CN116888937A - 一种人工智能通信方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种AI通信方法、装置及存储介质,用于提高AI通信的通信效率。该方法包括:使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域,尤其涉及一种人工智能(Artificial Intelligence,AI)通信方法、装置及存储介质。
背景技术
近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在多个领域取得不断突破。相关技术中,在无线空口中引入AI技术,对无线空口的传输技术进行辅助提高。目前已支持在无线空口中应用AI技术进行通信处理,包括AI模型的训练以及模型的推理应用。
发明内容
本公开提供一种人工智能(Artificial Intelligence,AI)通信方法、装置及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种AI通信方法,由终端执行,所述方法包括:使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种AI通信方法,由网络设备执行,所述方法包括:确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种AI通信装置,所述装置包括:处理模块,用于使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
根据本公开实施例的第四方面,提供一种AI通信装置,所述装置包括:处理模块,用于确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
根据本公开实施例的第五方面,提供一种AI通信装置,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:执行上述第一方面及其实施方式中的AI通信方法。
根据本公开实施例的第六方面,提供一种AI通信装置,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为:执行上述第二方面及其实施方式中的AI通信方法。
根据本公开实施例的第七方面,提供一种存储介质,所述存储介质中存储有指令,当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时,使得终端能够执行上述第一方面及其实施方式中的AI通信方法。
根据本公开实施例的第八方面,提供一种存储介质,所述存储介质中存储有指令,当所述存储介质中的指令由网络设备的处理器执行时,使得网络设备能够执行上述第二方面及其实施方式中的AI通信方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:终端通过使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果,其中AI操作结果用于确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而保证终端或网络设备能够选择合适的AI模型或AI功能进行第一操作,提高AI通信的通信效率。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种无线通信系统示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种通信方法的流程图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图9是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图10是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图11是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图12是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图13是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图。
图14是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置的框图。
图15是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置的框图。
图16是根据一示例性实施例示出的一种用于AI通信的装置的框图。
图17是根据一示例性实施例示出的一种用于AI通信的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。
本公开实施例提供的AI通信方法可应用于图1所示的无线通信系统中。参阅图1所示,该无线通信系统中包括网络设备和终端。终端通过无线资源与网络设备相连接,并进行数据传输。
可以理解的是,图1所示的无线通信系统仅是进行示意性说明,无线通信系统中还可包括其它网络设备,例如还可以包括核心网设备、无线中继设备和无线回传设备等,在图1中未画出。本公开实施例对该无线通信系统中包括网络设备数量和终端数量不做限定。
进一步可以理解的是,本公开实施例无线通信系统,是一种提供无线通信功能的网络。无线通信系统可以采用不同的通信技术,例如码分多址(code division multipleaccess,CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access,WCDMA)、时分多址(time division multiple access,TDMA)、频分多址(frequency division multipleaccess,FDMA)、正交频分多址(orthogonal frequency-division multiple access,OFDMA)、单载波频分多址(single Carrier FDMA,SC-FDMA)、载波侦听多路访问/冲突避免(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)。根据不同网络的容量、速率、时延等因素可以将网络分为2G(英文:generation)网络、3G网络、4G网络或者未来演进网络,如5G网络,5G网络也可称为是新无线网络(New Radio,NR)。为了方便描述,本公开有时会将无线通信网络简称为网络。
进一步的,本公开中涉及的网络设备也可以称为无线接入网设备。该无线接入网设备可以是:基站、演进型基站(evolved node B,基站)、家庭基站、无线保真(wirelessfidelity,WIFI)系统中的接入点(access point,AP)、无线中继节点、无线回传节点、传输点(transmission point,TP)或者发送接收点(transmission and reception point,TRP)等,还可以为NR系统中的gNB,或者,还可以是构成基站的组件或一部分设备等。应理解,本公开的实施例中,对网络设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。在本公开中,网络设备可以为特定的地理区域提供通信覆盖,并且可以与位于该覆盖区域(小区)内的终端进行通信。此外,当为车联网(V2X)通信系统时,网络设备还可以是车载设备。
进一步的,本公开中涉及的终端,也可以称为终端设备、用户设备(UserEquipment,UE)、移动台(Mobile Station,MS)、移动终端(Mobile Terminal,MT)等,是一种向用户提供语音和/或数据连通性的设备,例如,终端可以是具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。目前,一些终端的举例为:智能手机(Mobile Phone)、客户前置设备,口袋计算机(Pocket Personal Computer,PPC)、掌上电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant,PDA)、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备、或者车载设备等。此外,当为车联网(V2X)通信系统时,终端设备还可以是车载设备。应理解,本公开实施例对终端所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。
