WO2022257068A1 - 控制方法、终端设备和网络设备 - Google Patents

控制方法、终端设备和网络设备 Download PDF

Info

Publication number
WO2022257068A1
WO2022257068A1 PCT/CN2021/099340 CN2021099340W WO2022257068A1 WO 2022257068 A1 WO2022257068 A1 WO 2022257068A1 CN 2021099340 W CN2021099340 W CN 2021099340W WO 2022257068 A1 WO2022257068 A1 WO 2022257068A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
terminal device
cell
data
random access
Prior art date
Application number
PCT/CN2021/099340
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
范江胜
Original Assignee
Oppo广东移动通信有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oppo广东移动通信有限公司 filed Critical Oppo广东移动通信有限公司
Priority to PCT/CN2021/099340 priority Critical patent/WO2022257068A1/zh
Priority to EP21944578.0A priority patent/EP4344282A1/en
Priority to CN202180098700.7A priority patent/CN117397276A/zh
Publication of WO2022257068A1 publication Critical patent/WO2022257068A1/zh
Priority to US18/531,253 priority patent/US20240114360A1/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0803—Configuration setting
    • H04L41/0813—Configuration setting characterised by the conditions triggering a change of settings
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18—Network planning tools
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/10—Scheduling measurement reports ; Arrangements for measurement reports
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W74/00—Wireless channel access
    • H04W74/08—Non-scheduled access, e.g. ALOHA
    • H04W74/0833—Random access procedures, e.g. with 4-step access
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/22—Processing or transfer of terminal data, e.g. status or physical capabilities
    • H04W8/24—Transfer of terminal data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/16—Threshold monitoring

