CN116233906A - 测量方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种测量方法、装置、设备及存储介质，属于通信领域，本申请实施例的测量方法包括：第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息；其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

Description

测量方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请属于通信技术领域，具体涉及一种测量方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

AI应用于无线通信，需要在各网络实体部署AI模型，网络实体需要对终端或网络节点中所运行AI模型的预测性能指标进行监测以保证通信服务质量。

但目前尚无有效的AI模型的预测性能指标的监测方式，通信服务质量得不到保证。

发明内容

本申请实施例提供一种测量方法、装置、设备及存储介质，能够解决目前尚无有效的AI模型的预测性能指标的监测方式，通信服务质量得不到保证的问题。

第一方面，提供了一种测量方法，该方法包括：

第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

第二方面，提供了一种测量方法，该方法包括：

第三通信设备向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

第三方面，提供了一种测量方法，该方法包括：

第二通信设备接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

第四方面，提供了一种测量装置，包括：

第一确定模块，用于确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

执行模块，用于采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

发送模块，用于向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

第五方面，提供了一种测量装置，包括：

指示模块，用于向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

第六方面，提供了一种测量装置，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

第七方面，提供了一种第一通信设备，该第一通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第八方面，提供了一种第三通信设备，该第三通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。

第九方面，提供了一种第二通信设备，该第二通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第三方面所述的方法的步骤。

第十方面，提供了一种第一通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于：

确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

所述通信接口用于：

向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

第十一方面，提供了一种第三通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于：

向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

第十二方面，提供了一种第二通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于：

接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

第十三方面，提供了一种测量系统，包括：第一通信设备、第二通信设备、和第三通信设备，所述第一通信设备可用于执行如第一方面所述的测量方法的步骤，所述第三通信设备可用于执行如第二方面所述的测量方法的步骤，所述第二通信设备可用于执行如第三方面所述的测量方法的步骤。

第十四方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第二方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第三方面所述的测量方法的步骤。

第十五方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第二方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第三方面所述的测量方法的步骤。

第十六方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第二方面所述的测量方法的步骤，或者实现如第三方面所述的测量方法的步骤。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

附图说明

图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图；

图2是本申请实施例提供的神经网络的示意图；

图3为本申请实施例提供的神经元的示意图

图4是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之一；

图5是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之二；

图6是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之三；

图7是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之一；

图8是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之二；

图9是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之三；

图10是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图；

图11为实现本申请实施例的一种第一通信设备的硬件结构示意图；

图12为实现本申请实施例的一种第三通信设备的硬件结构示意图；

图13为实现本申请实施例的一种第二通信设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

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。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

值得指出的是，本申请实施例所描述的技术不限于长期演进型(Long TermEvolution，LTE)/LTE的演进(LTE-Advanced，LTE-A)系统，还可用于其他无线通信系统，诸如码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、时分多址(Time DivisionMultiple Access，TDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access，FDMA)、正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)、单载波频分多址(Single-carrier Frequency Division Multiple Access，SC-FDMA)和其他系统。本申请实施例中的术语“系统”和“网络”常被可互换地使用，所描述的技术既可用于以上提及的系统和无线电技术，也可用于其他系统和无线电技术。以下描述出于示例目的描述了新空口(New Radio，NR)系统，并且在以下大部分描述中使用NR术语，但是这些技术也可应用于NR系统应用以外的应用，如第6代(6^th Generation，6G)通信系统。

图1示出本申请实施例可应用的一种无线通信系统的框图。无线通信系统包括终端11和网络侧设备12。其中，终端11可以是手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(Laptop Computer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobile personalcomputer，UMPC)、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmentedreality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴式设备(WearableDevice)、车载设备(VUE)、行人终端(PUE)、智能家居(具有无线通信功能的家居设备，如冰箱、电视、洗衣机或者家具等)、游戏机、个人计算机(personal computer，PC)、柜员机或者自助机等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、智能手环、智能耳机、智能眼镜、智能首饰(智能手镯、智能手链、智能戒指、智能项链、智能脚镯、智能脚链等)、智能腕带、智能服装等。需要说明的是，在本申请实施例并不限定终端11的具体类型。网络侧设备12可以包括接入网设备或核心网设备，其中，接入网设备12也可以称为无线接入网设备、无线接入网(Radio Access Network,RAN)、无线接入网功能或无线接入网单元。接入网设备12可以包括基站、WLAN接入点或WiFi节点等，基站可被称为节点B、演进节点B(eNB)、接入点、基收发机站(Base Transceiver Station，BTS)、无线电基站、无线电收发机、基本服务集(BasicService Set，BSS)、扩展服务集(Extended Service Set，ESS)、家用B节点、家用演进型B节点、发送接收点(Transmitting Receiving Point，TRP)或所述领域中其他某个合适的术语，只要达到相同的技术效果，所述基站不限于特定技术词汇，需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的基站为例进行介绍，并不限定基站的具体类型。核心网设备可以包含但不限于如下至少一项：核心网节点、核心网功能、移动管理实体(Mobility ManagementEntity，MME)、接入移动管理功能(Access and Mobility Management Function，AMF)、会话管理功能(Session Management Function，SMF)、用户平面功能(User Plane Function，UPF)、策略控制功能(Policy Control Function，PCF)、策略与计费规则功能单元(Policyand Charging Rules Function，PCRF)、边缘应用服务发现功能(Edge ApplicationServer Discovery Function，EASDF)、统一数据管理(Unified Data Management，UDM)，统一数据仓储(Unified Data Repository，UDR)、归属用户服务器(Home SubscriberServer，HSS)、集中式网络配置(Centralized network configuration，CNC)、网络存储功能(Network Repository Function，NRF)，网络开放功能(Network Exposure Function，NEF)、本地NEF(Local NEF，或L-NEF)、绑定支持功能(Binding Support Function，BSF)、应用功能(Application Function，AF)等。需要说明的是，在本申请实施例中仅以NR系统中的核心网设备为例进行介绍，并不限定核心网设备的具体类型。

首先对以下内容进行介绍：

人工智能(AI)目前在各个领域获得了广泛的应用，将人工智能融入无线通信网络，显著提升吞吐量、时延以及用户容量等技术指标是未来的无线通信网络的重要任务。AI模块有多种实现方式，例如神经网络、决策树、支持向量机、或贝叶斯分类器等。本申请以神经网络为例进行说明，但是并不限定AI模块的具体类型。

图2是本申请实施例提供的神经网络的示意图，图3为本申请实施例提供的神经元的示意图，如图2和图3所示，神经网络由神经元组成，其中a1,a2,…aK为输入，w为权值(乘性系数)，b为偏置(加性系数)，σ(.)为激活函数。常见的激活函数包括Sigmoid、tanh、或ReLU(Rectified Linear Unit，线性整流函数，修正线性单元)等等。

神经网络的参数通过梯度优化算法进行优化。梯度优化算法是一类最小化或者最大化目标函数(有时候也叫损失函数)的算法，而目标函数往往是模型参数和数据的数学组合。例如给定数据X和其对应的标签Y，可以构建一个神经网络模型f(.)，有了模型后，根据输入x就可以得到预测输出f(x)，并且可以计算出预测值和真实值之间的差距(f(x)-Y)，这个就是损失函数。可以找到合适的W,b使上述的损失函数的值达到最小，损失值越小，则说明模型越接近于真实情况。

目前常见的优化算法，基本都是基于BP(error Back Propagation，误差反向传播)算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

常见的优化算法有梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(StochasticGradient Descent，SGD)、mini-batch gradient descent(小批量梯度下降)、动量法(Momentum)、Nesterov(发明者的名字，具体为带动量的随机梯度下降)、Adagrad(ADAptiveGRADient descent，自适应梯度下降)、Adadelta、RMSprop(root mean square prop，均方根误差降速)、或Adam(Adaptive Moment Estimation，自适应动量估计)等。

这些优化算法在误差反向传播时，都是根据损失函数得到的误差/损失，对当前神经元求导数/偏导，加上学习速率、和之前的梯度/导数/偏导等影响，得到梯度，将梯度传给上一层。

下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本申请实施例提供的测量方法、装置、设备及存储介质进行详细地说明。

图4是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之一，如图4所示，该方法包括如下步骤：

步骤401，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

步骤402，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

步骤403，所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

可选地，第一通信设备可以为布署有人工智能模型的终端或者布署有人工智能模型的网络节点；

可选地，第二通信设备可以为网络侧设备；

可选地，第二通信设备可以为与第一通信设备不同的网络节点；

例如，第二通信设备可以为核心网节点，包括NWDAF、或LMF等；

例如，第二通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第二通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第二通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合；