近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在多个领域取得不断突破。智能语音、计算机视觉等领域的持续发展不仅为智能终端带来丰富多彩的各种应用,在教育、交通、家居、医疗、零售、安防等多个领域也有广泛应用,给人们生活带来便利同时,也在促进各个行业进行产业升级。AI技术也正在加速与其他学科领域交叉渗透,其发展融合不同学科知识同时,也为不同学科的发展提供了新的方向和方法。
相关技术中,在无线接入网(Radio Access Network,RAN)中设立关于AI技术在无线空口中的研究项目,以在无线空口中引入人工智能技术,对无线空口的传输技术进行辅助提高。并且,目前已支持在无线空口中应用AI技术进行通信处理,包括AI模型的训练以及模型的推理应用。
在基于AI模型的部署方案中,AI模型可能部署在终端侧,终端侧可以部署多个AI模型。其中,一个AI模型可能会对应一个或多个AI功能,一个AI功能也可以对应一个或多个AI模型。
多个AI模型或者多个AI功能的应用场景可能是不同的,例如有些AI模型或AI功能应用在宏小区,有些AI模型或AI功能应用在微小区,此时网络设备只会指示终端激活一个AI模型或AI功能,也即终端在实际的通信过程中使用的一个AI模型或AI功能。
那么,在终端的应用场景发生变化时,终端需要进行AI模型或AI功能的切换,此时终端和网络设备如何确定需要激活的AI模型是需要解决的问题。
基于此,本公开实施例提出了一种AI通信方法,终端通过使用AI模型或AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果,其中AI操作结果用于确定是否对AI模型或AI功能进行第一操作,从而保证终端或网络设备能够选择合适的AI模型或AI功能进行第一操作,提高AI通信的通信效率。
图2是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图2所示,AI通信方法用于终端中,包括以下步骤。
在步骤S11中,使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果。
在一些实施例中,第一AI模型或第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署在终端侧。在一些实施例中,第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧。
在一些实施例中,所述第一AI模型或第一AI功能为基于AI的波束预测功能。
在一些实施例中,第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于终端侧。
在一些实施例中,终端部署有一个或多个第一AI模型,或,终端部署有一个或多个AI功能。
在一些实施例中,终端使用所有第一AI模型中每个第一AI模型基于数据集进行AI操作。
在一些实施例中,终端使用所有第一AI功能中的每个第一AI功能基于数据集进行AI操作。
在一些实施例中,终端使用所有第一AI模型中的每个第一AI模型基于数据集进行AI操作,并且使用所有第一AI功能中的每个第一AI功能基于数据集进行AI操作。
在一些实施例,不同第一AI模型或不同第一AI功能的数据集不同,不同第一AI模型或不同第一AI功能的数据集基于AI用例确定。应当理解的是,数据集中包括的数据应当是终端能够使用第一AI模型或第一AI功能进行AI操作并得到AI操作结果的数据。
其中,所述数据集为用于测试所述第一AI模型或第一AI功能的数据集。
示例性的,若AI用例为基于信道状态信息(ChannelState Information,CSI)的压缩,则数据集可以包括测量信道的一些信息。又一示例性的,若AI用例为定位,则数据集可以包括用于定位的信息,例如径、方位角等。
在一些实施例中,一个第一AI模型或一个第一AI功能对应一个AI操作结果,不同的第一AI模型或不同的第一AI功能可以对应多个不同的AI操作结果。
示例性的,若第一AI功能为基于AI的波束预测,则AI操作结果为预测的最佳波束或最佳波束对应的信道测量结果。又一示例性的,若第一AI功能为基于AI的定位功能,则AI操作结果可以为定位精度。
在一些实施例中,AI操作结果用于确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,终端通过使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果,其中AI操作结果用于确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而保证终端或网络设备能够选择合适的AI模型或AI功能进行第一操作,提高AI通信的通信效率。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,第一操作包括以下至少一项:
激活操作;
去激活操作;
AI模型或AI功能切换操作。
在一些实施例中,第一操作包括激活操作。其中,激活操作表示对AI模型或AI功能进行激活,终端使用激活的AI模型或AI功能进行AI通信。
示例性的,若终端基于AI模型1进行AI通信,当AI模型2执行激活操作后,终端基于AI模型2进行AI通信。
在一些实施例中,第一操作包括去激活操作。其中,去激活操作表示对终端正在进行AI通信的AI模型或AI功能进行去激活,终端将无法使用去激活的AI模型或AI功能进行AI通信。
示例性的,终端当前实际使用AI模型1进行AI通信,若AI模型1执行了去激活操作,则终端不再使用AI模型1进行AI通信。
在一些实施例中,第一操作包括AI模型或AI功能切换操作。其中,切换操作表示对终端当前正在进行AI通信的AI功能或AI模型进行切换,终端使用切换后的AI模型或AI功能进行AI通信。
示例性的,终端当前实际使用AI模型1进行AI通信,若AI模型2执行了切换操作,则终端进行通信的AI模型从AI模型1切换至AI模型2。
在一些实施例中,第一操作包括激活操作和切换操作。
示例性的,终端当前进行AI通信的AI模型为AI模型1,若AI模型2执行了切换操作和激活操作,则终端从AI模型1切换至AI模型2进行AI通信。
在一些实施例中,终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行第一操作,确定AI操作结果,AI操作结果用于确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行激活操作、去激活操作或切换操作。
例如,第一AI模型或第一AI功能当前处于激活状态,则AI操作结果可以用于确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行去激活操作和/或切换操作。
又例如,第一AI模型或第一AI功能当前处于未激活状态,则AI操作结果可以用于确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行激活操作和/或切换操作。
在本公开实施例中,通过对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,使得终端能够确定进行AI通信的AI模型或AI功能,提高AI通信效率。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果确定。
一种实施方式中,由终端基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
另一种实施方式中,终端将AI操作结果上报给网络设备,由网络设备基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,终端或网络设备基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型的输出结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