Definitions

  • the present application relates to the communication field, and more specifically, to a control method, a terminal device and a network device.
  • the input parameters considered by the terminal device are very limited, but the types of parameters that the terminal device can learn are far more than the parameters considered.
  • considering the comprehensive influence of multiple parameters will improve the effectiveness of terminal equipment decision-making, such as improving terminal energy consumption and user delay.
  • the existing protocol architecture does not support the use of these additional parameters by the terminal device, which is not conducive to further improvement of the performance of the terminal device.
  • Embodiments of the present application provide a control method, a terminal device, and a network device, which can improve the performance of the terminal device.
  • the embodiment of this application proposes a control method, including:
  • the first terminal device receives artificial intelligence (AI) control information from the network device or the second terminal device, and the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data At least one of type information, AI-related data feedback trigger event configuration information, and AI-related data feedback format requirements.
  • AI artificial intelligence
  • the embodiment of this application also proposes a control method, including:
  • the network device sends AI control information to the first terminal device, and the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, and AI related data feedback trigger events At least one of configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • the embodiment of this application also proposes a control method, including:
  • the second terminal device sends AI control information to the first terminal device, and the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, and AI related data feedback Trigger event configuration information and at least one of AI-related data feedback format requirements.
  • the embodiment of the present application also proposes a terminal device, including:
  • the first receiving module is configured to receive AI control information from a network device or a second terminal device, where the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data type Information, AI-related data feedback trigger event configuration information, and AI-related data feedback format requirements.
  • AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data type Information, AI-related data feedback trigger event configuration information, and AI-related data feedback format requirements.
  • the embodiment of this application also proposes a network device, including:
  • the first sending module is configured to send AI control information to the first terminal device, the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, AI Relevant data feedback triggers event configuration information and at least one of AI-related data feedback format requirements.
  • the embodiment of the present application also proposes a terminal device, including:
  • the third sending module is configured to send AI control information to the first terminal device, the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, AI Relevant data feedback triggers event configuration information and at least one of AI-related data feedback format requirements.
  • the embodiment of the present application also proposes a terminal device, including: a processor, a memory, and a transceiver, the memory is used to store a computer program, the processor is used to call and run the computer program stored in the memory, and control the transceiver, Perform the method as described in any one of the above.
  • the embodiment of the present application also proposes a network device, including: a processor, a memory, and a transceiver, the memory is used to store a computer program, the processor is used to call and run the computer program stored in the memory, and control the transceiver, Perform the method as described in any one of the above.
  • the embodiment of the present application also proposes a chip, including: a processor, configured to call and run a computer program from a memory, so that a device installed with the chip executes the method described in any one of the above.
  • the embodiment of the present application also provides a computer-readable storage medium for storing a computer program, the computer program causes a computer to execute the method described in any one of the above claims.
  • An embodiment of the present application also provides a computer program product, including computer program instructions, the computer program instructions cause a computer to execute the method described in any one of the above claims.
  • An embodiment of the present application also provides a computer program, which enables a computer to execute the method described in any one of the foregoing.
  • the first terminal device receives the AI control information, so that the terminal device can flexibly use various input parameters, and use an intelligent analysis method to achieve an optimization goal, thereby improving the performance of the terminal device.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an application scenario of an embodiment of the present application.
  • Fig. 2 is a schematic flowchart of a control method 200 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 3 is a flow chart of the overall idea of a control method according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 4 is an implementation flowchart of a control method 400 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 5 is a schematic flowchart of a control method 500 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 6 is a schematic flowchart of a control method 600 according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 7 is a schematic structural diagram of a terminal device 700 according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 8 is a schematic structural diagram of a terminal device 800 according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 9 is a schematic structural diagram of a network device 900 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 10 is a schematic structural diagram of a network device 1000 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 11 is a schematic structural diagram of a terminal device 1100 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 12 is a schematic structural diagram of a terminal device 1200 according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 13 is a schematic structural diagram of a communication device 1300 according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 14 is a schematic structural diagram of a chip 1400 according to an embodiment of the present application.
  • the technical solution of the embodiment of the present application can be applied to various communication systems, such as: Global System of Mobile communication (Global System of Mobile communication, GSM) system, code division multiple access (Code Division Multiple Access, CDMA) system, broadband code division multiple access (Wideband Code Division Multiple Access, WCDMA) system, General Packet Radio Service (GPRS), Long Term Evolution (LTE) system, Advanced long term evolution (LTE-A) system , New Radio (NR) system, evolution system of NR system, LTE (LTE-based access to unlicensed spectrum, LTE-U) system on unlicensed spectrum, NR (NR-based access to unlicensed spectrum) on unlicensed spectrum unlicensed spectrum (NR-U) system, Universal Mobile Telecommunication System (UMTS), Wireless Local Area Networks (WLAN), Wireless Fidelity (WiFi), next-generation communications (5th-Generation , 5G) system or other communication systems, etc.
  • GSM Global System of Mobile communication
  • CDMA code division multiple access
  • WCDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • the communication system in the embodiment of the present application may be applied to a carrier aggregation (Carrier Aggregation, CA) scenario, may also be applied to a dual connectivity (Dual Connectivity, DC) scenario, and may also be applied to an independent (Standalone, SA) deployment Web scene.
  • Carrier Aggregation, CA Carrier Aggregation
  • DC Dual Connectivity
  • SA independent deployment Web scene
  • the embodiment of the present application does not limit the applied frequency spectrum.
  • the embodiments of the present application may be applied to licensed spectrum, and may also be applied to unlicensed spectrum.
  • terminal equipment may also be referred to as user equipment (User Equipment, UE), access terminal, user unit, user station, mobile station, mobile station, remote station, remote terminal, mobile device, user terminal, terminal, wireless communication device, user agent or user device, etc.
  • UE User Equipment
  • the terminal device can be a station (STAION, ST) in the WLAN, a cellular phone, a cordless phone, a Session Initiation Protocol (Session Initiation Protocol, SIP) phone, a wireless local loop (Wireless Local Loop, WLL) station, a personal digital processing (Personal Digital Assistant, PDA) devices, handheld devices with wireless communication functions, computing devices or other processing devices connected to wireless modems, vehicle-mounted devices, wearable devices, and next-generation communication systems, such as terminal devices in NR networks or Terminal equipment in the future evolution of the Public Land Mobile Network (PLMN) network.
  • STAION, ST Session Initiation Protocol
  • SIP Session Initiation Protocol
  • WLL Wireless Local Loop
  • PDA Personal Digital Assistant
  • the terminal device may also be a wearable device.
  • Wearable devices can also be called wearable smart devices, which is a general term for the application of wearable technology to intelligently design daily wear and develop wearable devices, such as glasses, gloves, watches, clothing and shoes.
  • a wearable device is a portable device that is worn directly on the body or integrated into the user's clothing or accessories. Wearable devices are not only a hardware device, but also achieve powerful functions through software support, data interaction, and cloud interaction.
  • Generalized wearable smart devices include full-featured, large-sized, complete or partial functions without relying on smart phones, such as smart watches or smart glasses, etc., and only focus on a certain type of application functions, and need to cooperate with other devices such as smart phones Use, such as various smart bracelets and smart jewelry for physical sign monitoring.
  • the network device can be a device used to communicate with mobile devices, and the network device can be an access point (Access Point, AP) in WLAN, a base station (Base Transceiver Station, BTS) in GSM or CDMA, or a base station (BTS) in WCDMA.
  • a base station (NodeB, NB) can also be an evolved base station (Evolutional Node B, eNB or eNodeB) in LTE, or a relay station or access point, or a vehicle device, a wearable device, and a network device (gNB) in an NR network Or a network device in a future evolved PLMN network, etc.
  • the network device provides services for the cell, and the terminal device communicates with the network device through the transmission resources (for example, frequency domain resources, or spectrum resources) used by the cell.
  • the cell may be a network device (for example, The cell corresponding to the base station) may belong to the macro base station or the base station corresponding to the small cell (Small cell).
  • the small cell here may include: Metro cell, Micro cell, Pico cell cell), Femto cell, etc. These small cells have the characteristics of small coverage and low transmission power, and are suitable for providing high-speed data transmission services.
  • Fig. 1 exemplarily shows one network device 110 and two terminal devices 120
  • the wireless communication system 100 may include multiple network devices 110, and the coverage of each network device 110 may include other numbers
  • the terminal device 120 which is not limited in this embodiment of the present application.
  • the embodiment of the present application may be applied to a terminal device 120 and a network device 110 , and may also be applied to a terminal device 120 and another terminal device 120 .
  • the wireless communication system 100 may also include other network entities such as a mobility management entity (Mobility Management Entity, MME), an access and mobility management function (Access and Mobility Management Function, AMF). This is not limited.
  • MME Mobility Management Entity
  • AMF Access and Mobility Management Function
  • the "indication" mentioned in the embodiments of the present application may be a direct indication, may also be an indirect indication, and may also mean that there is an association relationship.
  • a indicates B which can mean that A directly indicates B, for example, B can be obtained through A; it can also indicate that A indirectly indicates B, for example, A indicates C, and B can be obtained through C; it can also indicate that there is an association between A and B relation.
  • the term "corresponding" may indicate that there is a direct or indirect correspondence between the two, or that there is an association between the two, or that it indicates and is indicated, configuration and is configuration etc.
  • the input parameters considered by the terminal equipment are very limited, and the input parameters usually considered include cell signal measurement results; but the types of parameters that the terminal equipment can obtain However, it is far more than the cell signal measurement results.
  • the existing protocol architecture does not support terminal equipment using these additional parameters. It is beneficial to further improve the performance of the terminal equipment.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a control method 200 according to the embodiment of the present application. This method can optionally be applied to the system shown in FIG. 1 , but is not limited thereto . The method includes at least some of the following.
  • the first terminal device receives AI control information from the network device or the second terminal device, and the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data type information , at least one of AI-related data feedback trigger event configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • the foregoing network equipment may include access network equipment or core network equipment.
  • the aforementioned AI-related data may include at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the first terminal device can flexibly use a variety of input parameters, break through the constraints of fixed input in traditional protocols, and use intelligent analysis methods to achieve different optimization goals.
  • the AI control information received by the first terminal device can be used in a communication process such as a random access process or a cell selection reselection process, and can improve the performance of the random access process or the cell selection reselection process.
  • Fig. 3 is a flow chart of the overall idea of a control method according to an embodiment of the present application, including the following steps:
  • the first terminal device receives AI control information from the target device.
  • the target device may be a network device or a second terminal device.
  • the specific content of the AI control information is as described above.
  • the first terminal device feeds back AI-related data to the target device, where the AI-related data includes at least one of AI algorithm input data, AI algorithm output data, and AI algorithm intermediate data.
  • the feedback of AI-related data can be triggered based on preset events, which can be explicitly configured by the target device or predefined by the protocol.
  • the AI algorithm indicated by the AI algorithm information in the AI control information may include a data input module, a data output module, and the like.
  • the application scenario identification information in the above AI control information may be used to identify a specific usage scenario of the AI algorithm; the application scenario indicated by the application scenario identification information may include random access scenarios, cell selection and reselection scenarios, network At least one of a scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario is selected.
  • the cell selection and reselection scenarios can also be called cell search scenarios, the network selection scenarios include public network selection scenarios or non-public network selection scenarios, and the cell measurement scenarios include cell measurement start scenarios, cell measurement execution scenarios, and cell measurement result reporting scenarios. at least one.
  • the optimization target information in the above AI control information is used to indicate the optimization target of the AI algorithm; the optimization target indicated by the optimization target information includes energy saving, reducing delay, increasing data throughput, reducing data bit error rate, Improve at least one of the business service quality (QoS, Quality of Service) level and improve business continuity.
  • QoS Quality of Service
  • energy saving includes energy saving of terminal equipment and/or energy saving of network equipment.
  • reducing delay may include reducing at least one of access process delay, service interruption delay, service end-to-end delay, and data processing delay.
  • the delay may refer to the average delay or the minimum time delay.
  • the delay or the maximum delay is not limited in this application.
  • the data throughput may be an average throughput or a peak throughput.
  • the above AI-related data feedback format requirements can be used to define the AI-related data feedback format, and the AI-related data feedback format requirements include the data type requirements that need to be fed back and/or the accuracy requirements of the data types that need to be fed back.
  • the data type requiring feedback is required to include at least one data type requiring feedback.
  • the included content varies with different application scenarios. details as follows:
  • AI algorithm input data type information (1) AI algorithm input data type information:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Geographic location information of the first terminal device is based on the location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; random access channel busyness evaluation results; channel interference evaluation results; historical random access reports.
  • the evaluation result of the busy degree of the random access channel may be used to evaluate the load degree of the random access channel, so as to assist the first terminal device in deciding whether to initiate a random access attempt.
  • the terminal device is more inclined to initiate a random access attempt when the load of the random access channel is light.
  • the above-mentioned historical random access report may include a random access report (RACH Report) obtained by a network self-optimization (SON, Self-optimization Network) process; the random access report may include at least one of the following data: random access occurs The cell identity corresponding to the process, the reason for triggering the random access process, the time-frequency resource configuration used in the random access process, the records related to the four-step random access process or the two-step random access process.
  • RACH Report random access report obtained by a network self-optimization (SON, Self-optimization Network) process
  • SON Self-optimization Network
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information may include at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the same input parameters may give completely different results for different AI algorithms.
  • terminal devices or network devices may need to update the algorithm itself based on historical calculations.