具体地，第二通信设备(比如网络实体)与第一通信设备(比如终端或网络节点)间的性能指示信息的交互，有利于第二通信设备实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

因此，第一通信设备可以采用目标人工智能模型执行针对性能指示信息的目标测量，并将获得的目标测量结果发送给第二通信设备，以使第二通信设备可以实现对第一通信设备的人工智能模型的性能的监控。

可选地，在第一通信设备执行针对性能指示信息的目标测量之前，第一通信设备可以首先确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

可选地，第一通信设备确定测量信息后，可以采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果。

可选地，在第一通信设备获得目标测量的目标测量结果后，可以通过第一信息将目标测量结果上报至第二通信设备。

可选地，目标人工智能模型可以是第二通信设备或第三通信设备或其他网络侧设备提前为第一通信设备配置的；

可选地，目标人工智能模型可以是第一通信设备自身训练获得的。

可选地，第三通信设备可以是网络侧设备；

可选地，第三通信设备可以是网络实体；

可选地，第三通信设备可以是网络节点；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为同一通信设备；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为不同的通信设备。

例如，第三通信设备可以为核心网节点，包括网络数据分析功能(Network DataAnalytics Function，NWDAF)、本地管理功能(Location Management Function，LMF)等；

例如，第三通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

具体地，第一通信设备还可以通过第一信息向第二通信设备上报测量信息，以使第二通信设备可以获知目标人工智能模型执行目标测量时的相关信息；

可选地，目标测量结果和测量信息可以是同时上报的；

可选地，目标测量结果和测量信息可以是不同时上报的；

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的模型类别的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的有效性的信息都可以作为第二指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；

可选地，任何可以实现指示至少一个测量对象的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象各自的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量时间戳信息的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

可选地，任何可以实现指示性能指示信息的信息都可以作为第五指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息得到标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量类型的信息都可以作为第六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型的标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量结果的量化方式的信息都可以作为第七六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式的标识；

可选地，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

举例来说，针对性能指示信息的目标测量可以是测量均方误差大小；则目标测量可以包括对测量对象的测量，测量对象可以包括信道状态信息、位置信息、或波束信息等，基于对测量对象执行测量的测量结果，获得针对目标性能信息的目标测量的目标测量结果。

可选地，目标人工智能模型的模型类别可以包括CNN、RNN、或Transformer等，还可以包括目标人工智能模型的具体模型，比如可以部署多种RNN模型，目标人工智能模型的具体模型可以具体是某一种RNN模型。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述测量信息。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下(a)-(d)中的任意一种或多种确定方式：

(a)所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；或

(b)所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；或

(c)所述第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；或

(d)所述第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述测量信息。

具体地，第一通信设备可以基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；

可选地，第三通信设备可以是网络侧设备；

可选地，第三通信设备可以是网络实体；

可选地，第三通信设备可以是网络节点；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为同一通信设备；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为不同的通信设备。

例如，第三通信设备可以为核心网节点，包括NWDAF、或LMF等；

例如，第三通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合；

可选地，第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；

可选地，第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；

可选地，第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述测量信息；

可选地，第一通信设备在确定测量信息时，可以采用上述(a)-(d)其中任意一种确定方式确定；

可选地，第一通信设备在确定测量信息时，可以采用上述(a)-(d)其中任意多种确定方式确定，其中每一种确定方式确定一部分测量信息；

举例来说，可以基于第三通信设备的指示确定至少一个测量对象、目标测量的测量时间戳信息、以及性能指示信息；基于预先设置确定目标人工智能模型的有效性和目标人工智能模型的模型类别；

举例来说，可以基于第三通信设备的指示确定目标测量的测量时间戳信息；基于预先设置确定性能指示信息、目标人工智能模型的有效性、目标人工智能模型的模型类别和至少一个测量对象；举例来说，可以基于协议预定义确定目标人工智能模型的模型类别和至少一个测量对象；基于预先设置确定性能指示信息、目标测量的测量时间戳信息、以及目标人工智能模型的有效性；

可选地，还可以确定(a)-(d)分别对应的确定方式的优先级，在同时有2种或以上的确定方式确定了同一种测量信息时，可以基于优先级确定具体所采用的测量信息；

举例来说，(a)-(d)分别对应的确定方式的优先级排序为(a)＞(b)＞(c)＞(d)，其中排序越高，对应的优先级越高；若第三通信设备指示了目标人工智能模型的模型类别为类别CNN，协议预定义了目标人工智能模型的模型类别为类别RNN，由于第三通信设备的指示对应的确定方式的优先级高于协议预定义对应的确定方式，因此可以确定目标人工智能模型的模型类别为类别CNN。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的模型类别；

所述第一通信设备基于第一关联关系，以及所述模型类别，确定所述至少一个测量对象；

其中，所述第一关联关系用于指示所述至少一个测量对象和所述模型类别之间的关联关系。

可选地，测量对象和目标人工智能模型的模型类别之间可以是相关联的；

可选地，第一通信设备可以首先确定目标人工智能模型的模型类别，然后确定与该模型类别相关联的至少一个测量对象；

可选地，模型类别和测量对象之间的关联关系可以为第一关联关系，第一关联关系可以是预先设置的，或者网络侧设备指示的，或第三通信设备指示的，或者协议预定义的，本申请实施例对此不作限定。

举例来说，目标人工智能模型的模型类别可以是RNN模型，测量对象可以包括CSI，即目标测量可以包括CSI预测。

可选地，目标人工智能模型和性能指示信息之间可以相关联；目标人工智能模型和性能指示信息之间的关联关系可以为第二关联关系，第二关联关系可以是预先设置的，或者网络侧设备指示的，或第三通信设备指示的，或者协议预定义的，本申请实施例对此不作限定；

举例来说，目标人工智能模型为基于AI的CSI估计模型，则需要测量基于AI的CSI估计模型的性能指示信息，与这个模型关联的性能指示信息可以预设为均方差。

可选地，目标人工智能模型和性能指示信息之间可以无预设关联关系，在确定目标人工智能模型后，可以进一步基于第二通信设备或者第三通信设备或网络侧设备的指示，确定性能指示信息。

举例来说，目标人工智能模型为基于AI的CSI估计模型，则需要测量基于AI的CSI估计模型的性能指示信息，与这个模型关联的性能指示信息可以基于第二通信设备或者第三通信设备或网络侧设备的指示确定为均方差。

可选地，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

可选地，测量类型可以包括以下任意一项或任意多项：

周期性测量；或半周期性测量；或非周期性测量。

可选地，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

可选地，若目标测量的测量类型为周期性测量，则测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一测量周期；

可选地，第一通信设备可以基于第一测量周期，周期性地执行目标测量，比如测量窗口每隔10ms运行一次。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述第一测量周期和/或第二测量周期为所述第一通信设备向所述第二通信设备发送第一信息对应的上报周期，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一绝对时间；

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一相对时间；

可选地，第一相对时间可以包括相对于第一参考时间的第一相对时间；

可选地，第一参考信息可以包括以下任意一项或多项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间，如第一通信设备可以在接收到测量类型的指示之后的某一个时间单元测量；或

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数，如第一通信设备可以在第三通信设备指示测量类型之后的第n个时间单元测量；或

历史测量的测量时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量时间经过第一预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量结果上报时间经过第二预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史参考信号的传输时间经过第三预设时间段的时刻进行测量。

可选地，目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间的时间单位可以包括TTI、符号、slot、帧、子帧、无线帧、秒、分、小时、天、或月等常见通信时间单位。

可选地，时间单位可以包括参考信号周期或预测周期或时间单位或半时间单位或符号(OFDM符号)或子帧或无线帧或毫秒或秒等。

可选地，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

可选地，测量时间戳信息还包括目标人工智能模型的训练周期，以指示第一通信设备基于训练周期训练目标人工智能模型；

其中，训练周期可以包括相对周期和/或绝对周期；

举例来说，训练周期包括相对周期时，可以表示batch大小为B的情况下训练E个epoch；

举例来说，训练周期包括绝对周期时，可以表示训练S个时间单元、或F个帧等等。

可选地，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，包括以下至少一项：

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的第一测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的误差测量窗口信息，执行所述目标测量；其中，所述误差测量窗口信息包括窗口起始的时间位置和/或窗口持续时间信息；