示例性的,若AI操作结果表示第一AI模型或第一AI功能的通信质量高于终端当前允许的AI模型或AI功能的通信质量,则确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果确定,以使得终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定。
在一些实施例中,第一结果包括AI操作结果是否满足第一条件。
在一些实施例中,第一条件基于第一AI模型或第一AI功能对应的AI用例确定。
示例性的,AI用例为定位,第一条件可以是预设的定位精度门限。又一示例性的,AI用例为波束预测,第一条件可以是预设的波束质量门限。
在一些实施例中,不同AI模型或不同AI功能的AI操作结果对应的第一条件不同。
在一些实施例中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定,也即基于AI操作结果是否满足第一条件确定。
一种实施方式中,若第一结果表示第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果满足第一条件,则对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
另一种实施方式中,若第一结果表示第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果不满足第一条件,则对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。在一些实施例中,由终端基于AI操作结果以及第一条件确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,第一条件可以由网络设备配置。
在另一些实施例中,由网络设备基于AI操作结果以及第一条件确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果以及第一条件确定,以使得终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,由网络设备确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
图3是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图3所示,包括以下步骤:
在步骤S21中,向网络设备发送AI操作结果或第一结果。
在一些实施例中,由网络设备基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,由网络设备基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型的输出结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,由网络设备基于第一结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
示例性的,网络设备基于AI操作结果确定满足第一条件,则确定终端需要对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
值得说明的是,步骤S21可以独立实施,终端向网络设备发送AI操作结果或第一结果,至于终端如何确定AI操作结果或第一结果并不限定。步骤S21和步骤S11也可以结合实施,终端通过使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,获得AI操作结果或第一结果,并进一步将AI操作结果或第一结果发送给终端。本公开实施例并不进行限定。
在本公开实施例中,终端通过向网络设备发送AI操作结果或第一结果,由网络设备基于AI操作结果或第一结果确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图4是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图4所示,包括以下步骤:
在步骤S31中,响应于终端基于AI操作结果或第一结果确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息。
在一些实施例中,第一信息用于请求网络设备指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,响应于终端基于AI操作结果确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息。
例如,终端基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型或AI功能的运行结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,响应于终端基于第一结果确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息。
例如,终端确定第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果满足第一条件,确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,则向网络设备发送第一信息,请求网络设备指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
值得说明的是,步骤S31可以独立实施,终端基于AI操作结果或第一结果确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息,请求网络设备指示终端进行第一操作,至于终端如何确定AI操作结果或第一结果并不限定。步骤S31和步骤S11也可以结合实施,终端通过使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,获得AI操作结果或第一结果,基于AI操作结果或第一结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,在确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作时,向网络设备发送第一信息,请求网络设备指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。本公开实施例并不进行限定。
在本公开实施例中,终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作后,由网络设备指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图5是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图5所示,包括以下步骤:
在步骤S41中,接收网络设备发送的第二信息。
在一些实施例中,第二信息用于指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,步骤S41可以单独实施,终端接收到网络设备发送的第二信息,基于第二信息确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
其中,示例性的,所述第二信息为激活指令或去激活指令。