  • the above updated AI algorithm may include The order in which each input parameter is used in the algorithm, the weight ratio of each parameter when used in the algorithm, and other factors.
  • a good algorithm should have a mechanism for self-updating based on output characteristics.
  • the above AI algorithm input parameter modification strategy can be used to adjust the type of AI algorithm input parameters, such as eliminating some relatively useless input parameters and adding some newly identified input parameters.
  • the above AI algorithm output parameter modification strategy can be used to adjust the type of AI algorithm output parameters, such as eliminating some relatively useless output parameters.
  • the above-mentioned updated AI algorithm, AI algorithm input parameter modification strategy, and AI algorithm output parameter modification strategy can be combined to form an update of the AI algorithm.
  • the above random access configuration selection strategy may be used for the first terminal device to select a target random access configuration according to AI algorithm input data; wherein, the target random access configuration may include at least one of the following:
  • SSB Synchronization signal/physical broadcast channel block
  • CSI-RS Channel State Information-Reference Signal
  • the desired random access configuration above is similar to the target random access configuration information, and will not be repeated here.
  • AI algorithm input data type information (1) AI algorithm input data type information:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice (Slice) type information expected by the user; geographic location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; Historical cell selection and reselection data of terminal equipment; channel interference assessment results; minimization of drive test (MDT, Minimization of drive test) record report; cell deployment related information.
  • slice Session
  • the destination information desired by the user may be used to assist the first terminal device in planning or predicting the moving route.
  • the historical cell selection and reselection data of the first terminal device may include the identification information of the first terminal device's historical resident cell and the duration information of staying in the cell, and the identification information of the cell may be a cell global identity (CGI, Cell Global Identity) Or combined information of frequency point information and Physical Cell Identity (PCI, Physical Cell Identity) information.
  • CGI Cell Global Identity
  • PCI Physical Cell Identity
  • the above record report may include data recorded by log MDT (logged MDT) and/or instant MDT (immediate MDT).
  • the above cell deployment related information can be used to provide basic information of cells in a certain area, including at least one of the following information: area identification information, geographic coordinate information of each cell in the area, frequency resources used by each cell in the area Relevant information, PCI information used by each cell in the area, Global Cell Identity (CGI) information used by each cell in the area, coverage information of each cell in the area, historical load information of each cell in the area , the service type supported by each cell in the area, and the slice type information supported by each cell in the area.
  • area identification information geographic coordinate information of each cell in the area, frequency resources used by each cell in the area Relevant information, PCI information used by each cell in the area, Global Cell Identity (CGI) information used by each cell in the area, coverage information of each cell in the area, historical load information of each cell in the area , the service type supported by each cell in the area, and the slice type information supported by each cell in the area.
  • CGI Global Cell Identity
  • the above cell deployment-related information may be provided by the network device through public signaling and/or dedicated signaling; or provided by the second terminal device through at least one of unicast signaling, multicast signaling, and broadcast signaling.
  • the public signaling may include a broadcast message or a paging message
  • the dedicated signaling may include an application layer message, a non-access layer message, a radio resource control (RRC, Radio Resource Control) message, a layer 2 control message, or a layer 1 control message. information.
  • RRC Radio Resource Control
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information may include at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above expected cell selection and reselection path information is used to assist the first terminal device to select the best reselection path.
  • the AI algorithm can plan a time-consuming Less, less power consumption or easy to initiate the path of favorite business, optimize user experience.
  • the updated AI algorithm, AI algorithm input parameter modification strategy, and AI algorithm output parameter modification strategy correspond to the content in the above scenario 1, and will not be repeated here.
  • the above decision information for determining the target cell in the process of cell selection and reselection can be used by the first terminal device to obtain the characteristic information of the target cell according to the input data of the AI algorithm; wherein, the characteristic information of the target cell includes at least one of the following: CGI corresponding to the target cell information; frequency-related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the measurement result of the serving cell or at least one neighboring cell may be a cell-level measurement result or a beam-level measurement result, and the measurement based on it may be Reference Signal Received Power (RSRP, Reference Signal Received Power), reference At least one of the received signal quality (RSRQ, Reference Signal Received Quality) and the signal-to-noise ratio (SINR, Signal to Interference plus Noise Ratio).
  • RSRP Reference Signal Received Power
  • RSRQ Reference Signal Received Quality
  • SINR Signal to Interference plus Noise Ratio
  • the trigger mechanism for the first terminal device to feed back AI-related data in the above step S320 may have at least the following two situations:
  • the AI control information received by the first terminal device may include AI-related data feedback trigger event configuration information.
  • the AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; where the event is used to trigger the first terminal device to feed back AI-related data to the network device or the second terminal device.
  • the first terminal device feeds back the AI-related data to the network device or the second terminal device.
  • the event type information does not need to appear.
  • the configuration information associated with the event needs to be configured, such as configuration thresholds, timers, and the like.
  • the network device or the second terminal device needs to select an event to configure for the first terminal device.
  • the event type information needs to be configured; if it is also necessary to configure the configuration details of the corresponding event, it is associated with the event configuration information will also appear.
  • the event type indicated by the above event type information may include at least one of the following:
  • Event 1 The data feedback timer (such as T1) times out;
  • Event 2 The absolute time of data feedback (for example, denoted as T) arrives;
  • Event 3 Periodic data feedback timer (for example, marked as T2) times out;
  • Event 4 the memory occupied by the AI-related data stored in the first terminal device is higher than the first threshold
  • Event 5 The signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second threshold
  • Event 6 The signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the third threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the third threshold reaches the first duration.
  • the above-mentioned events 1 to 4 and event 5 or event 6 can be used in combination, and the single event included in the combined event is considered to be triggered by the combined event.
  • data feedback timer T1 data feedback absolute time T
  • periodic data feedback timer T2 first threshold, second threshold, third threshold or first duration
  • system broadcast message dedicated signaling, default value.
  • the first terminal device feeds back AI-related data to the network device or the second terminal device;
  • the preset event may include at least one of the following:
  • Event 1 receiving first indication information from the network device, where the first indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the network device;
  • Event 2 receiving second indication information from the second terminal device, where the second indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the second terminal device;
  • Event 3 The first terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • Event 4 The first terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • Event 5 The first terminal device determines that the AI algorithm output parameter strategy needs to be modified
  • Event 6 The signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • Event 7 The signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the above-mentioned events 1 to 5 and event 6 or event 7 can be used in combination, and the single event included in the combined event is considered to be triggered by the combined event.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration may be configured in at least one of the following manners: a system broadcast message, dedicated signaling, and a default value.
  • Fig. 4 is an implementation flowchart of a control method 400 according to an embodiment of the present application, showing related steps for the first terminal device to feed back AI-related data, including the following steps:
  • the first terminal device sends a first message to the network device or the second terminal device, where the first message is used to instruct the network device or the second terminal device to extract AI-related data.
  • S420 Receive a second message from the network device or the second terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • S430 The first terminal device feeds back the AI-related data to the network device or the second terminal device.
  • the feedback mechanism shown in FIG. 4 is only an example, and other methods may also be used in the present application.
  • the first terminal device does not feed back AI-related data immediately, but feeds back AI-related data to the network device or the second terminal device after being triggered by the above trigger mechanism.
  • the first terminal device may feed back AI-related data multiple times.
  • the first terminal device may further include: establishing an AI data transmission security mechanism, and activating the AI data transmission security mechanism.
  • the first terminal device Before receiving the AI control information, the first terminal device establishes an AI data transmission security mechanism with the network device or the second terminal device; AI data can only be exchanged after the AI data transmission security mechanism is activated.
  • Method 2 It is not required to establish an AI data transmission security mechanism before receiving AI control information; however, if the first terminal device needs to feed back AI-related data, it must first establish and activate an AI data transmission security mechanism. That is, AI-related data can only be sent on the premise that the AI data transmission security mechanism is established and activated.
  • the first terminal device and the network device or the first terminal device and the second terminal device may send capability indications to each other.
  • the first terminal device receives third indication information from the network device, where the third indication information is used to indicate whether the current network supports the AI function.
  • the third indication information is carried in at least one of the following ways: public signaling message; dedicated signaling message; non-access stratum (NAS, Non-access stratum) message.
  • the common signaling includes a broadcast message or a paging message
  • the dedicated signaling includes an application layer message, an RRC message, a layer 2 control message or a layer 1 control message.
  • the first terminal device sends the first capability indication information to the network device, where the first capability indication information is used to inform the network device whether the first terminal device supports the AI function.
  • the first terminal device exchanges second capability indication information with the second terminal device, where the second capability indication information is used to inform the second terminal device whether the first terminal device supports the AI function.
  • the terminal device can flexibly use a variety of input parameters, break through the constraints of fixed input in traditional protocols, and use intelligent analysis methods to achieve different optimization goals. For example, performance in a random access process or a cell selection and reselection process can be improved.
  • FIG. 5 is a schematic flowchart of a control method 500 according to the embodiment of the present application. This method can optionally be applied to the system shown in FIG. 1 , but is not limited to this. The method includes at least some of the following.
  • the network device sends AI control information to the first terminal device, the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, and AI related data feedback Trigger event configuration information and at least one of AI-related data feedback format requirements.
  • the application scenario indicated by the above application scenario identification information includes at least one of a random access scenario, a cell selection and reselection scenario, a network selection scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario.
  • the cell selection and reselection scenario can also be called a cell search scenario
  • the network selection scenario includes a public network selection scenario or a non-public network selection scenario
  • the cell measurement scenario includes a cell measurement start scenario, a cell measurement execution scenario, and a cell measurement result reporting scenario at least one of .
  • the optimization target indicated by the above optimization target information includes at least one of energy saving, delay reduction, data throughput improvement, data bit error rate reduction, service QoS level improvement, and service continuity improvement.
  • energy saving includes energy saving of terminal equipment and/or energy saving of network equipment.
  • reducing delay may include reducing at least one of access process delay, service interruption delay, service end-to-end delay, and data processing delay.
  • the delay may refer to the average delay or the minimum time delay.
  • the delay or the maximum delay is not limited in this application.
  • the data throughput may be an average throughput or a peak throughput.
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Geographic location information of the first terminal device is based on the location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; random access channel busyness evaluation results; channel interference evaluation results; historical random access reports.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the above random access configuration selection strategy is used for the first terminal device to select a target random access configuration according to the input data of the AI algorithm;
  • the target random access configuration includes at least one of the following:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice type information expected by the user; geographic location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; A terminal device's historical cell selection and reselection data; channel interference assessment results; minimized drive test MDT record report; cell deployment related information.
  • the above cell deployment related information is used to provide basic information of cells in a certain area, and the basic information includes at least one of the following:
  • Area identification information geographical coordinate information of each cell in the area; frequency resource related information used by each cell in the area; PCI information of the physical cell identity used by each cell in the area; global information used by each cell in the area Cell identification code CGI information; coverage information of each cell in the area; historical load information of each cell in the area; service type supported by each cell in the area; slice type information supported by each cell in the area.
  • the above cell deployment-related information is provided by the network device through public signaling and/or dedicated signaling.
  • the common signaling may include a broadcast message or a paging message
  • the dedicated signaling may include an application layer message, a non-access layer message, an RRC message, a layer 2 control message or a layer 1 control message.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above decision information for determining the target cell is used by the first terminal device to obtain target cell feature information according to the AI algorithm input data;
  • the target cell feature information includes at least one of the following:
  • CGI information corresponding to the target cell CGI information corresponding to the target cell; frequency related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the aforementioned AI-related data includes at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the aforementioned AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; wherein, the event is used to trigger the first terminal device to feed back AI to the network device related data.
  • the event type indicated by the above event type information includes at least one of the following:
  • the data feedback timer expires; the absolute time of data feedback arrives; the periodic data feedback timer expires; the memory occupied by the AI-related data stored by the first terminal device is higher than the first threshold; the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second Threshold: the serving cell signal measurement result is greater than or equal to a third threshold, and the duration of the serving cell signal measurement result being greater than or equal to the third threshold reaches a first duration.
  • the above data feedback timer, the data feedback absolute time, the periodic data feedback timer, the first threshold, the second threshold, the third threshold or the first duration adopt Configure at least one of the following:
  • the network device receives AI-related data from the first terminal device when the foregoing preset event is triggered;
  • the preset event includes at least one of the following:
  • the first terminal device receives first indication information from the network device, where the first indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the network device;
  • the first terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • the first terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • the first terminal device determines that the AI algorithm output parameter strategy needs to be modified
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration are configured in at least one of the following manners: a system broadcast message; dedicated signaling; and a default value.
  • the aforementioned AI-related data feedback format requirements include data type requirements that require feedback and/or accuracy requirements for data types that require feedback.
  • the data type requiring feedback is required to include at least one data type requiring feedback.
  • the method before receiving the AI-related data fed back by the first terminal device, the method further includes: receiving a first message from the first terminal device, where the first message is used to instruct the network device to extract the AI-related data .