在所述测量类型包括半周期性测量的情况下，基于所述半周期性测量的第二测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括半周期性测量或非周期性测量的情况下，基于突发测量指示，执行所述目标测量；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动执行所述目标测量。

可选地，在所述测量类型包括周期性测量的情况下，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，具体可以包括：基于所述周期性测量的第一测量周期，执行所述目标测量；

可选地，在所述测量类型包括周期性测量的情况下，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，具体可以包括：基于所述周期性测量的误差测量窗口信息，执行所述目标测量；其中，所述误差测量窗口信息包括窗口起始的时间位置和/或窗口持续时间信息；

可选地，在所述测量类型包括半周期性测量的情况下，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，具体可以包括：基于所述半周期性测量的第二测量周期，执行所述目标测量；

可选地，在所述测量类型包括半周期性测量或非周期性测量的情况下，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，具体可以包括：基于突发测量指示，执行所述目标测量；

可选地，在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，具体可以包括：所述第一通信设备主动执行所述目标测量。

可选地，周期性测量可以包括第一通信设备基于第一测量周期，周期性触发目标测量，如每隔10ms进行测量一次；

可选地，半周期性上报可以包括第一通信设备基于第二测量周期，周期性触发目标测量，同时还可以在接收到突发测量指示和/或触发主动测量的情况时进行目标测量；

可选地，非周期性上报可以包括第一通信设备不进行周期性地测量；

可选地，非周期性上报可以包括第一通信设备可以在接收到突发测量指示和/或触发主动测量的情况时进行目标测量。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述周期性测量；

其中，所述周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第一测量类型指示信息，所述第一测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述周期性测量；

所述周期性测量的误差测量窗口信息；

所述周期性测量的第一测量周期。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示周期性测量触发信息的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述周期性测量；

具体地，所述周期性测量触发信息包括以下一项或多项：

第一测量类型指示信息，所述第一测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述周期性测量；或

所述周期性测量的误差测量窗口信息；或

所述周期性测量的第一测量周期。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第一测量类型指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述测量类型包括所述周期性测量；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示周期性测量的误差测量窗口信息的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述周期性测量；第一通信设备在确定测量类型包括所述周期性测量的同时，可以获知周期性测量的误差测量窗口。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示周期性测量的第一测量周期的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述周期性测量；第一通信设备在确定测量类型包括所述周期性测量的同时，可以获知第一测量周期。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述半周期性测量；

其中，所述半周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第二测量类型指示信息，所述第二测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述半周期性测量；

所述半周期性测量的第二测量周期；

突发测量指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示半周期性测量触发信息的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述半周期性测量；

具体地，所述半周期性测量触发信息包括以下一项或多项：

第二测量类型指示信息，所述第二测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述半周期性测量；或

所述半周期性测量的第二测量周期；或

突发测量指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第二测量类型指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述测量类型包括所述半周期性测量；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示半周期性测量的第二测量周期的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述半周期性测量；第一通信设备在确定测量类型包括所述半周期性测量的同时，可以获知第二测量周期。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示突发测量指示的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述半周期性测量；第一通信设备在确定测量类型包括所述半周期性测量的同时，可以获知要进行突发测量。

可选地，半周期性测量可以是指基于第二测量周期进行测量时还可以基于接收到的突发测量指示进行突发测量。

可选地，突发测量指示中可以包括指示测量类型包括所述半周期性测量的比特部分；

可选地，突发测量指示中可以不包括指示测量类型包括所述半周期性测量的任何内容，这种情况下，第一通信设备需要首先或同时接收第二测量类型指示信息和/或半周期性测量的第二测量周期以确定测量类型包括所述非周期性测量。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述非周期性测量；

其中，所述非周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第三测量类型指示信息，所述第三测量类型指示信息用于指示所述测量类型包括所述非周期性测量；

突发测量指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示非周期性测量触发信息的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述非周期性测量；

具体地，所述非周期性测量触发信息包括以下一项或多项：

第三测量类型指示信息，所述第三测量类型指示信息用于指示所述测量类型包括所述非周期性测量；或

突发测量指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第三测量类型指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述测量类型包括所述非周期性测量；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示突发测量指示的方式，指示第一通信设备所述测量类型包括所述非周期性测量；第一通信设备在确定测量类型包括所述非周期性测量的同时，可以获知要进行突发测量。

可选地，非周期性测量可以是第一通信设备不进行周期性的目标测量。

可选地，突发测量指示中可以包括指示测量类型包括所述非周期性测量的比特部分；

可选地，突发测量指示中可以不包括指示测量类型包括所述非周期性测量的任何内容，这种情况下，第一通信设备需要首先或同时接收第三测量类型指示信息以确定测量类型包括所述非周期性测量。

可选地，所述第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下至少一项：

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括即时测量；

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括统计测量。

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息；

可选地，即时的性能指示信息可以是针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息和针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的即时测量；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的测量与统计。

可选地，第一通信设备可以基于性能指示信息的类别确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，第一通信设备可以基于随性能指示信息一起获取的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于预设值的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于协议预定义的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，即时的性能指示信息可以包括以下(e)-(f)两个类型：

(e)第一类型：模型即时误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)等模型相关性能指标；以及，距离性能即时指标，如余弦距离等距离类性能指标；

(f)第二类型：通信性能即时指标，如即时SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等。

可选地，针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息可以包括以下(g)-(h)两个类型：

(g)第三类型：模型统计误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)；以及，距离性能统计指标，如余弦距离等性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等；

(h)第四类型：通信性能统计指标，如SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等通信性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等。

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括即时测量的即时结果；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

可选地，量化方式可以包括以下任一项或任意多项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数，比如测量误差精确到十分位，则10.11量化为10.1；或

所述目标测量结果的误差等级，比如信道估计误差小于-30dB为1个等级，-30dB～-20dB为1个等级，依次类推。

可选地，所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息，包括：

所述第一通信设备确定上报方式；

所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

所述上报方式包括：

周期性上报；

半周期性上报；

非周期性上报。

可选地，第一通信设备可以首先确定了上报方式以后，再基于上报方式向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，上报方式可以包括以下任意一项或多项：

周期性上报；或

半周期性上报；或

非周期性上报。

可选地，上报方式包括周期性上报的情况下，第一通信设备可以周期性地向所述第二通信设备发送所述第一信息；

可选地，上报方式包括半周期性上报的情况下，第一通信设备可以半周期性地向所述第二通信设备发送所述第一信息；

可选地，上报方式包括非周期性上报的情况下，第一通信设备可以非周期性地向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，包括以下至少一项：

在所述上报方式包括周期性上报的情况下，基于所述周期性上报的第一上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报的情况下，基于所述半周期性上报的第二上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，基于突发上报指示，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，在所述上报方式包括周期性上报的情况下，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，具体可以包括：基于所述周期性上报的第一上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

可选地，在所述上报方式包括半周期性上报的情况下，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，具体可以包括：基于所述半周期性上报的第二上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

可选地，在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，具体可以包括：基于突发上报指示，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

可选地，在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，具体可以包括：所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，周期性上报可以包括第一通信设备基于第一上报周期，周期性触发第一信息上报，如每隔10ms进行上报一次；

可选地，半周期性上报可以包括第一通信设备基于第二上报周期，周期性触发第一信息上报，同时还可以在接收到突发上报指示和/或触发主动上报的情况时进行第一信息的上报；

可选地，非周期性上报可以包括第一通信设备不进行周期性地上报；

可选地，非周期性上报可以包括第一通信设备可以在接收到突发上报指示和/或触发主动上报的情况时进行第一信息的上报。

可选地，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息，包括：

在所述目标测量结果大于第一阈值的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息；

其中，所述第一阈值是预设置的或协议预定义的或第三通信设备指示的。

可选地，终端可以在目标测量结果大于第一阈值的情况下，主动向所述第二通信设备上报所述第一信息；

可选地，第一阈值可以是预设置的或协议预定义的或第三通信设备指示的

可选地，所述第一通信设备确定上报方式，包括以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于默认的上报方式，确定所述第一信息的上报方式。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下(i)-(l)中的任意一种或多种确定方式：

(i)所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；或

(j)所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述上报方式；或

(k)所述第一通信设备基于预先设置，确定所述上报方式；或

(l)所述第一通信设备基于默认的上报方式，确定所述第一信息的上报方式。

具体地，第一通信设备可以基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；

可选地，第三通信设备可以是网络侧设备；

可选地，第三通信设备可以是网络实体；

可选地，第三通信设备可以是网络节点；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为同一通信设备；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为不同的通信设备。