在一些实施中,步骤S41可以与上述任意实施结合实施。例如,终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,获得AI操作结果。终端向网络设备发送AI操作结果,由网络设备基于AI操作结果是否满足第一条件确定是否发送第二信息,在网络设备确定发送第二信息的情况下,终端基于第二信息确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,通过接收网络设备发送的第二信息,终端能够确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,进而提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,由终端确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,终端基于AI操作结果,确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
例如,终端基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型或AI功能的运行结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,终端基于第一结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,响应于第一结果表示AI操作结果满足第一条件,对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
另一种实施方式中,响应于第一结果表示AI操作结果不满足第一条件,不对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,由终端自己确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端能够准确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图6是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图6所示,包括以下步骤:
在步骤S51中,向网络设备发送第三信息。
在一些实施例中,第三信息用于指示终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
其中,示例性的,所述第三信息为激活确认或去激活确认。
在一些实施例中,响应于终端基于AI操作结果或第一结果确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第三信息,由网络设备决定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
例如,终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,但由于终端的算力资源等不支持终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,此时网络设备可以通过下发指示信息,指示终端无法对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,即使终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施中,终端自己确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作时,向网络设备发送第三信息,由网络设备决定终端是否能够对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端能够准确的确定第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图7是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图7所示,包括以下步骤:
在步骤S61中,接收网络设备发送的第四信息。
在一些实施例中,第四信息用于指示终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
其中,示例性的,所述第四信息为AI操作指令。
值得说明的时,步骤S61可以单独实施,也可以结合本公开任意实施例一起实施,本公开实施例不做限定。
在本公开实施例中,终端基于网络设备发送的第四信息,确定使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,以便得到AI操作结果,从而使终端能够基于AI操作结果准确的确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,数据集在终端归属的小区中采集;或数据集为与终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
例如,对于基于AI的波束预测的AI用例,分别针对宏小区和微小区分别设置了对应的AI模型A和AI模型B,当终端进入到一个小区后,可以获取该小区对应的数据集,分别使用AI模型A和AI模型B来进行对应的AI操作,可以根据AI操作的结果来判断在该小区内到底使用AI模型A还是AI模型B。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,数据集由网络设备基于终端向网络设备的请求,发送至终端;或数据集由终端基于网络设备的广播获取。
其中,示例性的,所述第四信息为AI操作指令。
在本公开实施例中,终端通过获取数据集,以便终端能够使用AI模型或AI功能基于数据集进行AI操作,提高AI通信质量。
基于相同的构思,本公开实施例还提供一种由网络设备执行的AI通信方法。
图8是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图8所示,AI通信方法用于网络设备中,包括以下步骤。
在步骤S71中,确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧。
在一些实施例中,第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于终端侧。
在本公开实施例中,网络设备通过确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,使得终端能够对合适的AI模型或AI功能进行第一操作,提高AI通信的通信效率。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,第一操作包括以下至少一项:
激活操作;
去激活操作;
AI模型或AI功能切换操作。
第一操作的具体实现方式可以参考终端侧中第一操作的有关实现方法,本公开实施例在此不再进行说明。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果确定。
在一些实施例中,AI操作结果由终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作得到。
在一些实施例,不同第一AI模型或不同第一AI功能的数据集不同,不同第一AI模型或不同第一AI功能的数据集基于AI用例确定。应当理解的是,数据集中包括的数据应当是终端能够使用第一AI模型或第一AI功能进行AI操作并得到AI操作结果的数据。
示例性的,若AI用例为基于信道状态信息(ChannelState Information,CSI)的压缩,则数据集可以包括测量信道的一些信息。又一示例性的,若AI用例为定位,则数据集可以包括用于定位的信息,例如径、方位角等。
在一些实施例中,一个第一AI模型或一个第一AI功能对应一个AI操作结果,不同的第一AI模型或不同的第一AI功能可以对应多个不同的AI操作结果。
示例性的,若第一AI功能为基于AI的波束预测,则AI操作结果为预测的最佳波束或最佳波束对应的信道测量结果。又一示例性的,若第一AI功能为基于AI的定位功能,则AI操作结果可以为定位精度。
在一些实施例中,由终端基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,网络设备接收终端发送的AI操作结果,由网络设备基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,终端或网络设备基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型的输出结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