  • the method further includes: sending a second message to the first terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • the method before receiving the AI-related data fed back by the first terminal device, the method further includes: establishing a security mechanism for AI data transmission.
  • the above method further includes: sending third indication information to the first terminal device, where the third indication information is used to indicate whether the current network supports the AI function.
  • the above-mentioned third indication information is carried in at least one of the following ways: public signaling message; dedicated signaling message; non-access stratum NAS message.
  • the above method further includes: receiving first capability indication information from the first terminal device, where the first capability indication information is used to inform the network device whether the first terminal device supports the AI function.
  • the foregoing network devices include access network devices or core network devices.
  • FIG. 6 is a schematic flowchart of a control method 600 according to the embodiment of the present application. This method can optionally be applied to the system shown in FIG. 1 , but is not limited to this. The method includes at least some of the following.
  • the second terminal device sends AI control information to the first terminal device, where the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, AI related At least one of the data feedback trigger event configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, AI related At least one of the data feedback trigger event configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • the application scenario indicated by the above application scenario identification information includes at least one of a random access scenario, a cell selection and reselection scenario, a network selection scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario.
  • the cell selection and reselection scenario can also be called a cell search scenario
  • the network selection scenario includes a public network selection scenario or a non-public network selection scenario
  • the cell measurement scenario includes a cell measurement start scenario, a cell measurement execution scenario, and a cell measurement result reporting scenario at least one of .
  • the optimization target indicated by the above optimization target information includes at least one of energy saving, delay reduction, data throughput increase, data bit error rate reduction, service quality QoS level improvement, and business continuity improvement.
  • energy saving includes energy saving of terminal equipment and/or energy saving of network equipment.
  • reducing delay may include reducing at least one of access process delay, service interruption delay, service end-to-end delay, and data processing delay.
  • the delay may refer to the average delay or the minimum time delay.
  • the delay or the maximum delay is not limited in this application.
  • the data throughput may be an average throughput or a peak throughput.
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Geographic location information of the first terminal device is based on the location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; random access channel busyness evaluation results; channel interference evaluation results; historical random access reports.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the above random access configuration selection strategy is used for the first terminal device to select a target random access configuration according to the input data of the AI algorithm;
  • the target random access configuration includes at least one of the following:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice type information expected by the user; geographic location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; A terminal device's historical cell selection and reselection data; channel interference assessment results; minimized drive test MDT record report; cell deployment related information.
  • the above cell deployment related information is used to provide basic information of cells in a certain area, and the basic information includes at least one of the following:
  • Area identification information geographical coordinate information of each cell in the area; frequency resource related information used by each cell in the area; PCI information of the physical cell identity used by each cell in the area; global information used by each cell in the area Cell identification code CGI information; coverage information of each cell in the area; historical load information of each cell in the area; service type supported by each cell in the area; slice type information supported by each cell in the area.
  • the above cell deployment-related information is provided by the second terminal device through at least one of unicast signaling, multicast signaling, and broadcast signaling.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above decision information for determining the target cell is used by the first terminal device to obtain target cell feature information according to the AI algorithm input data;
  • the target cell feature information includes at least one of the following:
  • CGI information corresponding to the target cell CGI information corresponding to the target cell; frequency related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the aforementioned AI-related data includes at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the above AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; wherein the event is used to trigger the first terminal device to send the second terminal device Feedback AI-related data.
  • the event type indicated by the above event type information includes at least one of the following:
  • the data feedback timer expires; the absolute time of data feedback arrives; the periodic data feedback timer expires; the memory occupied by the AI-related data stored by the first terminal device is higher than the first threshold; the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second Threshold: the serving cell signal measurement result is greater than or equal to a third threshold, and the duration of the serving cell signal measurement result being greater than or equal to the third threshold reaches a first duration.
  • the above data feedback timer, the data feedback absolute time, the periodic data feedback timer, the first threshold, the second threshold, the third threshold or the first duration adopt Configure at least one of the following methods: system broadcast message; dedicated signaling; default value.
  • the above method further includes, when a preset event is triggered, the second terminal device receives AI-related data from the first terminal device; the preset event includes at least one of the following:
  • the first terminal device receives second indication information from the second terminal device, where the second indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the second terminal device;
  • the first terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • the first terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • the first terminal device determines that the AI algorithm output parameter policy needs to be modified
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration are configured in at least one of the following manners: a system broadcast message; dedicated signaling; and a default value.
  • the aforementioned AI-related data feedback format requirements include data type requirements that require feedback and/or accuracy requirements for data types that require feedback.
  • the method may further include: receiving a first message from the first terminal device, where the first message is used to instruct the second terminal device to extract the AI-related data.
  • the method may further include: sending a second message to the first terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • the method may further include: establishing a security mechanism for AI data transmission.
  • the above method further includes: exchanging second capability indication information with the first terminal device, where the second capability indication information is used to inform the second terminal device whether the first terminal device supports the AI function.
  • FIG. 7 is a schematic structural diagram of a terminal device 700 according to the embodiment of the present application, including:
  • the first receiving module 710 is configured to receive AI control information from a network device or a second terminal device, where the AI control information includes AI algorithm information, application scenario identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data At least one of type information, AI-related data feedback trigger event configuration information, and AI-related data feedback format requirements.
  • the application scenario indicated by the above application scenario identification information includes at least one of a random access scenario, a cell selection and reselection scenario, a network selection scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario.
  • the optimization target indicated by the above optimization target information includes at least one of energy saving, delay reduction, data throughput increase, data bit error rate reduction, service quality QoS level improvement, and business continuity improvement.
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • the geographic location information of the terminal device The geographic location information of the terminal device; the measurement result of the serving cell; the measurement result of at least one neighboring cell; the evaluation result of the busy degree of the random access channel; the evaluation result of the channel interference; and the historical random access report.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the above random access configuration selection strategy is used for the terminal device to select a target random access configuration according to the input data of the AI algorithm;
  • the target random access configuration includes at least one of the following:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice type information expected by the user; geographic location information of the terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; Historical cell selection and reselection data; channel interference assessment results; minimized drive test MDT record report; cell deployment related information.
  • the above cell deployment related information is used to provide basic information of cells in a certain area, and the basic information includes at least one of the following:
  • Area identification information geographical coordinate information of each cell in the area; frequency resource related information used by each cell in the area; PCI information of the physical cell identity used by each cell in the area; global information used by each cell in the area Cell identification code CGI information; coverage information of each cell in the area; historical load information of each cell in the area; service type supported by each cell in the area; slice type information supported by each cell in the area.
  • the above cell deployment-related information is provided by the network device through public signaling and/or dedicated signaling; or, the cell deployment-related information is provided by the second terminal device through unicast signaling, multicast signaling At least one of signaling and broadcast signaling is provided.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above decision information for determining the target cell is used by the terminal device to obtain target cell feature information according to the AI algorithm input data;
  • the target cell feature information includes at least one of the following:
  • CGI information corresponding to the target cell CGI information corresponding to the target cell; frequency related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the aforementioned AI-related data includes at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the aforementioned AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; wherein, the event is used to trigger the terminal device to report to the network device or the second The second terminal device feeds back AI-related data.
  • the event type indicated by the above event type information includes at least one of the following:
  • the data feedback timer expires; the absolute time of data feedback arrives; the periodic data feedback timer expires; the memory occupied by the AI-related data stored by the terminal device is higher than the first threshold; the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second threshold; The signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to a third threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the third threshold reaches a first duration.
  • the above data feedback timer, the data feedback absolute time, the periodic data feedback timer, the first threshold, the second threshold, the third threshold or the first duration adopt Configure at least one of the following methods: system broadcast message; dedicated signaling; default value.
  • FIG. 8 is a schematic structural diagram of a terminal device 800 according to the embodiment of the present application, including a first receiving module 710, and also includes:
  • the feedback module 820 is configured to feed back AI-related data to the network device or the second terminal device when a preset event is triggered; the preset event includes at least one of the following:
  • the terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • the terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • the terminal device determines that the AI algorithm output parameter strategy needs to be modified
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration are configured in at least one of the following manners: a system broadcast message; dedicated signaling; and a default value.
  • the aforementioned AI-related data feedback format requirements include data type requirements that require feedback and/or accuracy requirements for data types that require feedback.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • a first indication module 830 configured to send a first message to the network device or the second terminal device, where the first message is used to instruct the network device or the second terminal device to extract the AI-related data .
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the second receiving module 840 is configured to receive a second message from the network device or the second terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the first security mechanism module 850 is configured to establish an AI data transmission security mechanism and activate the AI data transmission security mechanism.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the third receiving module 860 is configured to receive third indication information from the network device, where the third indication information is used to indicate whether the current network supports the AI function.
  • the above-mentioned third indication information is carried in at least one of the following ways: public signaling message; dedicated signaling message; NAS message.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the second indication module 870 is configured to send first capability indication information to the network device, where the first capability indication information is used to inform the network device whether the terminal device supports an AI function; or interact with a second terminal device Second capability indication information, where the second capability indication information is used to inform the second terminal device whether the terminal device supports the AI function.
  • the foregoing network devices include access network devices or core network devices.
  • FIG. 9 is a schematic structural diagram of a network device 900 according to the embodiment of the present application, including:
  • the first sending module 910 is configured to send AI control information to the first terminal device, where the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, At least one of AI-related data feedback trigger event configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, AI algorithm output data type information, At least one of AI-related data feedback trigger event configuration information and AI-related data feedback format requirements.
  • the application scenario indicated by the above application scenario identification information includes at least one of a random access scenario, a cell selection and reselection scenario, a network selection scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario.
  • the optimization target indicated by the above optimization target information includes at least one of energy saving, delay reduction, data throughput increase, data bit error rate reduction, service quality QoS level improvement, and business continuity improvement.
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Geographic location information of the first terminal device is based on the location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; random access channel busyness evaluation results; channel interference evaluation results; historical random access reports.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the above random access configuration selection strategy is used for the first terminal device to select a target random access configuration according to the input data of the AI algorithm;
  • the target random access configuration includes at least one of the following:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice type information expected by the user; geographic location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; A terminal device's historical cell selection and reselection data; channel interference assessment results; minimized drive test MDT record report; cell deployment related information.
  • the above cell deployment related information is used to provide basic information of cells in a certain area, and the basic information includes at least one of the following:
  • Area identification information geographical coordinate information of each cell in the area; frequency resource related information used by each cell in the area; PCI information of the physical cell identity used by each cell in the area; global information used by each cell in the area Cell identification code CGI information; coverage information of each cell in the area; historical load information of each cell in the area; service type supported by each cell in the area; slice type information supported by each cell in the area.
  • the above cell deployment-related information is provided by the network device through public signaling and/or dedicated signaling.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above decision information for determining the target cell is used by the first terminal device to obtain target cell feature information according to the AI algorithm input data;
  • the target cell feature information includes at least one of the following:
  • CGI information corresponding to the target cell CGI information corresponding to the target cell; frequency related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the aforementioned AI-related data includes at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the aforementioned AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; wherein, the event is used to trigger the first terminal device to feed back AI to the network device related data.
  • the event type indicated by the above event type information includes at least one of the following:
  • the data feedback timer expires; the absolute time of data feedback arrives; the periodic data feedback timer expires; the memory occupied by the AI-related data stored by the first terminal device is higher than the first threshold; the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second Threshold: the serving cell signal measurement result is greater than or equal to a third threshold, and the duration of the serving cell signal measurement result being greater than or equal to the third threshold reaches a first duration.