可选地，第一通信设备可以基于协议预定义，确定所述上报方式；

可选地，第一通信设备可以基于预先设置，确定所述上报方式；

可选地，第一通信设备可以基于默认的上报方式，确定所述第一信息的上报方式；

可选地，第一通信设备在确定上报方式时，可以采用上述(i)-(l)其中任意一种确定方式确定；

可选地，第一通信设备在确定上报方式时，可以采用上述(i)-(l)其中任意多种确定方式确定，其中，可以确定(i)-(l)分别对应的确定方式的优先级，在同时有2种或以上的确定方式确定了同一种测量信息时，可以基于优先级确定具体所采用的测量信息；

举例来说，(i)-(l)分别对应的确定方式的优先级排序为(i)＜(j)＜(k)＜(l)，其中排序越高，对应的优先级越高；若第三通信设备指示了上报方式为周期性上报，协议预定义了上报方式为非周期性上报，由于第三通信设备的指示对应的确定方式的优先级低于协议预定义对应的确定方式，因此可以确定上报方式为非周期性上报。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述周期性上报；

其中，所述周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第一上报方式指示信息，所述第一上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述周期性上报；

所述周期性上报的第一上报周期。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示周期性上报触发信息的方式，指示第一通信设备所述上报方式包括所述周期性上报；

具体地，所述周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第一上报方式指示信息，所述第一上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述周期性上报；或

所述周期性上报的第一上报周期。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第一上报方式指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述上报方式包括所述周期性上报；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示周期性上报的第一上报周期，指示第一通信设备所述上报方式包括所述周期性上报；第一通信设备在确定所述上报方式包括所述周期性上报的同时，可以获知第一上报周期。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述半周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第二上报方式指示信息，所述第二上报方式指示信息用于指示所述上报方式包括所述半周期性上报；

所述半周期性上报的第二上报周期；

所述突发上报指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示半周期性上报触发信息的方式，指示第一通信设备所述上报方式包括所述半周期性上报；

具体地，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第二上报方式指示信息，所述第二上报方式指示信息用于指示所述上报方式包括所述半周期性上报；或

所述半周期性上报的第二上报周期；或

所述突发上报指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第二上报方式指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述上报方式包括所述半周期性上报；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示半周期性上报的第二上报周期，指示第一通信设备所述上报方式包括所述半周期性上报；第一通信设备在确定所述上报方式包括所述半周期性上报的同时，可以获知第二上报周期；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示突发上报指示，指示第一通信设备所述上报方式包括所述半周期性上报；第一通信设备在确定所述上报方式包括所述半周期性上报的同时，可以获知需要进行突发上报。

可选地，突发上报指示中可以包括指示上报方式包括半周期性上报的比特部分；

可选地，突发上报指示中可以不包括指示上报方式包括半周期性上报的任何内容，这种情况下，第一通信设备需要首先接收第二上报方式指示信息和/或半周期性上报的第二上报周期以确定上报方式包括半周期性上报。

可选地，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述非周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第三上报方式指示信息，所述第三上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述非周期性上报；

所述突发上报指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示非周期性上报触发信息的方式，指示第一通信设备所述上报方式包括所述非周期性上报；

具体地，所述非周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第三上报方式指示信息，所述第三上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述非周期性上报；或

所述突发上报指示。

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示第三上报方式指示信息的方式，直接指示第一通信设备所述上报方式包括所述非周期性上报；

可选地，第一通信设备可以接收到第三通信设备的指示；其中，第三通信设备可以通过指示突发上报指示，指示第一通信设备所述上报方式包括所述非周期性上报；第一通信设备在确定所述上报方式包括所述非周期性上报的同时，可以获知需要进行突发上报。

可选地，突发上报指示中可以包括指示上报方式包括非周期性上报的比特部分；

可选地，突发上报指示中可以不包括指示上报方式包括非周期性上报的任何内容，这种情况下，第一通信设备需要首先接收第二上报方式指示信息和/或半周期性上报的第二上报周期以确定上报方式包括非周期性上报。

可选地，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，所述上报时间戳信息包括所述第一信息上报的第二绝对时间和/或相对于第二参考时间的第二相对时间；

所述第二参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元，所述p为正整数；

第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元，所述q为正整数；

历史的第一信息上报的上报时间；

历史参考信号的接收时间；

历史参考信号的发送时间。

可选地，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，上报时间戳信息可以包括第一信息上报对应的第二绝对时间；

可选地，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，上报时间戳信息可以包括第一信息上报对应的第二相对时间；

可选地，第二相对时间可以包括相对于第二参考时间的第二相对时间；

可选地，第二参考信息可以包括以下任意一项或多项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间，比如可以是相对第一通信设备确定所述测量信息的时间的第二相对时间，比如是在第一通信设备确定所述测量信息的时间之后的某个时刻；或

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元，所述p为正整数，比如可以是相对第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元的第二相对时间，比如是在第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元之后的某个时刻；或

第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元，所述q为正整数，比如可以是相对第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元的第二相对时间，比如是在第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元之后的某个时刻；或

历史的第一信息上报的上报时间，比如可以是相对历史的第一信息上报的上报时间的第二相对时间，比如是在历史的第一信息上报的上报时间之后的某个时刻；或

历史参考信号的接收时间，比如可以是相对历史参考信号的接收时间的第二相对时间，比如是在历史参考信号的接收时间之后的某个时刻；或

历史参考信号的发送时间，比如可以是相对历史参考信号的发送时间的第二相对时间，比如是在历史参考信号的发送时间之后的某个时刻。

可选地，历史参考信号可以是历史已经传输过的同步信号块(SynchronizationSignal and PBCH block，SSB)、CSI-RS、探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)等。

可选地，第一信息上报对应的第二绝对时间和/或相对于第二参考时间的第二相对时间的时间单位可以包括TTI、符号、slot、帧、子帧、无线帧、秒、分、小时、天、月等常见通信时间单位。

可选地，时间单位可以包括参考信号周期或预测周期或时间单位或半时间单位或符号(OFDM符号)或子帧或无线帧或毫秒或秒等。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的性能和性能门限之间的比较结果；

所述第一通信设备基于所述比较结果，确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息。

可选地，第一通信设备可以将目标人工智能模型的性能和性能门限进行比较，确定比较结果；

可选地，第一通信设备在确定比较结果后，可以基于所述比较结果，确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息；比如若比较结果是目标人工智能模型的性能大于或等于性能门限，则确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息包括有效；比如若比较结果是目标人工智能模型的性能小于性能门限，则确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息包括无效。

可选地，所述第一信息包括至少一个所述目标测量的测量信息和至少一个所述目标测量各自的目标测量结果。

可选地，所述第一信息可以包括至少一个所述目标测量各自的目标测量结果；

可选地，所述第一信息可以包括至少一个所述目标测量的测量信息和至少一个所述目标测量各自的目标测量结果；

比如，在同一个report中，可以上报多个性能指示信息的测量信息和测量结果，例如针对不同模型的，针对同一个模型不同训练次数的，针对同一个模型不同测量时间的等等。

可选地，所述方法还包括：

所述第一通信设备基于第三通信设备的资源分配信息，确定所述第一信息的传输资源；

其中，所述传输资源包括以下至少一项：

时间资源信息；

频率资源信息；

天线端口信息；

波束指示信息。

可选地，第一通信设备可以基于第三通信设备的资源分配信息，确定第一信息的传输资源，基于第一信息的传输资源，完成第一信息的传输；

其中，所述传输资源包括以下至少一项：

时间资源信息；或

频率资源信息；或

天线端口信息；或

波束指示信息。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

图5是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之二，如图5所示，该方法包括如下步骤：

步骤501，第三通信设备向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

可选地，第三通信设备可以是网络侧设备；

可选地，第三通信设备可以是网络实体；

可选地，第三通信设备可以是网络节点；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为同一通信设备；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为不同的通信设备。

例如，第三通信设备可以为核心网节点，包括NWDAF、或LMF等；

例如，第三通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合；

具体地，第三通信设备可以向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；第一通信设备获取测量信息后，可以采用目标人工智能模型执行针对性能指示信息的目标测量，并将获得的目标测量结果发送给第二通信设备，以使第二通信设备可以实现对第一通信设备的人工智能模型的性能的监控。