示例性的,若AI操作结果表示第一AI模型或第一AI功能的通信质量高于终端当前允许的AI模型或AI功能的通信质量,则确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果确定,以使得终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定。
在一些实施例中,第一结果包括AI操作结果是否满足第一条件。
在一些实施例中,第一条件基于第一AI模型或第一AI功能对应的AI用例确定。
示例性的,AI用例为定位,第一条件可以是预设的定位精度门限。又一示例性的,AI用例为波束预测,第一条件可以是预设的波束质量门限。
在一些实施例中,不同AI模型或不同AI功能的AI操作结果对应的第一条件不同。
在一些实施例中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定,也即基于AI操作结果是否满足第一条件确定。
一种实施方式中,若第一结果表示第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果满足第一条件,则对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
另一种实施方式中,若第一结果表示第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果不满足第一条件,则对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,由终端基于AI操作结果以及第一条件确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,第一条件可以由网络设备配置。
在另一些实施例中,由网络设备基于AI操作结果以及第一条件确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施中,是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于AI操作结果以及第一条件确定,以使得终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图9是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图9所示,包括以下步骤:
在步骤S81中,接收AI操作结果或第一结果。
步骤S81的具体实现方式可以参照步骤S21中涉及的具体实现方式,本公开实施例在此不再进行说明。
在步骤S82中,基于AI操作结果或第一结果确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,由网络设备基于AI操作结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,由网络设备基于AI操作结果和终端当前运行的AI模型的输出结果确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,网络设备基于第一结果确定AI操作结果满足第一条件,确定终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在一些实施例中,网络设备基于第一结果确定AI操作结果不满足第一条件,确定终端不对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施例中,网络设备接收AI操作结果或第一结果,由网络设备基于AI操作结果或第一结果确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图10是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图10所示,包括以下步骤:
在步骤S91中,接收第一信息。
在一些实施例中,第一信息用于请求网络设备指示终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
其中,示例性的,所述第一信息为激活请求或去激活请求。
在一些实施例中,终端基于第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果确定终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,终端向网络设备发送第一信息。
在一些实施例中,终端基于第一AI模型或第一AI功能的AI操作结果确定AI操作结果满足第一条件,终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,终端向网络设备发送第一信息。
在本公开实施例中,网络设备基于第一信息指示终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端或网络设备确定正确的第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图11是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图11所示,包括以下步骤:
在步骤S1001中,发送第二信息。
步骤S1001的具体实现方式可参照步骤S41的具体实现方式,本公开实施例在此不再进行说明。
图12是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图12所示,包括以下步骤:
在步骤S1101中,接收第三信息。
在一些实施例中,第三信息用于指示终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在步骤S1102中,基于第三信息,确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
例如,终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,但由于终端的算力资源等不支持终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,此时网络设备可以通过下发指示信息,指示终端无法对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,即使终端确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
在本公开实施中,终端自己确定对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作时,向网络设备发送第三信息,由网络设备决定终端是否能够对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,从而使终端能够准确的确定第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
图13是根据一示例性实施例示出的一种AI通信方法的流程图,如图13所示,包括以下步骤:
在步骤S1201中,发送第四信息。
在一些实施例中,第四信息用于指示终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
值得说明的时,步骤S1201可以单独实施,也可以结合本公开任意实施例一起实施,本公开实施例不做限定。
在本公开实施例中,网络设备发通过送第四信息,使终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,以便得到AI操作结果,从而终端能够基于AI操作结果准确的确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,提高AI通信的质量。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,数据集在终端归属的小区中采集;或数据集为与终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