  • the above data feedback timer, the data feedback absolute time, the periodic data feedback timer, the first threshold, the second threshold, the third threshold or the first duration adopt Configure at least one of the following methods: system broadcast message; dedicated signaling; default value.
  • FIG. 10 is a schematic structural diagram of a network device 1000 according to the embodiment of the present application, including a first sending module 910, and further includes:
  • the fourth receiving module 1020 is configured to receive AI-related data from the first terminal device when a preset event is triggered; the preset event includes at least one of the following:
  • the first terminal device receives first indication information from the network device, where the first indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the network device;
  • the first terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • the first terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • the first terminal device determines that the AI algorithm output parameter policy needs to be modified
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration are configured in at least one of the following manners: a system broadcast message; dedicated signaling; and a default value.
  • the aforementioned AI-related data feedback format requirements include data type requirements that require feedback and/or accuracy requirements for data types that require feedback.
  • the above-mentioned network equipment may also include:
  • the fifth receiving module 1030 is configured to receive a first message from the first terminal device, where the first message is used to instruct the network device to extract the AI-related data.
  • the above-mentioned network equipment may also include:
  • the second sending module 1040 is configured to send a second message to the first terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • the above-mentioned network equipment may also include:
  • the second security mechanism module 1050 is configured to establish a security mechanism for AI data transmission.
  • the above-mentioned network equipment may also include:
  • the third indication module 1060 is configured to send third indication information to the first terminal device, where the third indication information is used to indicate whether the current network supports the AI function.
  • the above-mentioned third indication information is carried in at least one of the following ways: public signaling message; dedicated signaling message; NAS message.
  • the above-mentioned network equipment may also include:
  • the sixth receiving module 1070 is configured to receive first capability indication information from the first terminal device, where the first capability indication information is used to inform the network device whether the first terminal device supports an AI function.
  • the foregoing network devices include access network devices or core network devices.
  • FIG. 11 is a schematic structural diagram of a terminal device 1100 according to the embodiment of the present application, including:
  • the third sending module 1110 is configured to send artificial intelligence AI control information to the first terminal device, the AI control information includes AI algorithm information, application scene identification information, optimization target information, AI algorithm input data type information, and AI algorithm output data type Information, AI-related data feedback trigger event configuration information, and AI-related data feedback format requirements.
  • the application scenario indicated by the above application scenario identification information includes at least one of a random access scenario, a cell selection and reselection scenario, a network selection scenario, a cell measurement scenario, a paging scenario, and a handover scenario.
  • the optimization target indicated by the above optimization target information includes at least one of energy saving, delay reduction, data throughput increase, data bit error rate reduction, service quality QoS level improvement, and business continuity improvement.
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Geographic location information of the first terminal device serving cell measurement results
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected random access configuration e.g., Expected random access configuration; updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; random access configuration selection strategy.
  • the above random access configuration selection strategy is used for the first terminal device to select a target random access configuration according to the input data of the AI algorithm;
  • the target random access configuration includes at least one of the following:
  • the data type indicated by the AI algorithm input data type information includes at least one of the following:
  • Destination information expected by the user Destination information expected by the user; service type information expected by the user; slice type information expected by the user; geographic location information of the first terminal device; measurement results of the serving cell; measurement results of at least one neighboring cell; A terminal device's historical cell selection and reselection data; channel interference assessment results; minimized drive test MDT record report; cell deployment related information.
  • the above cell deployment related information is used to provide basic information of cells in a certain area, and the basic information includes at least one of the following:
  • Area identification information geographical coordinate information of each cell in the area; frequency resource related information used by each cell in the area; PCI information of the physical cell identity used by each cell in the area; global information used by each cell in the area Cell identification code CGI information; coverage information of each cell in the area; historical load information of each cell in the area; service type supported by each cell in the area; slice type information supported by each cell in the area.
  • the above cell deployment-related information is provided by the terminal device through at least one of unicast signaling, multicast signaling, and broadcast signaling.
  • the data type indicated by the AI algorithm output data type information includes at least one of the following:
  • Expected cell selection and reselection path information updated AI algorithm; AI algorithm input parameter modification strategy; AI algorithm output parameter modification strategy; decision information for determining the target cell in the cell selection and reselection process.
  • the above decision information for determining the target cell is used by the first terminal device to obtain target cell feature information according to the AI algorithm input data;
  • the target cell feature information includes at least one of the following:
  • CGI information corresponding to the target cell CGI information corresponding to the target cell; frequency related information used by the target cell; PCI information used by the target cell.
  • the aforementioned AI-related data includes at least one of the following: AI algorithm input data; AI algorithm output data; AI algorithm intermediate data.
  • the aforementioned AI-related data feedback triggering event configuration information includes event type information and/or configuration information associated with the event; wherein, the event is used to trigger the first terminal device to feed back AI to the terminal device related data.
  • the event type indicated by the above event type information includes at least one of the following:
  • the data feedback timer expires; the absolute time of data feedback arrives; the periodic data feedback timer expires; the memory occupied by the AI-related data stored by the first terminal device is higher than the first threshold; the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the second Threshold: the serving cell signal measurement result is greater than or equal to a third threshold, and the duration of the serving cell signal measurement result being greater than or equal to the third threshold reaches a first duration.
  • the above data feedback timer, the data feedback absolute time, the periodic data feedback timer, the first threshold, the second threshold, the third threshold or the first duration adopt Configure at least one of the following methods: system broadcast message; dedicated signaling; default value.
  • FIG. 12 is a schematic structural diagram of a terminal device 1200 according to the embodiment of the present application, including a third sending module 1110, and also includes:
  • the seventh receiving module 1220 is configured to receive AI-related data from the first terminal device when a preset event is triggered; the preset event includes at least one of the following:
  • the first terminal device receives second indication information from the terminal device, where the second indication information is used to request the first terminal device to feed back AI-related data to the terminal device;
  • the first terminal device determines that the AI algorithm needs to be updated
  • the first terminal device determines that the AI algorithm input parameter strategy needs to be modified
  • the first terminal device determines that the AI algorithm output parameter policy needs to be modified
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fourth threshold
  • the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold, and the duration for which the signal measurement result of the serving cell is greater than or equal to the fifth threshold reaches a second duration.
  • the fourth threshold, the fifth threshold, or the second duration are configured in at least one of the following manners: a system broadcast message; dedicated signaling; and a default value.
  • the aforementioned AI-related data feedback format requirements include data type requirements that require feedback and/or accuracy requirements for data types that require feedback.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the eighth receiving module 1230 is configured to receive a first message from the first terminal device, where the first message is used to instruct the terminal device to extract the AI-related data.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the fourth sending module 1240 is configured to send a second message to the first terminal device, where the second message is used to confirm that AI-related data can be fed back.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • the third security mechanism module 1250 is configured to establish a security mechanism for AI data transmission.
  • the above-mentioned terminal equipment may also include:
  • a ninth receiving module configured to receive second capability indication information from the first terminal device, where the second capability indication information is used to inform the terminal device whether the first terminal device supports an AI function.
  • the functions described by the various modules (submodules, units or components, etc.) in the terminal equipment and network equipment in the embodiments of the present application may be implemented by different modules (submodules, units or components, etc.), or may be Realized by the same module (submodule, unit or component, etc.), for example, the first receiving module and the second receiving module can be different modules or the same module, both of which can be implemented in the embodiment of the present application corresponding function in .
  • the sending module and the receiving module in the embodiment of the present application may be realized by a transceiver of the device, and part or all of the other modules may be realized by a processor of the device.
  • Fig. 13 is a schematic structural diagram of a communication device 1300 according to an embodiment of the present application.
  • the communication device 1300 shown in FIG. 13 includes a processor 1310, and the processor 1310 can invoke and run a computer program from a memory, so as to implement the method in the embodiment of the present application.
  • the communication device 1300 may further include a memory 1320 .
  • the processor 1310 can invoke and run a computer program from the memory 1320, so as to implement the method in the embodiment of the present application.
  • the memory 1320 may be an independent device independent of the processor 1310 , or may be integrated in the processor 1310 .
  • the communication device 1300 may further include a transceiver 1330, and the processor 1310 may control the transceiver 1330 to communicate with other devices, specifically, to send information or data to other devices, or to receive other Information or data sent by the device.
  • the processor 1310 may control the transceiver 1330 to communicate with other devices, specifically, to send information or data to other devices, or to receive other Information or data sent by the device.
  • the transceiver 1330 may include a transmitter and a receiver.
  • the transceiver 1330 may further include an antenna, and the number of antennas may be one or more.
  • the communication device 1300 may be the terminal device of the embodiment of the present application, and the communication device 1300 may implement the corresponding processes implemented by the terminal device in the methods of the embodiment of the present application. For the sake of brevity, details are not repeated here.
  • the communication device 1300 may be the network device of the embodiment of the present application, and the communication device 1300 may implement the corresponding processes implemented by the network device in each method of the embodiment of the present application, and details are not repeated here for the sake of brevity.
  • FIG. 14 is a schematic structural diagram of a chip 1400 according to an embodiment of the present application.
  • the chip 1400 shown in FIG. 14 includes a processor 1410, and the processor 1410 can call and run a computer program from a memory, so as to implement the method in the embodiment of the present application.
  • the chip 1400 may further include a memory 1420 .
  • the processor 1410 can invoke and run a computer program from the memory 1420, so as to implement the method in the embodiment of the present application.
  • the memory 1420 may be an independent device independent of the processor 1410 , or may be integrated in the processor 1410 .
  • the chip 1400 may also include an input interface 1430 .
  • the processor 1410 can control the input interface 1430 to communicate with other devices or chips, specifically, can obtain information or data sent by other devices or chips.
  • the chip 1400 may also include an output interface 1440 .
  • the processor 1410 can control the output interface 1440 to communicate with other devices or chips, specifically, can output information or data to other devices or chips.
  • the chip can be applied to the terminal device in the embodiments of the present application, and the chip can implement the corresponding processes implemented by the terminal device in the methods of the embodiments of the present application.
  • the chip can implement the corresponding processes implemented by the terminal device in the methods of the embodiments of the present application.
  • the chip can be applied to the network device in the embodiment of the present application, and the chip can implement the corresponding processes implemented by the network device in the methods of the embodiment of the present application.
  • the chip can implement the corresponding processes implemented by the network device in the methods of the embodiment of the present application.
  • the chip mentioned in the embodiment of the present application may also be called a system-on-chip, a system-on-chip, a system-on-a-chip, or a system-on-a-chip.
  • the processor mentioned above can be a general-purpose processor, a digital signal processor (DSP), an off-the-shelf programmable gate array (FPGA), an application specific integrated circuit (ASIC) or Other programmable logic devices, transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • DSP digital signal processor
  • FPGA off-the-shelf programmable gate array
  • ASIC application specific integrated circuit
  • the general-purpose processor mentioned above may be a microprocessor or any conventional processor or the like.
  • the aforementioned memories may be volatile memories or nonvolatile memories, or may include both volatile and nonvolatile memories.
  • the non-volatile memory can be read-only memory (read-only memory, ROM), programmable read-only memory (programmable ROM, PROM), erasable programmable read-only memory (erasable PROM, EPROM), electrically programmable Erases programmable read-only memory (electrically EPROM, EEPROM) or flash memory.
  • the volatile memory may be random access memory (RAM).
  • the memory in the embodiment of the present application may also be a static random access memory (static RAM, SRAM), a dynamic random access memory (dynamic RAM, DRAM), Synchronous dynamic random access memory (synchronous DRAM, SDRAM), double data rate synchronous dynamic random access memory (double data rate SDRAM, DDR SDRAM), enhanced synchronous dynamic random access memory (enhanced SDRAM, ESDRAM), synchronous connection Dynamic random access memory (synch link DRAM, SLDRAM) and direct memory bus random access memory (Direct Rambus RAM, DR RAM), etc. That is, the memory in the embodiments of the present application is intended to include, but not be limited to, these and any other suitable types of memory.
  • all or part of them may be implemented by software, hardware, firmware or any combination thereof.
  • software When implemented using software, it may be implemented in whole or in part in the form of a computer program product.
  • the computer program product includes one or more computer instructions. When the computer program instructions are loaded and executed on the computer, the processes or functions according to the embodiments of the present application will be generated in whole or in part.
  • the computer can be a general purpose computer, a special purpose computer, a computer network, or other programmable device.
  • the computer instructions may be stored in or transmitted from one computer-readable storage medium to another computer-readable storage medium, for example, the computer instructions may be transferred from a website, computer, server, or data center by wire (such as coaxial cable, optical fiber, digital subscriber line (Digital Subscriber Line, DSL)) or wireless (such as infrared, wireless, microwave, etc.) to another website site, computer, server or data center.
  • the computer-readable storage medium may be any available medium that can be accessed by a computer, or a data storage device such as a server or a data center integrated with one or more available media.
  • the available medium may be a magnetic medium (such as a floppy disk, a hard disk, or a magnetic tape), an optical medium (such as a DVD), or a semiconductor medium (such as a solid state disk (Solid State Disk, SSD)), etc.
  • a magnetic medium such as a floppy disk, a hard disk, or a magnetic tape
  • an optical medium such as a DVD
  • a semiconductor medium such as a solid state disk (Solid State Disk, SSD)
  • sequence numbers of the above-mentioned processes do not mean the order of execution, and the execution order of the processes should be determined by their functions and internal logic, and should not be used in the embodiments of the present application.
  • the implementation process constitutes any limitation.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例控制方法、终端设备和网络设备，其中方法包括，第一终端设备从网络设备或第二终端设备接收人工智能(AI)控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。本申请实施例有利于终端设备的性能提升。