其中，第一通信设备确定测量信息后，可以采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果。

可选地，在第一通信设备获得目标测量的目标测量结果后，可以通过第一信息将目标测量结果上报至第二通信设备。

可选地，目标人工智能模型可以是第二通信设备或第三通信设备或其他网络侧设备提前为第一通信设备配置的；

可选地，目标人工智能模型可以是第一通信设备自身训练获得的。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的模型类别的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的有效性的信息都可以作为第二指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；

可选地，任何可以实现指示至少一个测量对象的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象各自的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量时间戳信息的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

可选地，任何可以实现指示性能指示信息的信息都可以作为第五指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息得到标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量类型的信息都可以作为第六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型的标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量结果的量化方式的信息都可以作为第七六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式的标识；

可选地，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

举例来说，针对性能指示信息的目标测量可以是测量均方误差大小；则目标测量可以包括对测量对象的测量，测量对象可以包括信道状态信息、位置信息、或波束信息等，基于对测量对象执行测量的测量结果，获得针对目标性能信息的目标测量的目标测量结果。

可选地，目标人工智能模型的模型类别可以包括CNN、RNN、或Transformer等，还可以包括目标人工智能模型的具体模型，比如可以部署多种RNN模型，目标人工智能模型的具体模型可以具体是某一种RNN模型。

可选地，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

可选地，测量类型可以包括以下任意一项或任意多项：

周期性测量；或半周期性测量；或非周期性测量。

可选地，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

可选地，若目标测量的测量类型为周期性测量，则测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一测量周期；

可选地，第一通信设备可以基于第一测量周期，周期性地执行目标测量，比如测量窗口每隔10ms运行一次。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述第一测量周期和/或第二测量周期为所述第一通信设备向所述第二通信设备发送第一信息对应的上报周期，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一绝对时间；

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一相对时间；

可选地，第一相对时间可以包括相对于第一参考时间的第一相对时间；

可选地，第一参考信息可以包括以下任意一项或多项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间，如第一通信设备可以在接收到测量类型的指示之后的某一个时间单元测量；或

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数，如第一通信设备可以在第三通信设备指示测量类型之后的第n个时间单元测量；或

历史测量的测量时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量时间经过第一预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量结果上报时间经过第二预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史参考信号的传输时间经过第三预设时间段的时刻进行测量。

可选地，目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间的时间单位可以包括TTI、符号、slot、帧、子帧、无线帧、秒、分、小时、天、或月等常见通信时间单位。

可选地，时间单位可以包括参考信号周期或预测周期或时间单位或半时间单位或符号(OFDM符号)或子帧或无线帧或毫秒或秒等。

可选地，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

可选地，测量时间戳信息还包括目标人工智能模型的训练周期，以指示第一通信设备基于训练周期训练目标人工智能模型；

其中，训练周期可以包括相对周期和/或绝对周期；

举例来说，训练周期包括相对周期时，可以表示batch大小为B的情况下训练E个epoch；

举例来说，训练周期包括绝对周期时，可以表示训练S个时间单元、或F个帧等等。

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息；

可选地，即时的性能指示信息可以是针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息和针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的即时测量；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的测量与统计。

可选地，第一通信设备可以基于性能指示信息的类别确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，第一通信设备可以基于随性能指示信息一起获取的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于预设值的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于协议预定义的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，即时的性能指示信息可以包括以下(e)-(f)两个类型：

(e)第一类型：模型即时误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)等模型相关性能指标；以及，距离性能即时指标，如余弦距离等距离类性能指标；

(f)第二类型：通信性能即时指标，如即时SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等。

可选地，针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息可以包括以下(g)-(h)两个类型：

(g)第三类型：模型统计误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)；以及，距离性能统计指标，如余弦距离等性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等；

(h)第四类型：通信性能统计指标，如SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等通信性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等。

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括即时测量的即时结果；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

可选地，量化方式可以包括以下任一项或任意多项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数，比如测量误差精确到十分位，则10.11量化为10.1；或

所述目标测量结果的误差等级，比如信道估计误差小于-30dB为1个等级，-30dB～-20dB为1个等级，依次类推。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

图6是本申请实施例提供的测量方法的流程示意图之三，如图6所示，该方法包括如下步骤：

步骤601，第二通信设备接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

可选地，第二通信设备可以接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，第二通信设备(比如网络实体)与第一通信设备(比如终端或网络节点)间的性能指示信息的交互，有利于第二通信设备实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量；

因此，第一通信设备可以采用目标人工智能模型执行针对性能指示信息的目标测量，并将获得的目标测量结果发送给第二通信设备，第二通信设备接收到第一信息后可以获取其中的目标测量结果，进而可以实现对第一通信设备的人工智能模型的性能的监控。

可选地，在第一通信设备执行针对性能指示信息的目标测量之前，第一通信设备可以首先确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

可选地，第一通信设备确定测量信息后，可以采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果。

可选地，在第一通信设备获得目标测量的目标测量结果后，可以通过第一信息将目标测量结果上报至第二通信设备。

可选地，第一通信设备可以为布署有人工智能模型的终端或者布署有人工智能模型的网络节点；

可选地，第二通信设备可以为网络侧设备；

可选地，第二通信设备可以为与第一通信设备不同的网络节点；

例如，第二通信设备可以为核心网节点，包括NWDAF、或LMF等；

例如，第二通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第二通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第二通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合；

可选地，目标人工智能模型可以是第二通信设备或第三通信设备或其他网络侧设备提前为第一通信设备配置的；

可选地，目标人工智能模型可以是第一通信设备自身训练获得的。

可选地，第三通信设备可以是网络侧设备；

可选地，第三通信设备可以是网络实体；

可选地，第三通信设备可以是网络节点；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为同一通信设备；

可选地，第三通信设备可以与第二通信设备为不同的通信设备。

例如，第三通信设备可以为核心网节点，包括NWDAF、或LMF等；

例如，第三通信设备可以为神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为接入网节点，比如基站或新定义的神经网络处理节点；

例如，第三通信设备可以为多个；则可以为上述多个节点的组合。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

具体地，第一通信设备还可以通过第一信息向第二通信设备上报测量信息，以使第二通信设备可以获知目标人工智能模型执行目标测量时的相关信息；

可选地，目标测量结果和测量信息可以是同时上报的；

可选地，目标测量结果和测量信息可以是不同时上报的；

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的模型类别的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息可以直接是目标人工智能模型的模型类别的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标人工智能模型的有效性的信息都可以作为第二指示信息；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性；

可选地，用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息可以直接是目标人工智能模型的有效性的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；

可选地，任何可以实现指示至少一个测量对象的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象；

可选地，用于指示至少一个测量对象的第三指示信息可以直接是至少一个测量对象各自的标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量时间戳信息的信息都可以作为第一指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息可以直接是目标测量的测量时间戳信息标识；

可选地，所述测量信息可以包括用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

可选地，任何可以实现指示性能指示信息的信息都可以作为第五指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息；

可选地，用于指示所述性能指示信息的第五指示信息可以直接是性能指示信息得到标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量的测量类型的信息都可以作为第六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型；

可选地，用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息可以直接是目标测量的测量类型的标识；

可选地，测量信息还可以包括用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息；

可选地，任何可以实现指示目标测量结果的量化方式的信息都可以作为第七六指示信息；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式；

可选地，用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息可以直接是目标测量结果的量化方式的标识；

可选地，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

举例来说，针对性能指示信息的目标测量可以是测量均方误差大小；则目标测量可以包括对测量对象的测量，测量对象可以包括信道状态信息、位置信息、或波束信息等，基于对测量对象执行测量的测量结果，获得针对目标性能信息的目标测量的目标测量结果。

可选地，目标人工智能模型的模型类别可以包括CNN、RNN、或Transformer等，还可以包括目标人工智能模型的具体模型，比如可以部署多种RNN模型，目标人工智能模型的具体模型可以具体是某一种RNN模型。

可选地，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

可选地，测量类型可以包括以下任意一项或任意多项：

周期性测量；或半周期性测量；或非周期性测量。

可选地，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

可选地，若目标测量的测量类型为周期性测量，则测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一测量周期；

可选地，第一通信设备可以基于第一测量周期，周期性地执行目标测量，比如测量窗口每隔10ms运行一次。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述第一测量周期和/或第二测量周期为所述第一通信设备向所述第二通信设备发送第一信息对应的上报周期，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一绝对时间；