例如,对于基于AI的波束预测的AI用例,分别针对宏小区和微小区分别设置了对应的AI模型A和AI模型B,当终端进入到一个小区后,可以获取该小区对应的数据集,分别使用AI模型A和AI模型B来进行对应的AI操作,可以根据AI操作的结果来判断在该小区内到底使用AI模型A还是AI模型B。
在本公开实施例提供的一种AI通信方法中,数据集由网络设备基于终端向网络设备的请求,发送至终端;或数据集由终端基于网络设备的广播获取。
在本公开实施例中,终端通过获取数据集,以便终端能够使用AI模型或AI功能基于数据集进行AI操作,提高AI通信质量。
需要说明的是,本领域内技术人员可以理解,本公开实施例上述涉及的各种实施方式/实施例中可以配合前述的实施例使用,也可以是独立使用。无论是单独使用还是配合前述的实施例一起使用,其实现原理类似。本公开实施中,部分实施例中是以一起使用的实施方式进行说明的。当然,本领域内技术人员可以理解,这样的举例说明并非对本公开实施例的限定。
基于相同的构思,本公开实施例还提供一种AI通信装置。
可以理解的是,本公开实施例提供的AI通信装置为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤,本公开实施例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对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。
图14是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置框图。参照图14,该装置包括处理模块101。
处理模块101,用于使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
一种实施方式中,所述是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定,其中,第一结果包括AI操作结果是否满足第一条件。
一种实施方式中,该装置还包括发送模块102。发送模块102用于向网络设备发送所述AI操作结果,由所述网络设备基于所述AI操作结果或第一结果确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,发送模块102用于响应于所述终端基于AI操作结果或第一结果确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息;所述第一信息用于请求网络设备指示所述终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,该装置还包括接收模块103。接收模块103用于接收所述网络设备发送的第二信息,第二信息用于指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
种实施方式中,处理模块101,用于基于AI操作结果或第一结果,确定是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,处理模块101,用于响应于所述AI操作结果满足所述第一条件,确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;或响应于所述AI操作结果不满足所述第一条件,确定不对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,发送模块102用于向网络设备发送第三信息,所述第三信息用于指示所述终端确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,所述第一操作包括以下至少一项:激活操作;去激活操作;AI模型或AI功能切换操作。
一种实施方式中,接收模块103接收网络设备发送的第四信息,所述第四信息用于指示终端使用所述第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
一种实施方式中,所述数据集为在所述终端归属的小区中采集;或所述数据集为与所述终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
一种实施方式中,所述数据集由网络设备基于所述终端向网络设备的请求,发送至所述终端;或所述数据集由所述终端基于所述网络设备的广播获取。
图15是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置框图。参照图15,该装置包括处理模块201。
处理模块201,用于确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;所述第一AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧;所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
一种实施方式中,所述终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于所述AI操作结果或第一结果确定,所述AI操作结果由终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作得到,第一结果包括AI操作结果是否满足第一条件。
一种实施方式中,该装置还包括接收模块202。接收模块202,用于接收所述AI操作结果或第一结果;基于所述AI操作结果或第一结果确定所述终端是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,接收模块202,用于接收第一信息,所述第一信息用于请求网络设备指示所述终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,该装置还包括发送模块203。发送模块203,用于发送第二信息,第二信息用于指示终端对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,接收模块202,用于接收第三信息,所述第三信息用于指示所述终端确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;基于所述第三信息,确定所述终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
一种实施方式中,所述第一操作包括以下至少一项:激活操作;去激活操作;AI模型或AI功能切换操作。
一种实施方式中,发送模块203发送第四信息,所述第四信息用于指示终端使用所述第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
一种实施方式中,所述数据集为在所述终端归属的小区中采集;或所述数据集为与所述终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
一种实施方式中,所述数据集由网络设备基于所述终端向网络设备的请求,发送至所述终端;或所述数据集由所述终端基于所述网络设备的广播获取。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图16是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置的框图。例如,装置300可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图16,装置300可以包括以下一个或多个组件:处理组件302,存储器304,电力组件306,多媒体组件308,音频组件310,输入/输出(I/O)接口312,传感器组件314,以及通信组件316。
处理组件302通常控制装置300的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件302可以包括一个或多个处理器320来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件302可以包括一个或多个模块,便于处理组件302和其他组件之间的交互。例如,处理组件302可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件308和处理组件302之间的交互。