Description

控制方法、终端设备和网络设备 技术领域
本申请涉及通信领域，并且更具体地，涉及控制方法、终端设备和网络设备。
背景技术
在通信过程中，终端设备考虑的输入参数都非常受限，但终端设备可以获知的参数种类却远多于所考虑的参数。通常考虑多种参数的综合影响会提升终端设备决策的有效性，比如改善终端能耗、改善用户时延等。但是，现有的协议架构并不支持终端设备使用这些额外的参数，不利于终端设备性能的进一步提升。
发明内容
本申请实施例提供控制方法、终端设备和网络设备，可以提高终端设备的性能。
本申请实施例提出一种控制方法，包括：
第一终端设备从网络设备或第二终端设备接收人工智能(AI)控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种控制方法，包括：
网络设备向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种控制方法，包括：
第二终端设备向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种终端设备，包括：
第一接收模块，用于从网络设备或第二终端设备接收AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种网络设备，包括：
第一发送模块，用于向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种终端设备，包括：
第三发送模块，用于向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
本申请实施例还提出一种终端设备，包括：处理器、存储器和收发器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，并控制该收发器，执行如上述任一项所述的方法。
本申请实施例还提出一种网络设备，包括：处理器、存储器和收发器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，并控制该收发器，执行如上述任一项所述的方法。
本申请实施例还提出一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上述任一项所述的方法。
本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求上述任一项所述的方法。
本申请实施例还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行如权利要求上述任一项所述的方法。
本申请实施例还提出一种计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述任一项所述的方法。
本申请实施例，通过第一终端设备接收AI控制信息，使终端设备可以灵活使用多种输入参数，运用智能化的分析方式实现优化目标，从而提高终端设备的性能。
附图说明
图1是本申请实施例的应用场景的示意图。
图2是根据本申请实施例的一种控制方法200的示意性流程图。
图3是根据本申请实施例的一种控制方法的整体思路流程图。
图4是根据本申请实施例的一种控制方法400的实现流程图。
图5是根据本申请实施例的一种控制方法500的示意性流程图。
图6是根据本申请实施例的一种控制方法600的示意性流程图。
图7是根据本申请实施例的终端设备700结构示意图。
图8是根据本申请实施例的终端设备800结构示意图。
图9是根据本申请实施例的网络设备900结构示意图。
图10是根据本申请实施例的网络设备1000结构示意图。
图11是根据本申请实施例的终端设备1100结构示意图。
图12是根据本申请实施例的终端设备1200结构示意图。
图13是根据本申请实施例的通信设备1300示意性结构图。
图14是根据本申请实施例的芯片1400的示意性结构图。
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描述。
需要说明的是，本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。同时描述的“第一”、“第二”描述的对象可以相同，也可以不同。
本申请实施例的技术方案可以应用于各种通信系统，例如：全球移动通讯(Global System of Mobile communication，GSM)系统、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)系统、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)系统、通用分组无线业务(General Packet Radio Service，GPRS)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统、先进的长期演进(Advanced long term evolution，LTE-A)系统、新无线(New Radio，NR)系统、NR系统的演进系统、免授权频谱上的LTE(LTE-based access to unlicensed spectrum，LTE-U)系统、免授权频谱上的NR(NR-based access to unlicensed spectrum，NR-U)系统、通用移动通信系统(Universal Mobile Telecommunication System，UMTS)、无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)、无线保真(Wireless Fidelity，WiFi)、下一代通信(5th-Generation，5G)系统或其他通信系统等。
通常来说，传统的通信系统支持的连接数有限，也易于实现，然而，随着通信技术的发展，移动通信系统将不仅支持传统的通信，还将支持例如，设备到设备(Device to Device，D2D)通信，机器到机器(Machine to Machine，M2M)通信，机器类型通信(Machine Type Communication，MTC)，以及车辆间(Vehicle to Vehicle，V2V)通信等，本申请实施例也可以应用于这些通信系统。
可选地，本申请实施例中的通信系统可以应用于载波聚合(Carrier Aggregation，CA)场景，也可以应用于双连接(Dual Connectivity，DC)场景，还可以应用于独立(Standalone，SA)布网场景。
本申请实施例对应用的频谱并不限定。例如，本申请实施例可以应用于授权频谱，也可以应用于免授权频谱。
本申请实施例结合网络设备和终端设备描述了各个实施例，其中：终端设备也可以称为用户设备(User Equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置等。终端设备可以是WLAN中的站点(STAION，ST)，可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(Session Initiation Protocol，SIP)电话、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)设备、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备以及下一代通信系统，例如，NR网络中的终端设备或者未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)网络中的终端设备等。
作为示例而非限定，在本申请实施例中，该终端设备还可以是可穿戴设备。可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能首饰等。
网络设备可以是用于与移动设备通信的设备，网络设备可以是WLAN中的接入点(Access Point，AP)，GSM或CDMA中的基站(Base Transceiver Station，BTS)，也可以是WCDMA中的基站(NodeB， NB)，还可以是LTE中的演进型基站(Evolutional Node B，eNB或eNodeB)，或者中继站或接入点，或者车载设备、可穿戴设备以及NR网络中的网络设备(gNB)或者未来演进的PLMN网络中的网络设备等。
在本申请实施例中，网络设备为小区提供服务，终端设备通过该小区使用的传输资源(例如，频域资源，或者说，频谱资源)与网络设备进行通信，该小区可以是网络设备(例如基站)对应的小区，小区可以属于宏基站，也可以属于小小区(Small cell)对应的基站，这里的小小区可以包括：城市小区(Metro cell)、微小区(Micro cell)、微微小区(Pico cell)、毫微微小区(Femto cell)等，这些小小区具有覆盖范围小、发射功率低的特点，适用于提供高速率的数据传输服务。
图1示例性地示出了一个网络设备110和两个终端设备120，可选地，该无线通信系统100可以包括多个网络设备110，并且每个网络设备110的覆盖范围内可以包括其它数量的终端设备120，本申请实施例对此不做限定。本申请实施例可以应用于一个终端设备120与一个网络设备110，也可以应用于一个终端设备120与另一个终端设备120。
可选地，该无线通信系统100还可以包括移动性管理实体(Mobility Management Entity，MME)、接入与移动性管理功能(Access and Mobility Management Function，AMF)等其他网络实体，本申请实施例对此不作限定。
应理解，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“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。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应理解，在本申请的实施例中提到的“指示”可以是直接指示，也可以是间接指示，还可以是表示具有关联关系。举例说明，A指示B，可以表示A直接指示B，例如B可以通过A获取；也可以表示A间接指示B，例如A指示C，B可以通过C获取；还可以表示A和B之间具有关联关系。
在本申请实施例的描述中，术语“对应”可表示两者之间具有直接对应或间接对应的关系，也可以表示两者之间具有关联关系，也可以是指示与被指示、配置与被配置等关系。
为便于理解本申请实施例的技术方案，以下对本申请实施例的相关技术进行说明，以下相关技术作为可选方案与本申请实施例的技术方案可以进行任意结合，其均属于本申请实施例的保护范围。
生活中存在各式各样的数据，导航数据、购物数据、健康数据、通信数据等等，单一的数据无法反映事物的特征，但是大量的数据却能一定程度反映事物的某些潜在特征或特性，从而为技术改良带来指导性输入。人工智能(AI，Artificial Intelligence)技术是基于大数据的前沿技术之一，通过设计AI算法，可以实现多种场景的智能化，比如AI控制的智能家居系统、基于AI的导航系统等等；AI技术的使用需要结合应用场景本身的特点才能发挥更贴近场景本身的优化效果。
在终端设备的通信过程中，例如随机接入过程或小区重选过程中，终端设备考虑的输入参数都非常受限，通常考虑的输入参数包括小区信号测量结果；但终端设备可以获知的参数种类却远多于小区信号测量结果。一般情况下，考虑多种参数的综合影响会提升终端设备决策的有效性，比如改善终端能耗、改善用户时延等，然而现有的协议架构并不支持终端设备使用这些额外的参数，不利于终端设备性能的进一步提升。
本申请实施例提出一种控制方法，图2是根据本申请实施例的一种控制方法200的示意性流程图，该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S210：第一终端设备从网络设备或第二终端设备接收AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
其中，上述网络设备可以包括接入网设备或核心网设备。
上述AI相关数据可以包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
通过上述方式接收AI控制信息，第一终端设备可以灵活使用多种输入参数，突破了传统协议固定输入的约束，运用智能化的分析方式实现不同优化目标。第一终端设备接收的AI控制信息可以用于随机接入过程或者小区选择重选过程等通信过程，能够提升随机接入过程或者小区选择重选过程的性能。
图3是根据本申请实施例的一种控制方法的整体思路流程图，包括以下步骤：
S310：第一终端设备从目标设备接收AI控制信息。其中目标设备可以为网络设备或第二终端设备。AI控制信息的具体内容如上所述。
可选地，可以进一步包括：
S320：第一终端设备向目标设备反馈AI相关数据，其中AI相关数据包括AI算法输入数据、AI算法输出数据和AI算法中间数据中的至少一项。
AI相关数据的反馈可以基于预设事件触发，该预设事件可以是目标设备显性配置的，也可以是协议预定义的。
在一些实施方式中，上述AI控制信息中的AI算法信息所指示的AI算法可以包括数据输入模块、数据输出模块等内容。
在一些实施方式中，上述AI控制信息中的应用场景标识信息可以用于标识AI算法的特定使用场景；应用场景标识信息所指示的应用场景可以包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景和切换场景中的至少一项。其中小区选择重选场景也可以称作小区搜索场景，网络选择场景包括公共网络选择场景或者非公共网络选择场景，小区测量场景包含小区测量启动场景、小区测量执行场景及小区测量结果上报场景中的至少一种。
在一些实施方式中，上述AI控制信息中的优化目标信息用于指示AI算法的优化目标；优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量(QoS，Quality of Service)等级及提高业务连续性中的至少一项。
具体地，节能包括终端设备节能和/或网络设备节能。
具体地，降低时延可以包括降低接入过程时延、降低业务中断时延、降低业务端到端时延和降低数据处理时延中的至少一项，时延可以指平均时延或者最小时延或者最大时延，本申请对此不做限制。
具体地，数据吞吐量可以是平均吞吐量或者峰值吞吐量。
在一些实施方式中，上述AI相关数据反馈格式要求可以用于定义AI相关数据的反馈格式，AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
具体地，需要反馈的数据类型要求包含至少一个需要反馈的数据类型。
对于AI控制信息中的AI算法输入数据类型信息和AI算法输出数据类型信息，其包括的内容随着应用场景的不同而不同。具体如下：
场景1：随机接入场景：
(1)AI算法输入数据类型信息：
在上述AI控制信息中的应用场景标识信息指示随机接入场景的情况下，AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
其中，上述随机接入信道繁忙程度评估结果可以用于评估随机接入信道负荷程度，从而辅助第一终端设备决定是否发起随机接入尝试。一般来讲，终端设备更倾向于在随机接入信道负荷较轻时发起随机接入尝试。
上述历史随机接入报告可以包括网络自优化(SON，Self-optimization Network)过程获取的随机接入报告(RACH Report)；该随机接入报告可以包括如下数据中的至少一项：发生随机接入过程时对应的小区标识、触发随机接入过程的原因、随机接入过程使用的时频资源配置、四步随机接入过程相关记录或两步随机接入过程相关记录。
(2)AI算法输出数据类型信息：
在上述应用场景标识信息指示随机接入场景的情况下，AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型可以包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
同样的输入参数对于不同的AI算法可能得出完全不同的结果，为了实现相对较优的优化目标，终端设备或者网络设备可能需要基于历史计算对算法本身进行更新，比如上述更新的AI算法可以包括每个输入参数在算法中的使用前后顺序、每个参数在算法中使用时的权重比例等等因素。一个良好的算法应该具备根据输出特性进行自我更新的机制。
可选地，上述AI算法输入参数修改策略可以用于调整AI算法输入参数类型，比如剔除掉一些相对无用的输入参数，增加一些新识别的输入参数。
上述AI算法输出参数修改策略可以用于调整AI算法输出参数类型，比如剔除掉一些相对无用的输出参数。
在一些实施方式中，上述更新的AI算法、AI算法输入参数修改策略和AI算法输出参数修改策略可以综合起来，共同构成AI算法的更新。
上述随机接入配置选择策略可以用于第一终端设备根据AI算法输入数据选择目标随机接入配置；其中，目标随机接入配置可以包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会(RO，RACH Occasion)位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号/物理广播信道块(SSB，Synchronization signal/physical broadcast channel block，SS/PBCH block)或者信道状态信 息参考信号(CSI-RS，Channel State Information-Reference Signal)标识。
上述期望的随机接入配置与目标随机接入配置信息类似，在此不再赘述。
场景2：小区选择重选场景：
(1)AI算法输入数据类型信息：
在上述应用场景标识信息指示小区选择重选场景的情况下，AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片(Slice)类型信息；第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测(MDT，Minimization of drive test)记录报告；小区部署相关信息。
其中，上述用户期望的目的地信息可以用于辅助第一终端设备进行移动路径规划或者预判。
上述第一终端设备的历史小区选择重选数据可以包括第一终端设备历史驻留小区的标识信息以及在该小区停留的时长信息，小区的标识信息可以是小区全球标识(CGI，Cell Global Identity)或者频点信息与物理小区标识(PCI，Physical Cell Identity)信息的组合信息。
上述记录报告可以包括日志MDT(logged MDT)和/或即时MDT(immediate MDT)记录的数据。
上述小区部署相关信息可以用于提供一定区域内小区的基本信息，包括如下信息中的至少一项：区域标识信息、区域内每个小区的地理坐标信息、区域内每个小区的使用的频率资源相关信息、区域内每个小区的使用的PCI信息、区域内每个小区的使用的全球小区识别码(CGI)信息、区域内每个小区的覆盖范围信息、区域内每个小区的历史负载信息、区域内每个小区的支持的业务类型、区域内每个小区支持的切片类型信息。
上述小区部署相关信息可以由网络设备通过公共信令和/或专用信令提供；或者由第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
具体地，公共信令可以包括广播消息或者寻呼消息，专用信令可以包括应用层消息、非接入层消息、无线资源控制(RRC，Radio Resource Control)消息、层2控制消息或者层1控制消息。
(2)AI算法输出数据类型信息：
在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型可以包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述期望的小区选择重选路径信息用于辅助第一终端设备选择最佳重选路径，在目的地确认后，AI算法可以根据小区部署相关信息为第一终端设备规划一个耗时少、耗电少或者便于发起喜好业务的路径，优化用户体验。
更新的AI算法、AI算法输入参数修改策略及AI算法输出参数修改策略与上述场景1中的内容对应，在此不再赘述。
上述小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息，可以用于第一终端设备根据该AI算法输入数据获取目标小区特征信息；其中，目标小区特征信息包括以下至少一项：目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
需要说明的是，上述服务小区测量结果或者至少一个邻区的测量结果可以是小区级测量结果或者波束级测量结果，基于的测量量可以为参考信号接收功率(RSRP，Reference Signal Received Power)、参考信号接收质量(RSRQ，Reference Signal Received Quality)和信噪比(SINR，Signal to Interference plus Noise Ratio)中的至少一个。
上述步骤S320中第一终端设备反馈AI相关数据的触发机制至少可以有以下两种情况：
情况1，预定义事件触发：
上述第一终端设备接收的AI控制信息中，可以包括AI相关数据反馈触发事件配置信息。例如，AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与该事件关联的配置信息；其中，该事件用于触发第一终端设备向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据。当发生AI相关数据反馈触发事件配置信息所配置的事件时，第一终端设备向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据。
当只定义了一种事件时，事件类型信息可以不出现，此时只需要配置与事件关联的配置信息，比如配置阈值、定时器之类的信息。
当定义了多种事件时，网络设备或第二终端设备需要选择一个事件配置给第一终端设备，此时，事件类型信息需要配置；如果还需要配置对应事件的配置细节信息，则与事件关联的配置信息也会出现。
上述事件类型信息所指示的事件类型可以包括以下至少一项：
事件1：数据反馈定时器(如记为T1)超时；
事件2：数据反馈绝对时刻(如记为T)到达；
事件3：周期性数据反馈定时器(如记为T2)超时；
事件4：第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
事件5：服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
事件6：服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
其中，上述事件1至事件4与事件5或者事件6可以组合使用，在组合事件包含的单个事件均触发认为组合事件触发。
另外，上述数据反馈定时器T1、数据反馈绝对时刻T、周期性数据反馈定时器T2、第一阈值、第二阈值、第三阈值或第一时长可以采用以下至少一种方式配置：系统广播消息、专用信令、默认取值。
情况2，即时信令或者第一终端设备内部事件触发：
在预设事件触发的情况下，第一终端设备向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据；该预设事件可以包括以下至少一项：
事件1：从网络设备接收到第一指示信息，该第一指示信息用于请求第一终端设备向网络设备反馈AI相关数据；
事件2：从第二终端设备接收到第二指示信息，该第二指示信息用于请求第一终端设备向第二终端设备反馈AI相关数据；
事件3：第一终端设备判定AI算法需要更新；
事件4：第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
事件5：第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
事件6：服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
事件7：服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
其中，上述事件1至事件5与事件6或者事件7可以组合使用，在组合事件包含的单个事件均触发认为组合事件触发。
另外，上述第四阈值、第五阈值或第二时长可以采用以下至少一种方式配置：系统广播消息、专用信令、默认取值。
本申请还公开了AI相关数据的反馈机制。图4是根据本申请实施例的一种控制方法400的实现流程图，显示了第一终端设备反馈AI相关数据的相关步骤，包括以下步骤：
S410：第一终端设备向网络设备或者第二终端设备发送第一消息，该第一消息用于指示该网络设备或者第二终端设备提取AI相关数据。
如图4所示，可以进一步包括：
S420：从该网络设备或者第二终端设备接收第二消息，该第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
如图4所示，可以进一步包括：
S430：第一终端设备向该网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据。
图4所示的反馈机制仅为举例，本申请还可以采用其他方式。例如，在步骤S410和步骤S420之后，第一终端设备并不立即反馈AI相关数据，而是在被上述触发机制触发之后，向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据。又如，在步骤S410和步骤S420之后，第一终端设备可以多次反馈AI相关数据。
在一些实施方式中，第一终端设备在向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据之前，还可以包括：建立AI数据传输安全机制，激活该AI数据传输安全机制。
AI数据传输安全机制的建立和激活至少有以下两种方式：
方式1，第一终端设备在接收AI控制信息之前，先与网络设备或者第二终端设备之间建立AI数据传输安全机制；只有在AI数据传输安全机制被激活后，才能交互AI数据。
方式2：不要求在接收AI控制信息之前建立AI数据传输安全机制；但是，如果第一终端设备需要反馈AI相关数据，则必须先建立并激活AI数据传输安全机制。即，AI相关数据必须在AI数据传输安全机制被建立并激活的前提下才能发送。
另外，在本申请实施例中，第一终端设备和网络设备或者第一终端设备和第二终端设备可以互相向对方发送能力指示。
例如，第一终端设备从网络设备接收第三指示信息，该第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
其中，第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层(NAS，Non-access stratum)消息。
具体地，公共信令包括广播消息或者寻呼消息，专用信令包括应用层消息、RRC消息、层2控制消息或者层1控制消息。
又如，第一终端设备向网络设备发送第一能力指示信息，该第一能力指示信息用于告知该网络设备该第一终端设备是否支持AI功能。
又如，第一终端设备与第二终端设备交互第二能力指示信息，该第二能力指示信息用于告知该第二终端设备该第一终端设备是否支持AI功能。
以上介绍了本申请提出的一种运用人工智能的控制方法，通过该方法，终端设备可以灵活使用多种输入参数，突破了传统协议固定输入的约束，运用智能化的分析方式实现不同优化目标，例如能够提升随机接入过程或者小区选择重选过程中的性能。
本申请实施例还提出一种控制方法，图5是根据本申请实施例的一种控制方法500的示意性流程图，该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S510：网络设备向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
可选地，上述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
其中，小区选择重选场景也可以称作小区搜索场景，网络选择场景包括公共网络选择场景或者非公共网络选择场景，小区测量场景包含小区测量启动场景、小区测量执行场景及小区测量结果上报场景中的至少一种。
可选地，上述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
具体地，节能包括终端设备节能和/或网络设备节能。
具体地，降低时延可以包括降低接入过程时延、降低业务中断时延、降低业务端到端时延和降低数据处理时延中的至少一项，时延可以指平均时延或者最小时延或者最大时延，本申请对此不做限制。
具体地，数据吞吐量可以是平均吞吐量或者峰值吞吐量。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