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，测量时间戳信息可以包括目标测量对应的第一相对时间；

可选地，第一相对时间可以包括相对于第一参考时间的第一相对时间；

可选地，第一参考信息可以包括以下任意一项或多项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间，如第一通信设备可以在接收到测量类型的指示之后的某一个时间单元测量；或

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数，如第一通信设备可以在第三通信设备指示测量类型之后的第n个时间单元测量；或

历史测量的测量时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量时间经过第一预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史测量的测量结果上报时间经过第二预设时间段的时刻进行测量；或

所述历史测量对应的历史参考信号的第一相对时间，如第一通信设备可以在相对于某一次历史参考信号的传输时间经过第三预设时间段的时刻进行测量。

可选地，目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间的时间单位可以包括TTI、符号、slot、帧、子帧、无线帧、秒、分、小时、天、或月等常见通信时间单位。

可选地，时间单位可以包括参考信号周期或预测周期或时间单位或半时间单位或符号(OFDM符号)或子帧或无线帧或毫秒或秒等。

可选地，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

可选地，测量时间戳信息还包括目标人工智能模型的训练周期，以指示第一通信设备基于训练周期训练目标人工智能模型；

其中，训练周期可以包括相对周期和/或绝对周期；

举例来说，训练周期包括相对周期时，可以表示batch大小为B的情况下训练E个epoch；

举例来说，训练周期包括绝对周期时，可以表示训练S个时间单元、或F个帧等等。

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息；

可选地，即时的性能指示信息可以是针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，性能指示信息可以包括即时的性能指示信息和针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息；

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对某一个或某几个预定义测量时间点或测量位置的即时测量；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的测量与统计。

可选地，第一通信设备可以基于性能指示信息的类别确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，第一通信设备可以基于随性能指示信息一起获取的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于预设值的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量；

可选地，第一通信设备可以基于协议预定义的测量准则确定目标测量为即时测量或统计测量。

可选地，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，即时的性能指示信息可以包括以下(e)-(f)两个类型：

(e)第一类型：模型即时误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)等模型相关性能指标；以及，距离性能即时指标，如余弦距离等距离类性能指标；

(f)第二类型：通信性能即时指标，如即时SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等。

可选地，针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息可以包括以下(g)-(h)两个类型：

(g)第三类型：模型统计误差，如交叉熵、均方误差(MSE)、和平均绝对误差(MAE)；以及，距离性能统计指标，如余弦距离等性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等；

(h)第四类型：通信性能统计指标，如SNR、SINR、误包率、中断概率、或小区/波束切换概率等通信性能指标的统计值，如均值、方差、或90％CDF等。

可选地，在性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括即时测量的即时结果；

可选地，在性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

可选地，量化方式可以包括以下任一项或任意多项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数，比如测量误差精确到十分位，则10.11量化为10.1；或

所述目标测量结果的误差等级，比如信道估计误差小于-30dB为1个等级，-30dB～-20dB为1个等级，依次类推。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

本申请实施例提供的测量方法，执行主体可以为测量装置。本申请实施例中以测量装置执行测量方法为例，说明本申请实施例提供的测量装置。

图7是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之一，如图7所示，该测量装置700包括第一确定模块701，执行模块702，和发送模块703；其中：

第一确定模块701用于确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

执行模块702用于采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

发送模块703用于向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

可选地，测量装置700可以通过第一确定模块701确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；随后可以采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，通过执行模块702执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；随后可以通过发送模块703向第二通信设备发送包括所述目标测量结果的第一信息。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

可选地，第一确定模块701具体用于以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述测量信息。

可选地，第一确定模块701具体用于：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的模型类别；

所述第一通信设备基于第一关联关系，以及所述模型类别，确定所述至少一个测量对象；

其中，所述第一关联关系用于指示所述至少一个测量对象和所述模型类别之间的关联关系。

可选地，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

可选地，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的相对时间。

可选地，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

可选地，执行模块702具体用于以下至少一项：

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的第一测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的误差测量窗口信息，执行所述目标测量；其中，所述误差测量窗口信息包括窗口起始的时间位置和/或窗口持续时间信息；

在所述测量类型包括半周期性测量的情况下，基于所述半周期性测量的第二测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括半周期性测量或非周期性测量的情况下，基于突发测量指示，执行所述目标测量；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动执行所述目标测量。

可选地，第一确定模块701具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述周期性测量；

其中，所述周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第一测量类型指示信息，所述第一测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述周期性测量；

所述周期性测量的误差测量窗口信息；

所述周期性测量的第一测量周期。

可选地，第一确定模块701具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述半周期性测量；

其中，所述半周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第二测量类型指示信息，所述第二测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述半周期性测量；

所述半周期性测量的第二测量周期；

突发测量指示。

可选地，第一确定模块701具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述非周期性测量；

其中，所述非周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第三测量类型指示信息，所述第三测量类型指示信息用于指示所述测量类型包括所述非周期性测量；

突发测量指示。

可选地，第一确定模块701具体用于以下至少一项：

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括即时测量；

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括统计测量。

可选地，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

可选地，发送模块703具体用于：

所述第一通信设备确定上报方式和上报时间戳信息；

所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

所述上报方式包括：

周期性上报；

半周期性上报；

非周期性上报。

可选地，发送模块703具体用于以下至少一项：

在所述上报方式包括周期性上报的情况下，基于所述周期性上报的第一上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报的情况下，基于所述半周期性上报的第二上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，基于突发上报指示，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，发送模块703具体用于：

在所述目标测量结果大于第一阈值的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息；

其中，所述第一阈值是预设置的或协议预定义的或第三通信设备指示的。

可选地，发送模块703具体用于以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述上报方式。

可选地，发送模块703具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述周期性上报；

其中，所述周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第一上报方式指示信息，所述第一上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述周期性上报；

所述周期性上报的第一上报周期。

可选地，发送模块703具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述半周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第二上报方式指示信息，所述第二上报方式指示信息用于指示所述上报方式包括所述半周期性上报；

所述半周期性上报的第二上报周期；

所述突发上报指示。

可选地，发送模块703具体用于：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述非周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第三上报方式指示信息，所述第三上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述非周期性上报；

所述突发上报指示。

可选地，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，所述上报时间戳信息包括所述第一信息上报的第二绝对时间和/或相对于第二参考时间的第二相对时间；

所述第二参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元，所述p为正整数；

第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元，所述q为正整数；

历史的第一信息上报的上报时间；

历史参考信号的接收时间；

历史参考信号的发送时间。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的性能和性能门限之间的比较结果；

所述第一通信设备基于所述比较结果，确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息。

可选地，所述第一信息包括至少一个所述目标测量的测量信息和至少一个所述目标测量各自的目标测量结果。

可选地，所述装置还包括：

第二确定模块，用于基于第三通信设备的资源分配信息，确定所述第一信息的传输资源；

其中，所述传输资源包括以下至少一项：

时间资源信息；

频率资源信息；

天线端口信息；

波束指示信息。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

图8是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之二，如图8所示，该测量装置800包括：指示模块801；其中：

指示模块801用于向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

可选地，测量装置800可以通过指示模块80向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

图9是本申请实施例提供的测量装置的结构示意图之三，如图9所示，该测量装置900包括：接收模块901；其中：

接收模块901用于接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

可选地，测量装置900可以通过接收模块900接收第一信息，该第一信息是第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

本申请实施例中的测量装置可以是电子设备，例如具有操作系统的电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，其他设备可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的测量装置能够实现图4至图6的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

可选的，图10是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图，如图10所示，本申请实施例还提供一种通信设备1000，包括处理器1001和存储器1002，存储器1002上存储有可在所述处理器1001上运行的程序或指令，例如，该通信设备1000为终端时，该程序或指令被处理器1001执行时实现上述测量方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果。该通信设备1000为网络侧设备时，该程序或指令被处理器1001执行时实现上述测量方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种第一通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于：

确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

所述通信接口用于：

向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

该第一通信设备实施例与上述第一通信设备侧方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第一通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。具体地，图11为实现本申请实施例的一种第一通信设备的硬件结构示意图。

该第一通信设备1100包括但不限于：射频单元1101、网络模块1102、音频输出单元1103、输入单元1104、传感器1105、显示单元1106、用户输入单元1107、接口单元1108、存储器1109以及处理器1110等中的至少部分部件。