存储器304被配置为存储各种类型的数据以支持在装置300的操作。这些数据的示例包括用于在装置300上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电力组件306为装置300的各种组件提供电力。电力组件306可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置300生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件308包括在所述装置300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置300处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件310被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件310包括一个麦克风(MIC),当装置300处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器304或经由通信组件316发送。在一些实施例中,音频组件310还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口312为处理组件302和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件314包括一个或多个传感器,用于为装置300提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件314可以检测到装置300的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置300的显示器和小键盘,传感器组件314还可以检测装置300或装置300一个组件的位置改变,用户与装置300接触的存在或不存在,装置300方位或加速/减速和装置300的温度变化。传感器组件314可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件314还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件314还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件316被配置为便于装置300和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置300可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信组件316还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器304,上述指令可由装置300的处理器320执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图17是根据一示例性实施例示出的一种AI通信装置的框图。例如,装置400可以被提供为一网络设备。参照图17,装置400包括处理组件422,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器432所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件422的执行的指令,例如应用程序。存储器432中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件422被配置为执行指令,以执行上述方法。
装置400还可以包括一个电源组件426被配置为执行装置400的电源管理,一个有线或无线网络接口450被配置为将装置400连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口458。装置400可以操作基于存储在存储器432的操作系统,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器432,上述指令可由装置400的处理组件422执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
进一步可以理解的是,本公开中“多个”是指两个或两个以上,其它量词与之类似。“和/或”,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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
进一步可以理解的是,术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开,并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上,“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。
进一步可以理解的是,本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作,但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作,或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中,多任务和并行处理可能是有利的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利范围来限制。
Claims (28)
1.一种人工智能AI通信方法,其特征在于,由终端执行,所述方法包括:
使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;
所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;
所述第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧;
所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于第一结果确定;
其中,所述第一结果包括所述AI操作结果是否满足第一条件。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
向网络设备发送所述AI操作结果,由所述网络设备基于所述AI操作结果或第一结果确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于所述终端基于所述AI操作结果或第一结果确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,向网络设备发送第一信息;
所述第一信息用于请求网络设备指示所述终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述网络设备发送的第二信息,所述第二信息用于指示终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述AI操作结果或第一结果,确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于第一结果,确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,包括:
响应于所述AI操作结果满足第一条件,确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;或
响应于所述AI操作结果不满足第一条件,确定不对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其特征在于,响应于确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,所述方法还包括;
