先在所述云平台注册的产品，所述新增能力信息用于指示实体设备的新增能力，所述新增能力未在与所述一类产品对应的标准物模型定义的原有能力范围内；

根据所述产品标识，确定与所述一类产品对应的所述标准物模型；

在所述新增能力信息符合预先设置的信息筛选规则的情况下，将所述新增能力信息封装进所述标准物模型，得到升级后的所述标准物模型，升级后的所述标准物模型包括所述新增能力信息以及预先为所述一类产品定义的原有能力信息；

向所述控制设备发送协商消息，所述协商消息用于指示升级后的所述标准物模型；其中，所述协商消息包括升级后的所述标准物模型；或者，所述协商消息为指令，所述指令用于指示对所述标准物模型进行升级以得到升级后的所述标准物模型。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述新增能力信息不符合所述信息筛选规则，且所述控制设备未存储所述标准物模型的情况下，向所述控制设备发送所述标准物模型。

12.一种物模型管理方法，其特征在于，应用于实体设备，所述方法包括：

获取新增能力信息，并将所述新增能力信息封装进所述实体设备中的自进化物模型；

向控制设备发送所述新增能力信息和所述实体设备的产品标识，所述产品标识用于指示与所述实体设备具备相同功能的一类产品；

其中，所述自进化物模型包括标准物模型，所述标准物模型包括预先为所述一类产品定义的原有能力信息；所述新增能力信息用于指示所述实体设备的新增能力，所述新增能力未在所述标准物模型定义的原有能力范围内；所述自进化物模型为JSON数据格式，所述标准物模型为所述自进化物模型中的一个可编辑字段。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述获取新增能力信息，并将所述新增能力信息封装进所述实体设备中的自进化物模型，包括：

接收来自服务器的更新指令，所述更新指令包括所述新增能力信息；

响应于所述更新指令，将所述新增能力信息封装进所述自进化物模型。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述自进化物模型还包括扩展物模型，所述扩展物模型为所述自进化物模型中的另一个可编辑字段；

所述将所述新增能力信息封装进所述自进化物模型，包括：

将所述新增能力信息封装进所述标准物模型或所述扩展物模型。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若将所述新增能力信息封装进所述扩展物模型，且接收到来自所述控制设备的协商消息，则响应于所述协商消息，对所述自进化物模型进行升级，得到升级后的所述自进化物模型；

其中，升级后的所述自进化物模型包括升级后的所述标准物模型和升级后的所述扩展物模型，升级后的所述标准物模型包括所述新增能力信息以及所述原有能力信息，升级后的所述扩展物模型不包括所述新增能力信息。

16.一种控制设备，其特征在于，包括通信接口、处理器和存储器，所述通信接口用于连接云平台和实体设备，所述处理器与所述存储器耦合，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序或指令，以使得所述控制设备实现如权利要求1至9中任一项所述的物模型管理方法。

17.一种云平台，其特征在于，包括通信接口、处理器和存储器，所述通信接口用于连接控制设备，所述处理器与所述存储器耦合，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序或指令，以使得所述云平台实现如权利要求10至11中任一项所述的物模型管理方法。

18.一种实体设备，其特征在于，包括通信接口、处理器和存储器，所述通信接口用于连接控制设备，所述处理器与所述存储器耦合，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序或指令，以使得所述实体设备实现如权利要求12至15中任一项所述的物模型管理方法。

19.一种通信系统，其特征在于，所述通信系统包括：如权利要求16所述的控制设备，如权利要求17所述的云平台，以及如权利要求18所述的实体设备。

20.一种芯片，其特征在于，所述芯片与存储器耦合，所述芯片用于读取并执行所述存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求1至15中任一项所述的物模型管理方法。

21.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序；其中，当所述计算机程序在控制设备上运行时，使得所述控制设备执行如权利要求1至9中任一项所述的物模型管理方法；或者，当所述计算机程序在云平台上运行时，使得所述云平台执行如权利要求10至11中任一项所述的物模型管理方法；或者，当所述计算机程序在实体设备上运行时，使得所述实体设备执行如权利要求12至15中任一项所述的物模型管理方法。