本领域技术人员可以理解，第一通信设备1100还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图11中示出的第一通信设备结构并不构成对第一通信设备的限定，第一通信设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元1104可以包括图形处理单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)11041和麦克风11042，图形处理器11041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1106可包括显示面板11061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板11061。用户输入单元1107包括触控面板11071以及其他输入设备11072中的至少一种。触控面板11071，也称为触摸屏。触控面板11071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备11072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

本申请实施例中，射频单元1101接收来自网络侧设备的下行数据后，可以传输给处理器1110进行处理；另外，射频单元1101可以向网络侧设备发送上行数据。通常，射频单元1101包括但不限于天线、放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。

存储器1109可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器1109可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器1109可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器1109可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器1109包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

处理器1110可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器1110集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1110中。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

其中，处理器1110用于：

确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

可选地，处理器1110用于以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于系统默认的测量信息，确定所述测量信息。

可选地，处理器1110用于：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的模型类别；

所述第一通信设备基于第一关联关系，以及所述模型类别，确定所述至少一个测量对象；

其中，所述第一关联关系用于指示所述至少一个测量对象和所述模型类别之间的关联关系。

可选地，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

可选地，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

可选地，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的相对时间。

可选地，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

可选地，处理器1110用于以下至少一项：

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的第一测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的误差测量窗口信息，执行所述目标测量；其中，所述误差测量窗口信息包括窗口起始的时间位置和/或窗口持续时间信息；

在所述测量类型包括半周期性测量的情况下，基于所述半周期性测量的第二测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括半周期性测量或非周期性测量的情况下，基于突发测量指示，执行所述目标测量；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动执行所述目标测量。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述周期性测量；

其中，所述周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第一测量类型指示信息，所述第一测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述周期性测量；

所述周期性测量的误差测量窗口信息；

所述周期性测量的第一测量周期。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述半周期性测量；

其中，所述半周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第二测量类型指示信息，所述第二测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述半周期性测量；

所述半周期性测量的第二测量周期；

突发测量指示。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量类型包括所述非周期性测量；

其中，所述非周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第三测量类型指示信息，所述第三测量类型指示信息用于指示所述测量类型包括所述非周期性测量；

突发测量指示。

可选地，处理器1110用于以下至少一项：

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括即时测量；

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，确定所述目标测量包括统计测量。

可选地，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

可选地，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

可选地，处理器1110用于：

所述第一通信设备确定上报方式和上报时间戳信息；

所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

所述上报方式包括：

周期性上报；

半周期性上报；

非周期性上报。

可选地，处理器1110用于以下至少一项：

在所述上报方式包括周期性上报的情况下，基于所述周期性上报的第一上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报的情况下，基于所述半周期性上报的第二上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，基于突发上报指示，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息。

可选地，处理器1110用于：

在所述目标测量结果大于第一阈值的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息；

其中，所述第一阈值是预设置的或协议预定义的或第三通信设备指示的。

可选地，处理器1110用于以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于系统默认的测量信息，确定所述上报方式。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述周期性上报；

其中，所述周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第一上报方式指示信息，所述第一上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述周期性上报；

所述周期性上报的第一上报周期。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述半周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第二上报方式指示信息，所述第二上报方式指示信息用于指示所述上报方式包括所述半周期性上报；

所述半周期性上报的第二上报周期；

所述突发上报指示。

可选地，处理器1110用于：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述非周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第三上报方式指示信息，所述第三上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述非周期性上报；

所述突发上报指示。

可选地，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，所述上报时间戳信息包括所述第一信息上报的第二绝对时间和/或相对于第二参考时间的第二相对时间；

所述第二参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元，所述p为正整数；

第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元，所述q为正整数；

历史的第一信息上报的上报时间；

历史参考信号的接收时间；

历史参考信号的发送时间。

可选地，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的性能和性能门限之间的比较结果；

所述第一通信设备基于所述比较结果，确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息。

可选地，所述第一信息包括至少一个所述目标测量的测量信息和至少一个所述目标测量各自的目标测量结果。

可选地，处理器1110用于：

基于第三通信设备的资源分配信息，确定所述第一信息的传输资源；

其中，所述传输资源包括以下至少一项：

时间资源信息；

频率资源信息；

天线端口信息；

波束指示信息。

在本实施例中，可以通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

本申请实施例还提供一种提供了一种第三通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于：

向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

该第三通信设备实施例与上述第三通信设备方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第三通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

具体地，本申请实施例还提供了一种第三通信设备。图12为实现本申请实施例的一种第三通信设备的硬件结构示意图，如图12所示，该第三通信设备1200包括：天线1201、射频装置1202、基带装置1203、处理器1204和存储器1205。天线1201与射频装置1202连接。在上行方向上，射频装置1202通过天线1201接收信息，将接收的信息发送给基带装置1203进行处理。在下行方向上，基带装置1203对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置1202，射频装置1202对收到的信息进行处理后经过天线1201发送出去。

以上实施例中第三通信设备执行的方法可以在基带装置1203中实现，该基带装置1203包括基带处理器。

基带装置1203例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图12所示，其中一个芯片例如为基带处理器，通过总线接口与存储器1205连接，以调用存储器1205中的程序，执行以上方法实施例中所示的第三通信设备操作。

该第三通信设备还可以包括网络接口1206，该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface，CPRI)。

具体地，本发明实施例的第三通信设备1200还包括：存储在存储器1205上并可在处理器1204上运行的指令或程序，处理器1204调用存储器1205中的指令或程序执行图8所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。

其中，处理器1204用于：

向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

在本实施例中，可以向第一通信设备指示测量信息，以使第一通信设备通过采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后，将目标测量结果上报至第二通信设备，以使第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

本申请实施例还提供一种提供了一种第二通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于：

接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

该第二通信设备实施例与上述第二通信设备方法实施例对应，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该第二通信设备实施例中，且能达到相同的技术效果。

具体地，本申请实施例还提供了一种第二通信设备。图13为实现本申请实施例的一种第二通信设备的硬件结构示意图，如图13所示，该第二通信设备1300包括：天线1301、射频装置1302、基带装置1303、处理器1304和存储器1305。天线1301与射频装置1302连接。在上行方向上，射频装置1302通过天线1301接收信息，将接收的信息发送给基带装置1303进行处理。在下行方向上，基带装置1303对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置1302，射频装置1302对收到的信息进行处理后经过天线1301发送出去。

以上实施例中第二通信设备执行的方法可以在基带装置1303中实现，该基带装置1303包括基带处理器。

基带装置1303例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图13所示，其中一个芯片例如为基带处理器，通过总线接口与存储器1305连接，以调用存储器1305中的程序，执行以上方法实施例中所示的第二通信设备操作。

该第二通信设备还可以包括网络接口1306，该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface，CPRI)。

具体地，本发明实施例的第二通信设备1300还包括：存储在存储器1305上并可在处理器1304上运行的指令或程序，处理器1304调用存储器1305中的指令或程序执行图9所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。

其中，处理器1303用于：

接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

可选地，所述第一信息还包括所述测量信息。

可选地，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

在本实施例中，可以通过接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，执行目标测量获得目标测量的目标测量结果后上报的目标测量结果，第二通信设备可以获得第一通信设备侧的目标人工智能模型输出的测量结果，进而可以实时监测第一通信设备的人工智能模型的性能，从而保证通信系统内的通信服务质量。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述测量方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述测量方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。

本申请实施例另提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述计算机程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现上述测量方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种测量系统，包括：第一通信设备、第二通信设备、即第三通信设备，所述第一通信设备可用于执行如上所述的测量方法的步骤，所述第二通信设备可用于执行如上所述的测量方法的步骤，所述第三通信设备可用于执行如上所述的测量方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (39)

1.一种测量方法，其特征在于，包括：

第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述第一信息还包括所述测量信息。

3.根据权利要求1或2所述的测量方法，其特征在于，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：针对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

4.根据权利要求3所述的测量方法，其特征在于，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述测量信息；

所述第一通信设备基于默认的测量信息，确定所述测量信息。

5.根据权利要求4所述的测量方法，其特征在于，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的模型类别；

所述第一通信设备基于第一关联关系以及所述模型类别，确定所述至少一个测量对象；

其中，所述第一关联关系用于指示所述至少一个测量对象和所述模型类别之间的关联关系。

6.根据权利要求3或4所述的测量方法，其特征在于，所述测量类型包括以下至少一项：

周期性测量；半周期性测量；非周期性测量。

7.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于，在所述测量类型包括所述周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括所述目标测量对应的第一测量周期。