所述第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
可选地，上述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
可选地，上述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
区域标识信息；区域内每个小区的地理坐标信息；区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；区域内每个小区的覆盖范围信息；区域内每个小区的历史负载信息；区域内每个小区支持的业务类型；区域内每个小区支持的切片类型信息。
可选地，上述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供。
具体地，公共信令可以包括广播消息或者寻呼消息，专用信令可以包括应用层消息、非接入层消息、RRC消息、层2控制消息或者层1控制消息。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
可选地，上述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
可选地，上述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据。
可选地，上述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
数据反馈定时器超时；数据反馈绝对时刻到达；周期性数据反馈定时器超时；所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
可选地，上述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：
系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，在上述预设事件触发的情况下，所述网络设备从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
所述第一终端设备从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
可选地，上述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
具体地，需要反馈的数据类型要求包含至少一个需要反馈的数据类型。
可选地，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述网络设备提取所述AI相关数据。
可选地，在接收所述第一消息之后，还包括：向第一终端设备发送第二消息，该第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
可选地，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：建立AI数据传输安全机制。
可选地，上述方法还包括：向第一终端设备发送第三指示信息，该第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
可选地，上述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层NAS消息。
可选地，上述方法还包括：从第一终端设备接收第一能力指示信息，该第一能力指示信息用于告知网络设备该第一终端设备是否支持AI功能。
可选地，上述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
本申请实施例还提出一种控制方法，图6是根据本申请实施例的一种控制方法600的示意性流程图，该方法可选地可以应用于图1所示的系统，但并不仅限于此。该方法包括以下内容的至少部分内容。
S610：第二终端设备向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈 触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
可选地，上述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
其中，小区选择重选场景也可以称作小区搜索场景，网络选择场景包括公共网络选择场景或者非公共网络选择场景，小区测量场景包含小区测量启动场景、小区测量执行场景及小区测量结果上报场景中的至少一种。
可选地，上述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
具体地，节能包括终端设备节能和/或网络设备节能。
具体地，降低时延可以包括降低接入过程时延、降低业务中断时延、降低业务端到端时延和降低数据处理时延中的至少一项，时延可以指平均时延或者最小时延或者最大时延，本申请对此不做限制。
具体地，数据吞吐量可以是平均吞吐量或者峰值吞吐量。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
所述第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
可选地，上述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
可选地，上述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
区域标识信息；区域内每个小区的地理坐标信息；区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；区域内每个小区的覆盖范围信息；区域内每个小区的历史负载信息；区域内每个小区支持的业务类型；区域内每个小区支持的切片类型信息。
可选地，上述小区部署相关信息由所述第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
可选地，上述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
可选地，上述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据。
可选地，上述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
数据反馈定时器超时；数据反馈绝对时刻到达；周期性数据反馈定时器超时；所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；服务 小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
可选地，上述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述方法还包括，在预设事件触发的情况下，所述第二终端设备从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
所述第一终端设备从所述第二终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述第一终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据；
所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
可选地，上述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
可选地，在接收第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还可以包括：从第一终端设备接收第一消息，该第一消息用于指示第二终端设备提取AI相关数据。
可选地，在接收第一消息之后，还可以包括：向第一终端设备发送第二消息，该第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
可选地，在接收第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还可以包括：建立AI数据传输安全机制。
可选地，上述方法还包括：与第一终端设备交互第二能力指示信息，该第二能力指示信息用于告知该第二终端设备该第一终端设备是否支持AI功能。
本申请实施例还提出一种终端设备，图7是根据本申请实施例的终端设备700结构示意图，包括：
第一接收模块710，用于从网络设备或第二终端设备接收AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
可选地，上述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
可选地，上述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
所述终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
可选地，上述随机接入配置选择策略用于所述终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
可选地，上述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
区域标识信息；区域内每个小区的地理坐标信息；区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；区域内每个小区的覆盖范围信息；区域内每个小区的历史负载信息；区域内每个小区支持的业务类型；区域内每个小区支持的切片类型信息。
可选地，上述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供；或者，所述小区部署相关信息由所述第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述确定目标小区的决策信息用于所述终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
可选地，上述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
可选地，上述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述终端设备向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据。
可选地，上述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
数据反馈定时器超时；数据反馈绝对时刻到达；周期性数据反馈定时器超时；所述终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
可选地，上述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
本申请实施例还提出另一种终端设备，图8是根据本申请实施例的终端设备800结构示意图，包括第一接收模块710，还包括：
反馈模块820，用于在预设事件触发的情况下，向网络设备或者第二终端设备反馈AI相关数据；该预设事件包括以下至少一项：
从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
从所述第二终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据；
所述终端设备判定AI算法需要更新；
所述终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
所述终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
可选地，上述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
如图8所示，上述终端设备还可以包括：
第一指示模块830，用于向所述网络设备或者所述第二终端设备发送第一消息，所述第一消息用于指示所述网络设备或者所述第二终端设备提取所述AI相关数据。
如图8所示，上述终端设备还可以包括：
第二接收模块840，用于从所述网络设备或者所述第二终端设备接收第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
如图8所示，上述终端设备还可以包括：
第一安全机制模块850，用于建立AI数据传输安全机制，激活所述AI数据传输安全机制。
如图8所示，上述终端设备还可以包括：
第三接收模块860，用于从所述网络设备接收第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
可选地，上述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；NAS消息。
如图8所示，上述终端设备还可以包括：
第二指示模块870，用于向所述网络设备发送第一能力指示信息，该第一能力指示信息用于告知所述网络设备所述终端设备是否支持AI功能；或者，与第二终端设备交互第二能力指示信息，该第二能力指示信息用于告知第二终端设备该终端设备是否支持AI功能。
可选地，上述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
应理解，根据本申请实施例的终端设备中的模块的上述及其他操作和/或功能分别为了实现图2的方法200中的终端设备的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本申请实施例提出一种网络设备，图9是根据本申请实施例的网络设备900结构示意图，包括：
第一发送模块910，用于向第一终端设备发送AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
可选地，上述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
可选地，上述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
所述第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
可选地，上述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
可选地，上述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
区域标识信息；区域内每个小区的地理坐标信息；区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；区域内每个小区的覆盖范围信息；区域内每个小区的历史负载信息；区域内每个小区支持的业务类型；区域内每个小区支持的切片类型信息。
可选地，上述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
可选地，上述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
可选地，上述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据。
可选地，上述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
数据反馈定时器超时；数据反馈绝对时刻到达；周期性数据反馈定时器超时；所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
可选地，上述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
本申请实施例还提出一种网络设备，图10是根据本申请实施例的网络设备1000结构示意图，包括第一发送模块910，还包括：
第四接收模块1020，用于在预设事件触发的情况下，从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
所述第一终端设备从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
可选地，上述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
如图10所示，上述网络设备还可以包括：
第五接收模块1030，用于从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述网络设备提取所述AI相关数据。
如图10所示，上述网络设备还可以包括：
第二发送模块1040，用于向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
如图10所示，上述网络设备还可以包括：
第二安全机制模块1050，用于建立AI数据传输安全机制。
如图10所示，上述网络设备还可以包括：
第三指示模块1060，用于向所述第一终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
可选地，上述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；NAS消息。
如图10所示，上述网络设备还可以包括：
第六接收模块1070，用于从所述第一终端设备接收第一能力指示信息，该第一能力指示信息用于告知网络设备该第一终端设备是否支持AI功能。
可选地，上述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
应理解，根据本申请实施例的网络设备中的模块的上述及其他操作和/或功能分别为了实现图5的方法500中的网络设备的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本申请实施例还提出一种终端设备，图11是根据本申请实施例的终端设备1100结构示意图，包括：
第三发送模块1110，用于向第一终端设备发送人工智能AI控制信息，该AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
可选地，上述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
可选地，上述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
所述第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；
至少一个邻区的测量结果；
随机接入信道繁忙程度评估结果；
信道干扰评估结果；
历史随机接入报告。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
可选地，上述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；随机接入尝试对应的随机接入码类型；随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
可选地，上述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
区域标识信息；区域内每个小区的地理坐标信息；区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；区域内每个小区的覆盖范围信息；区域内每个小区的历史负载信息；区域内每个小区支持的业务类型；区域内每个小区支持的切片类型信息。
可选地，上述小区部署相关信息由所述终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
可选地，在上述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
可选地，上述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
可选地，上述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
可选地，上述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述终端设备反馈AI相关数据。
可选地，上述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
数据反馈定时器超时；数据反馈绝对时刻到达；周期性数据反馈定时器超时；所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
可选地，上述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
本申请实施例还提出一种网络设备，图12是根据本申请实施例的终端设备1200结构示意图，包括第三发送模块1110，还包括：
第七接收模块1220，用于在预设事件触发的情况下，从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
第一终端设备从所述终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述第一终端设备向所述终端设备反馈AI相关数据；
所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
可选地，上述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
可选地，上述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
如图12所示，上述终端设备还可以包括：
第八接收模块1230，用于从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述终端设备提取所述AI相关数据。
如图12所示，上述终端设备还可以包括：
第四发送模块1240，用于向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
如图12所示，上述终端设备还可以包括：
第三安全机制模块1250，用于建立AI数据传输安全机制。
如图12所示，上述终端设备还可以包括：
第九接收模块，用于从第一终端设备接收第二能力指示信息，该第二能力指示信息用于告知该终端设备该第一终端设备是否支持AI功能。
应理解，根据本申请实施例的网络设备中的模块的上述及其他操作和/或功能分别为了实现图6的方法600中的终端设备的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
需要说明，关于本申请实施例的终端设备和网络设备中的各个模块(子模块、单元或组件等)所描述的功能，可以由不同的模块(子模块、单元或组件等)实现，也可以由同一个模块(子模块、单元或组件等)实现，举例来说，第一接收模块与第二接收模块可以是不同的模块，也可以是同一个模块，均能够实现其在本申请实施例中的相应功能。此外，本申请实施例中的发送模块和接收模块，可通过设备的收发机实现，其余各模块中的部分或全部可通过设备的处理器实现。
图13是根据本申请实施例的通信设备1300示意性结构图。图13所示的通信设备1300包括处理器1310，处理器1310可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
可选地，如图13所示，通信设备1300还可以包括存储器1320。其中，处理器1310可以从存储器1320中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器1320可以是独立于处理器1310的一个单独的器件，也可以集成在处理器1310中。
可选地，如图13所示，通信设备1300还可以包括收发器1330，处理器1310可以控制该收发器1330与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。
其中，收发器1330可以包括发射机和接收机。收发器1330还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。
可选地，该通信设备1300可为本申请实施例的终端设备，并且该通信设备1300可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
可选地，该通信设备1300可为本申请实施例的网络设备，并且该通信设备1300可以实现本申请实施例的各个方法中由网络设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
图14是根据本申请实施例的芯片1400的示意性结构图。图14所示的芯片1400包括处理器1410，处理器1410可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
可选地，如图14所示，芯片1400还可以包括存储器1420。其中，处理器1410可以从存储器1420中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。
其中，存储器1420可以是独立于处理器1410的一个单独的器件，也可以集成在处理器1410中。
可选地，该芯片1400还可以包括输入接口1430。其中，处理器1410可以控制该输入接口1430与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以获取其他设备或芯片发送的信息或数据。
可选地，该芯片1400还可以包括输出接口1440。其中，处理器1410可以控制该输出接口1440与其他设备或芯片进行通信，具体地，可以向其他设备或芯片输出信息或数据。
可选地，该芯片可应用于本申请实施例中的终端设备，并且该芯片可以实现本申请实施例的各个方法中由终端设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
可选地，该芯片可应用于本申请实施例中的网络设备，并且该芯片可以实现本申请实施例的各个方法中由网络设备实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
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。
上述提及的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，上述提到的通用处理器可以是微处理器或者也可以是任何常规的处理器等。
上述提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可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)。
应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是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(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、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)以及直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。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用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。
应理解，在本申请的各种实施例中，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。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所述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，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，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该权利要求的保护范围为准。