向网络设备发送第三信息,所述第三信息用于指示所述终端确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法,其特征在于,所述第一操作包括以下至少一项:
激活操作;
去激活操作;
AI模型或AI功能切换操作。
10.根据权利要求1至9中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收网络设备发送的第四信息,所述第四信息用于指示终端使用所述第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的方法,其特征在于,所述数据集为在所述终端归属的小区中采集;或
所述数据集为与所述终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
12.根据权利要求1至11中任意一项所述的方法,其特征在于,所述数据集由网络设备基于所述终端向网络设备的请求,发送至所述终端;或
所述数据集由所述终端基于所述网络设备的广播获取。
13.一种人工智能AI通信方法,其特征在于,由网络设备执行,所述方法包括:
确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;
所述第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧;
所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,所述终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作基于所述AI操作结果或第一结果确定,所述AI操作结果由终端使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作得到,所述第一结果包括所述AI操作结果是否满足第一条件。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,包括:
接收所述AI操作结果或第一结果;
基于所述AI操作结果或第一结果确定所述终端是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
16.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,包括:
接收第一信息,所述第一信息用于请求网络设备指示所述终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
17.根据权利要求15或16所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
发送第二信息,所述第二信息用于指示终端对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
18.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作,包括:
接收第三信息,所述第三信息用于指示所述终端确定对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;
基于所述第三信息,确定所述终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作。
19.根据权利要求13至18中任意一项所述的方法,其特征在于,所述第一操作包括以下至少一项:
激活操作;
去激活操作;
AI模型或AI功能切换操作。
20.根据权利要求14至19中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
发送第四信息,所述第四信息用于指示终端使用所述第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作。
21.根据权利要求13至20中任意一项所述的方法,其特征在于,数据集为在所述终端归属的小区中采集;或
所述数据集为与所述终端归属的小区中的数据分布相似的数据集。
22.根据权利要求14至21中任意一项所述的方法,其特征在于,数据集由网络设备基于所述终端向网络设备的请求,发送至所述终端;或
所述数据集由所述终端基于所述网络设备的广播获取。
23.一种人工智能AI通信装置,其特征在于,所述装置包括:
处理模块,用于使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作,得到AI操作结果;
所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;
所述第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧;
所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
24.一种人工智能AI通信装置,其特征在于,所述装置包括:
处理模块,用于确定终端是否对第一AI模型或第一AI功能进行第一操作;
所述第一AI模型为单边模型,并部署于终端侧;
所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型,并部署于所述终端侧。
25.一种人工智能AI通信装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:执行权利要求1至12中任意一项所述的人工智能AI通信方法。
26.一种人工智能AI通信装置,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:执行权利要求13至22中任意一项所述的人工智能AI通信方法。
27.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有指令,当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时,使得终端能够执行权利要求1至12中任意一项所述的人工智能AI通信方法。
28.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有指令,当所述存储介质中的指令由网络设备的处理器执行时,使得网络设备能够执行权利要求13至22中任意一项所述的人工智能AI通信方法。
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CN202380009436.4A Pending CN116888937A (zh) | 2023-05-15 | 2023-05-15 | 一种人工智能通信方法、装置及存储介质 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117580073A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-20 | 北京小米移动软件有限公司 | 通信方法、设备和存储介质 |
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2023
- 2023-05-15 CN CN202380009436.4A patent/CN116888937A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN117580073A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-20 | 北京小米移动软件有限公司 | 通信方法、设备和存储介质 |
CN117580073B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-05-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 通信方法、设备和存储介质 |
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