8.根据权利要求6所述的测量方法，其特征在于，在所述测量类型包括所述半周期性测量或所述非周期性测量的情况下，所述测量时间戳信息包括：所述目标测量对应的第一绝对时间和/或相对于第一参考时间的第一相对时间；

所述第一参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第n个时间单元，所述n为正整数；

第一测量周期和/或第二测量周期中的第m个时间单元，所述m为正整数；

历史测量的测量时间；

所述历史测量的测量信息和测量结果的上报时间；

所述历史测量对应的历史参考信号的相对时间。

9.根据权利要求6-8任一项所述的测量方法，其特征在于，所述测量时间戳信息包括目标人工智能模型的训练周期。

10.根据权利要求6-8任一项所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，包括以下至少一项：

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的第一测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括周期性测量的情况下，基于所述周期性测量的误差测量窗口信息，执行所述目标测量；其中，所述误差测量窗口信息包括窗口起始的时间位置和/或窗口持续时间信息；

在所述测量类型包括半周期性测量的情况下，基于所述半周期性测量的第二测量周期，执行所述目标测量；

在所述测量类型包括半周期性测量或非周期性测量的情况下，基于突发测量指示，执行所述目标测量；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动执行所述目标测量。

11.根据权利要求10所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量信息中的测量类型包括所述周期性测量；

其中，所述周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第一测量类型指示信息，所述第一测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述周期性测量；

所述周期性测量的误差测量窗口信息；

所述周期性测量的第一测量周期。

12.根据权利要求10所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量信息中的测量类型包括所述半周期性测量；

其中，所述半周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第二测量类型指示信息，所述第二测量类型指示信息用于直接指示所述测量类型包括所述半周期性测量；

所述半周期性测量的第二测量周期；

突发测量指示。

13.根据权利要求10所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述测量信息，包括：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性测量触发信息的情况下，确定所述测量信息中的测量类型包括所述非周期性测量；

其中，所述非周期性测量触发信息包括以下至少一项：

第三测量类型指示信息，所述第三测量类型指示信息用于指示所述测量类型包括所述非周期性测量；

突发测量指示。

14.根据权利要求3-13任一项所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括以下至少一项：

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括即时的性能指示信息的情况下，确定测量信息中的所述目标测量包括即时测量；

在所述第一通信设备确定所述性能指示信息包括针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息的情况下，确定所述测量信息中的目标测量包括统计测量。

15.根据权利要求14所述的测量方法，其特征在于，所述即时的性能指示信息包括以下至少一项：

模型即时误差，距离性能即时指标，通信性能即时指标；其中，所述目标测量结果包括即时测量的即时结果；

所述针对多个连续测量时间点或多个连续测量位置的统计的性能指示信息包括以下至少一项：

模型统计误差，距离性能统计指标，通信性能统计指标；其中，所述目标测量结果包括所述统计测量的统计结果。

16.根据权利要求3-15任一项所述的测量方法，其特征在于，所述量化方式包括以下至少一项：

所述目标测量结果的误差量化精确位数；

所述目标测量结果的误差等级。

17.根据权利要求2-16任一项所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备向第二通信设备发送第一信息，包括：

所述第一通信设备确定上报方式和上报时间戳信息；

所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

所述上报方式包括：

周期性上报；

半周期性上报；

非周期性上报。

18.根据权利要求17所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于所述上报方式和所述上报时间戳信息，向所述第二通信设备发送所述第一信息，包括以下至少一项：

在所述上报方式包括周期性上报的情况下，基于所述周期性上报的第一上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报的情况下，基于所述半周期性上报的第二上报周期，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，基于突发上报指示，向所述第二通信设备发送所述第一信息；

在所述上报方式包括半周期性上报或非周期性上报的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息。

19.根据权利要求18所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息，包括：

在所述目标测量结果大于第一阈值的情况下，所述第一通信设备主动向所述第二通信设备发送所述第一信息；

其中，所述第一阈值是预设置的或协议预定义的或第三通信设备指示的。

20.根据权利要求17-19任一项所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备确定上报方式，包括以下至少一项：

所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于协议预定义，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于预先设置，确定所述上报方式；

所述第一通信设备基于系统默认的测量信息，确定所述上报方式。

21.根据权利要求20所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述周期性上报；

其中，所述周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第一上报方式指示信息，所述第一上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述周期性上报；

所述周期性上报的第一上报周期。

22.根据权利要求20所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括半周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述半周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第二上报方式指示信息，所述第二上报方式指示信息用于指示所述上报方式包括所述半周期性上报；

所述半周期性上报的第二上报周期；

所述突发上报指示。

23.根据权利要求20所述的测量方法，其特征在于，所述第一通信设备基于第三通信设备的指示，确定所述上报方式，包括：

在所述第三通信设备的指示包括非周期性上报触发信息的情况下，确定所述上报方式包括所述非周期性上报；

其中，所述半周期性上报触发信息包括以下至少一项：

第三上报方式指示信息，所述第三上报方式指示信息用于直接指示所述上报方式包括所述非周期性上报；

所述突发上报指示。

24.根据权利要求17-23任一项所述的测量方法，其特征在于，在所述上报方式包括所述半周期性上报的情况下，和/或，在所述上报方式包括所述非周期性上报的情况下，所述上报时间戳信息包括所述第一信息上报的第二绝对时间和/或相对于第二参考时间的第二相对时间；

所述第二参考时间包括以下至少一项：

所述第一通信设备确定所述测量信息的时间；

所述第三通信设备指示所述测量信息的时间之后的第p个时间单元，所述p为正整数；

第一上报周期和/或第二上报周期中的第q个时间单元，所述q为正整数；

历史的第一信息上报的上报时间；

历史参考信号的接收时间；

历史参考信号的发送时间。

25.根据权利要求3-24任一项所述的测量方法，其特征在于，第一通信设备确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息，包括：

所述第一通信设备确定所述目标人工智能模型的性能和性能门限之间的比较结果；

所述第一通信设备基于所述比较结果，确定所述目标人工智能模型的有效性指示信息。

26.根据权利要求2-25任一项所述的测量方法，其特征在于，所述第一信息包括至少一个所述目标测量的测量信息和至少一个所述目标测量各自的目标测量结果。

27.根据权利要求1-26任一项所述的测量方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一通信设备基于第三通信设备的资源分配信息，确定所述第一信息的传输资源；

其中，所述传输资源包括以下至少一项：

时间资源信息；

频率资源信息；

天线端口信息；

波束指示信息。

28.一种测量方法，其特征在于，包括：

第三通信设备向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

29.根据权利要求28所述的测量方法，其特征在于，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：针对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

30.一种测量方法，其特征在于，包括：

第二通信设备接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

31.根据权利要求30所述的测量方法，其特征在于，所述第一信息还包括所述测量信息。

32.根据权利要求30或31所述的测量方法，其特征在于，所述测量信息包括以下至少一项：

用于指示所述目标人工智能模型的模型类别的第一指示信息；

用于指示所述目标人工智能模型的有效性的第二指示信息；

用于指示至少一个测量对象的第三指示信息；其中，所述目标测量包括：对所述至少一个测量对象的测量；

用于指示所述目标测量的测量时间戳信息的第四指示信息；

用于指示所述性能指示信息的第五指示信息；

用于指示所述目标测量的测量类型的第六指示信息；

用于指示所述目标测量结果的量化方式的第七指示信息。

33.一种测量装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息；

执行模块，用于采用目标人工智能模型，基于所述测量信息，执行所述目标测量，获得所述目标测量的目标测量结果；

发送模块，用于向第二通信设备发送第一信息；

其中，所述第一信息包括所述目标测量结果。

34.一种测量装置，其特征在于，包括：

指示模块，用于向第一通信设备指示针对性能指示信息的目标测量所需要的测量信息。

35.一种测量装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收第一通信设备在采用目标人工智能模型基于测量信息执行性能指示信息的目标测量之后发送的第一信息；

其中，所述第一信息包括针对所述目标测量的目标测量结果。

36.一种第一通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至27任一项所述的测量方法的步骤。

37.一种第三通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求28至29任一项所述的测量方法的步骤。

38.一种第二通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求30至32任一项所述的测量方法的步骤。

39.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至27任一项所述的测量方法的步骤，或者实现如权利要求28至29任一项所述的测量方法的步骤，或者实现如权利要求30至32任一项所述的测量方法的步骤。

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