Claims (154)

  1. 一种控制方法，应用于第一终端设备，包括：
    第一终端设备从网络设备或第二终端设备接收人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  4. 根据权利要求1至3任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述第一终端设备地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；随机接入信道繁忙程度评估结果；信道干扰评估结果；历史随机接入报告。
  5. 根据权利要求1至4任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
  6. 根据权利要求5所述的方法，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  7. 根据权利要求1至3任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；用户期望获得的业务类型信息；用户期望获得的切片类型信息；所述第一终端设备的地理位置信息；服务小区测量结果；至少一个邻区的测量结果；所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；信道干扰评估结果；最小化路测MDT记录报告；小区部署相关信息。
  8. 根据权利要求7所述的方法，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  9. 根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供；或者，所述小区部署相关信息由所述第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
  10. 根据权利要求1至3和7至9中的任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  11. 根据权利要求10所述的方法，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  12. 根据权利要求1至11任一所述的方法，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  13. 根据权利要求1至12任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据。
  14. 根据权利要求13所述的方法，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  16. 根据权利要求1至12任一所述的方法，还包括，在预设事件触发的情况下，所述第一终端设备向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
    从所述第二终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述第一终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据；
    所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
    所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  17. 根据权利要求16所述的方法，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  18. 根据权利要求1至17任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  19. 根据权利要求1至18任一所述的方法，在向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据之前，还包括，向所述网络设备或者所述第二终端设备发送第一消息，所述第一消息用于指示所述网络设备或者所述第二终端设备提取所述AI相关数据。
  20. 根据权利要求19所述的方法，在发送所述第一消息之后，还包括：
    从所述网络设备或者所述第二终端设备接收第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  21. 根据权利要求1至20任一所述的方法，在向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据之前，还包括：建立AI数据传输安全机制，激活所述AI数据传输安全机制。
  22. 根据权利要求1至21任一所述的方法，还包括：从所述网络设备接收第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
  23. 根据权利要求22所述的方法，其中，所述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层NAS消息。
  24. 根据权利要求1至23任一所述的方法，还包括：向所述网络设备发送第一能力指示信息，所述第一能力指示信息用于告知所述网络设备所述第一终端设备是否支持AI功能；或者，与所述第二终端设备交互第二能力指示信息，所述第二能力指示信息用于告知所述第二终端设备所述第一终端设备是否支持AI功能。
  25. 根据权利要求1至24任一所述的方法，其中，所述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
  26. 一种控制方法，应用于网络设备，包括：
    网络设备向第一终端设备发送人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  27. 根据权利要求26所述的方法，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场 景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  28. 根据权利要求26或27所述的方法，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  29. 根据权利要求26至28任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述第一终端设备地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    随机接入信道繁忙程度评估结果；
    信道干扰评估结果；
    历史随机接入报告。
  30. 根据权利要求26至29任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；
    更新的AI算法；
    AI算法输入参数修改策略；
    AI算法输出参数修改策略；
    随机接入配置选择策略。
  31. 根据权利要求30所述的方法，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  32. 根据权利要求26至28任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；
    用户期望获得的业务类型信息；
    用户期望获得的切片类型信息；
    所述第一终端设备的地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；
    信道干扰评估结果；
    最小化路测MDT记录报告；
    小区部署相关信息。
  33. 根据权利要求32所述的方法，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  34. 根据权利要求32或33所述的方法，其中，所述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供。
  35. 根据权利要求26至28和32至34中的任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；
    更新的AI算法；
    AI算法输入参数修改策略；
    AI算法输出参数修改策略；
    小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  36. 根据权利要求35所述的方法，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  37. 根据权利要求26至36任一所述的方法，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  38. 根据权利要求26至37任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据。
  39. 根据权利要求38所述的方法，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  40. 根据权利要求39所述的方法，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  41. 根据权利要求26至37任一所述的方法，还包括，在预设事件触发的情况下，所述网络设备从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    所述第一终端设备从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
    所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
    所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  42. 根据权利要求41所述的方法，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  43. 根据权利要求26至42任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  44. 根据权利要求26至43任一所述的方法，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述网络设备提取所述AI相关数据。
  45. 根据权利要求44所述的方法，在接收所述第一消息之后，还包括：
    向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  46. 根据权利要求26至45任一所述的方法，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：建立AI数据传输安全机制。
  47. 根据权利要求26至46任一所述的方法，还包括：向所述第一终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
  48. 根据权利要求47所述的方法，其中，所述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层NAS消息。
  49. 根据权利要求26至48任一所述的方法，还包括：从所述第一终端设备接收第一能力指示信息，所述第一能力指示信息用于告知所述网络设备所述第一终端设备是否支持AI功能。
  50. 根据权利要求26至49任一所述的方法，其中，所述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
  51. 一种控制方法，应用于第二终端设备，包括：
    第二终端设备向第一终端设备发送人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  52. 根据权利要求51所述的方法，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  53. 根据权利要求51或52所述的方法，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  54. 根据权利要求51至53任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述第一终端设备地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    随机接入信道繁忙程度评估结果；
    信道干扰评估结果；
    历史随机接入报告。
  55. 根据权利要求51至54任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
  56. 根据权利要求55所述的方法，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  57. 根据权利要求51至54任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；
    用户期望获得的业务类型信息；
    用户期望获得的切片类型信息；
    所述第一终端设备的地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；
    信道干扰评估结果；
    最小化路测MDT记录报告；
    小区部署相关信息。
  58. 根据权利要求57所述的方法，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  59. 根据权利要求57或58所述的方法，其中，所述小区部署相关信息由所述第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
  60. 根据权利要求51至54和57至59中的任一所述的方法，其中，在所述应用场景标识信息指示 所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；
    更新的AI算法；
    AI算法输入参数修改策略；
    AI算法输出参数修改策略；
    小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  61. 根据权利要求60所述的方法，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  62. 根据权利要求51至61任一所述的方法，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  63. 根据权利要求51至62任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据。
  64. 根据权利要求63所述的方法，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  65. 根据权利要求64所述的方法，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  66. 根据权利要求51至62任一所述的方法，还包括，在预设事件触发的情况下，所述第二终端设备从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    所述第一终端设备从所述第二终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述第一终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据；
    所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
    所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  67. 根据权利要求66所述的方法，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  68. 根据权利要求51至67任一所述的方法，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  69. 根据权利要求51至68任一所述的方法，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述第二终端设备提取所述AI相关数据。
  70. 根据权利要求69所述的方法，在接收所述第一消息之后，还包括：
    向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  71. 根据权利要求51至70任一所述的方法，在接收所述第一终端设备反馈的AI相关数据之前，还包括：建立AI数据传输安全机制。
  72. 根据权利要求51至71任一所述的方法，还包括：从所述第一终端设备接收第二能力指示信息，所述第二能力指示信息用于告知所述第二终端设备所述第一终端设备是否支持AI功能。
  73. 一种终端设备，包括：
    第一接收模块，用于从网络设备或第二终端设备接收人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  74. 根据权利要求73所述的终端设备，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  75. 根据权利要求73或74所述的终端设备，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  76. 根据权利要求73至75任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述终端设备地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    随机接入信道繁忙程度评估结果；
    信道干扰评估结果；
    历史随机接入报告。
  77. 根据权利要求73至76任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
  78. 根据权利要求77所述的终端设备，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  79. 根据权利要求73至75任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；
    用户期望获得的业务类型信息；
    用户期望获得的切片类型信息；
    所述终端设备的地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    所述终端设备的历史小区选择重选数据；
    信道干扰评估结果；
    最小化路测MDT记录报告；
    小区部署相关信息。
  80. 根据权利要求79所述的终端设备，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  81. 根据权利要求79或80所述的终端设备，其中，所述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供；或者，所述小区部署相关信息由所述第二终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
  82. 根据权利要求73至76和79至81中的任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；
    更新的AI算法；
    AI算法输入参数修改策略；
    AI算法输出参数修改策略；
    小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  83. 根据权利要求82所述的终端设备，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  84. 根据权利要求73至83任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  85. 根据权利要求73至84任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述终端设备向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据。
  86. 根据权利要求85所述的终端设备，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  87. 根据权利要求86所述的终端设备，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  88. 根据权利要求73至84任一所述的终端设备，还包括：
    反馈模块，用于在预设事件触发的情况下，向所述网络设备或者所述第二终端设备反馈AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
    从所述第二终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述终端设备向所述第二终端设备反馈AI相关数据；
    所述终端设备判定AI算法需要更新；
    所述终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  89. 根据权利要求88所述的终端设备，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  90. 根据权利要求73至89任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  91. 根据权利要求73至90任一所述的终端设备，还包括：
    第一指示模块，用于向所述网络设备或者所述第二终端设备发送第一消息，所述第一消息用于指示所述网络设备或者所述第二终端设备提取所述AI相关数据。
  92. 根据权利要求91所述的终端设备，还包括：
    第二接收模块，用于从所述网络设备或者所述第二终端设备接收第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  93. 根据权利要求73至92任一所述的终端设备，还包括：
    第一安全机制模块，用于建立AI数据传输安全机制，激活所述AI数据传输安全机制。
  94. 根据权利要求73至93任一所述的终端设备，还包括：
    第三接收模块，用于从所述网络设备接收第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是 否支持AI功能。
  95. 根据权利要求94所述的终端设备，其中，所述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层NAS消息。
  96. 根据权利要求73至95任一所述的终端设备，还包括：
    第二指示模块，用于向所述网络设备发送第一能力指示信息，所述第一能力指示信息用于告知所述网络设备所述终端设备是否支持AI功能；或者，与所述第二终端设备交互第二能力指示信息，所述第二能力指示信息用于告知所述第二终端设备所述终端设备是否支持AI功能。
  97. 根据权利要求73至96任一所述的终端设备，其中，所述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
  98. 一种网络设备，包括：
    第一发送模块，用于向第一终端设备发送人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  99. 根据权利要求98所述的网络设备，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  100. 根据权利要求98或99所述的网络设备，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  101. 根据权利要求98至100任一所述的网络设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述第一终端设备地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    随机接入信道繁忙程度评估结果；
    信道干扰评估结果；
    历史随机接入报告。
  102. 根据权利要求98至101任一所述的网络设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
  103. 根据权利要求102所述的网络设备，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  104. 根据权利要求98至100任一所述的网络设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；
    用户期望获得的业务类型信息；
    用户期望获得的切片类型信息；
    所述第一终端设备的地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；
    信道干扰评估结果；
    最小化路测MDT记录报告；
    小区部署相关信息。
  105. 根据权利要求104所述的网络设备，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  106. 根据权利要求104或105所述的网络设备，其中，所述小区部署相关信息由所述网络设备通过公共信令和/或专用信令提供。
  107. 根据权利要求98至100和104至106中的任一所述的网络设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；
    更新的AI算法；
    AI算法输入参数修改策略；
    AI算法输出参数修改策略；
    小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  108. 根据权利要求107所述的网络设备，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  109. 根据权利要求98至108任一所述的网络设备，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  110. 根据权利要求98至109任一所述的网络设备，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据。
  111. 根据权利要求110所述的网络设备，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  112. 根据权利要求111所述的网络设备，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  113. 根据权利要求98至109任一所述的网络设备，还包括：
    第四接收模块，用于在预设事件触发的情况下，从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    所述第一终端设备从所述网络设备接收到第一指示信息，所述第一指示信息用于请求所述第一终端设备向所述网络设备反馈AI相关数据；
    所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
    所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  114. 根据权利要求113所述的网络设备，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  115. 根据权利要求98至114任一所述的网络设备，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  116. 根据权利要求98至115任一所述的网络设备，还包括：
    第五接收模块，用于从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述网络设备提取所述AI相关数据。
  117. 根据权利要求116所述的网络设备，还包括：
    第二发送模块，用于向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  118. 根据权利要求98至117任一所述的网络设备，还包括：
    第二安全机制模块，用于建立AI数据传输安全机制。
  119. 根据权利要求98至118任一所述的网络设备，还包括：
    第三指示模块，用于向所述第一终端设备发送第三指示信息，所述第三指示信息用于指示当前网络是否支持AI功能。
  120. 根据权利要求119所述的网络设备，其中，所述第三指示信息通过如下至少一种方式承载：公共信令消息；专用信令消息；非接入层NAS消息。
  121. 根据权利要求98至120任一所述的网络设备，还包括：
    第六接收模块，用于从所述第一终端设备接收第一能力指示信息，所述第一能力指示信息用于告知所述网络设备所述第一终端设备是否支持AI功能。
  122. 根据权利要求98至121任一所述的网络设备，其中，所述网络设备包括接入网设备或者核心网设备。
  123. 一种终端设备，包括：
    第三发送模块，用于向第一终端设备发送人工智能AI控制信息，所述AI控制信息包括AI算法信息、应用场景标识信息、优化目标信息、AI算法输入数据类型信息、AI算法输出数据类型信息、AI相关数据反馈触发事件配置信息及AI相关数据反馈格式要求中的至少一项。
  124. 根据权利要求123所述的终端设备，其中，所述应用场景标识信息所指示的应用场景包括随机接入场景、小区选择重选场景、网络选择场景、小区测量场景、寻呼场景及切换场景中的至少一项。
  125. 根据权利要求123或124所述的终端设备，其中，所述优化目标信息所指示的优化目标包括节能、降低时延、提高数据吞吐量、降低数据误码率、提高业务服务质量QoS等级及提高业务连续性中的至少一项。
  126. 根据权利要求123至125任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    所述第一终端设备地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    随机接入信道繁忙程度评估结果；
    信道干扰评估结果；
    历史随机接入报告。
  127. 根据权利要求123至126任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述随机接入场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的随机接入配置；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；随机接入配置选择策略。
  128. 根据权利要求127所述的终端设备，其中，所述随机接入配置选择策略用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据选择目标随机接入配置；所述目标随机接入配置包括以下至少一项：
    随机接入尝试对应的随机接入机会RO位置；
    随机接入尝试对应的随机接入码类型；
    随机接入尝试对应的随机接入发射功率大小；
    随机接入尝试对应的目标同步信号块SSB或者信道状态信息参考信号CSI-RS标识。
  129. 根据权利要求123至126任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输入数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    用户期望的目的地信息；
    用户期望获得的业务类型信息；
    用户期望获得的切片类型信息；
    所述第一终端设备的地理位置信息；
    服务小区测量结果；
    至少一个邻区的测量结果；
    所述第一终端设备的历史小区选择重选数据；
    信道干扰评估结果；
    最小化路测MDT记录报告；
    小区部署相关信息。
  130. 根据权利要求129所述的终端设备，其中，所述小区部署相关信息用于提供一定区域内小区的基本信息，所述基本信息包括以下至少一项：
    区域标识信息；
    区域内每个小区的地理坐标信息；
    区域内每个小区的使用的频率资源相关信息；
    区域内每个小区的使用的物理小区标识PCI信息；
    区域内每个小区的使用的全球小区识别码CGI信息；
    区域内每个小区的覆盖范围信息；
    区域内每个小区的历史负载信息；
    区域内每个小区支持的业务类型；
    区域内每个小区支持的切片类型信息。
  131. 根据权利要求129或130所述的终端设备，其中，所述小区部署相关信息由所述终端设备通过单播信令、组播信令及广播信令中的至少一项提供。
  132. 根据权利要求123至126和129至131中的任一所述的终端设备，其中，在所述应用场景标识信息指示所述小区选择重选场景的情况下，所述AI算法输出数据类型信息所指示的数据类型包括以下至少一项：
    期望的小区选择重选路径信息；更新的AI算法；AI算法输入参数修改策略；AI算法输出参数修改策略；小区选择重选过程中确定目标小区的决策信息。
  133. 根据权利要求132所述的终端设备，其中，所述确定目标小区的决策信息用于所述第一终端设备根据所述AI算法输入数据获取目标小区特征信息；所述目标小区特征信息包括以下至少一项：
    目标小区对应的CGI信息；目标小区使用的频率相关信息；目标小区使用的PCI信息。
  134. 根据权利要求123至133任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据包括以下至少一项：AI算法输入数据；AI算法输出数据；AI算法中间数据。
  135. 根据权利要求123至134任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据反馈触发事件配置信息包括事件类型信息和/或与所述事件关联的配置信息；其中，所述事件用于触发所述第一终端设备向所述终端设备反馈AI相关数据。
  136. 根据权利要求135所述的终端设备，其中，所述事件类型信息所指示的事件类型包括以下至少一项：
    数据反馈定时器超时；
    数据反馈绝对时刻到达；
    周期性数据反馈定时器超时；
    所述第一终端设备存储的AI相关数据占用的内存高于第一阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第二阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第三阈值的持续时间达到第一时长。
  137. 根据权利要求136所述的终端设备，其中，所述数据反馈定时器、所述数据反馈绝对时刻、所述周期性数据反馈定时器、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值或所述第一时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  138. 根据权利要求123至134任一所述的终端设备，还包括：
    第七接收模块，用于在预设事件触发的情况下，从所述第一终端设备接收AI相关数据；所述预设事件包括以下至少一项：
    所述第一终端设备从所述终端设备接收到第二指示信息，所述第二指示信息用于请求所述第一终端设备向所述终端设备反馈AI相关数据；
    所述第一终端设备判定AI算法需要更新；
    所述第一终端设备判定AI算法输入参数策略需要修改；
    所述第一终端设备判定AI算法输出参数策略需要修改；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第四阈值；
    服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值，并且所述服务小区信号测量结果大于或者等于第五阈值的持续时间达到第二时长。
  139. 根据权利要求138所述的终端设备，其中，所述第四阈值、第五阈值或所述第二时长采用以下至少一种方式配置：系统广播消息；专用信令；默认取值。
  140. 根据权利要求123至139任一所述的终端设备，其中，所述AI相关数据反馈格式要求包括需要反馈的数据类型要求和/或需要反馈的数据类型精度要求。
  141. 根据权利要求123至140任一所述的终端设备，还包括：
    第八接收模块，用于从所述第一终端设备接收第一消息，第一消息用于指示所述终端设备提取所述AI相关数据。
  142. 根据权利要求141所述的终端设备，还包括：
    第四发送模块，用于向所述第一终端设备发送第二消息，所述第二消息用于确认可以反馈AI相关数据。
  143. 根据权利要求123至142任一所述的终端设备，还包括：
    第三安全机制模块，用于建立AI数据传输安全机制。
  144. 根据权利要求123至143任一所述的终端设备，还包括：
    第九接收模块，用于从所述第一终端设备接收第二能力指示信息，所述第二能力指示信息用于告知所述终端设备所述第一终端设备是否支持AI功能。
  145. 一种终端设备，包括：处理器、存储器和收发器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，并控制所述收发器，执行如权利要求1至25和51至72中任一项所述的方法。
  146. 一种网络设备，包括：处理器、存储器和收发器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，并控制所述收发器，执行如权利要求26至50中任一项所述的方法。
  147. 一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如权利要求1至25和51至72中任一项所述的方法。
  148. 一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如权利要求26至50中任一项所述的方法。
  149. 一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至25和51至72中任一项所述的方法。
  150. 一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求26至50中任一项所述的方法。
  151. 一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行如权利要求1至25和51至72中任一项所述的方法。
  152. 一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行如权利要求26至50中任一项所述的方法。
  153. 一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1至25和51至72中任一项所述的方法。
  154. 一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求26至50中任一项所述的方法。
PCT/CN2021/099340 2021-06-10 2021-06-10 控制方法、终端设备和网络设备 WO2022257068A1 (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2021/099340 WO2022257068A1 (zh) 2021-06-10 2021-06-10 控制方法、终端设备和网络设备
EP21944578.0A EP4344282A1 (en) 2021-06-10 2021-06-10 Control method, terminal device, and network device
CN202180098700.7A CN117397276A (zh) 2021-06-10 2021-06-10 控制方法、终端设备和网络设备
US18/531,253 US20240114360A1 (en) 2021-06-10 2023-12-06 Control method and terminal device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2021/099340 WO2022257068A1 (zh) 2021-06-10 2021-06-10 控制方法、终端设备和网络设备

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/531,253 Continuation US20240114360A1 (en) 2021-06-10 2023-12-06 Control method and terminal device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022257068A1 true WO2022257068A1 (zh) 2022-12-15

Family

ID=84424691

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2021/099340 WO2022257068A1 (zh) 2021-06-10 2021-06-10 控制方法、终端设备和网络设备

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20240114360A1 (zh)
EP (1) EP4344282A1 (zh)
CN (1) CN117397276A (zh)
WO (1) WO2022257068A1 (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108924910A (zh) * 2018-07-25 2018-11-30 Oppo广东移动通信有限公司 Ai模型的更新方法及相关产品
CN111919460A (zh) * 2020-07-08 2020-11-10 北京小米移动软件有限公司 网络数据收集方法及装置、网络设备、用户设备及存储介质
US20200366326A1 (en) * 2019-05-15 2020-11-19 Huawei Technologies Co., Ltd. Systems and methods for signaling for ai use by mobile stations in wireless networks
WO2020234507A1 (en) * 2019-05-23 2020-11-26 Nokia Technologies Oy Random access procedure reporting and improvement for wireless networks

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108924910A (zh) * 2018-07-25 2018-11-30 Oppo广东移动通信有限公司 Ai模型的更新方法及相关产品
US20200366326A1 (en) * 2019-05-15 2020-11-19 Huawei Technologies Co., Ltd. Systems and methods for signaling for ai use by mobile stations in wireless networks
WO2020234507A1 (en) * 2019-05-23 2020-11-26 Nokia Technologies Oy Random access procedure reporting and improvement for wireless networks
CN111919460A (zh) * 2020-07-08 2020-11-10 北京小米移动软件有限公司 网络数据收集方法及装置、网络设备、用户设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ERICSSON: "AI/ML based Use Cases", 3GPP DRAFT; R3-206437, 3RD GENERATION PARTNERSHIP PROJECT (3GPP), MOBILE COMPETENCE CENTRE ; 650, ROUTE DES LUCIOLES ; F-06921 SOPHIA-ANTIPOLIS CEDEX ; FRANCE, vol. RAN WG3, no. Online meeting; 20201102 - 20201112, 22 October 2020 (2020-10-22), Mobile Competence Centre ; 650, route des Lucioles ; F-06921 Sophia-Antipolis Cedex ; France , XP051941757 *
ZTE, CHINA UNICOM, CMCC: "Solution to AI based UE Trajectory prediction", 3GPP DRAFT; R3-212029, 3RD GENERATION PARTNERSHIP PROJECT (3GPP), MOBILE COMPETENCE CENTRE ; 650, ROUTE DES LUCIOLES ; F-06921 SOPHIA-ANTIPOLIS CEDEX ; FRANCE, vol. RAN WG3, no. Online; 20210517 - 20210528, 7 May 2021 (2021-05-07), Mobile Competence Centre ; 650, route des Lucioles ; F-06921 Sophia-Antipolis Cedex ; France , XP052002275 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP4344282A1 (en) 2024-03-27
CN117397276A (zh) 2024-01-12
US20240114360A1 (en) 2024-04-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3522603B1 (en) Method and apparatus for managing radio link
EP4213527A1 (en) Method for sending handover success report, terminal device, and network device
CN115669070A (zh) 基于条件的辅节点或主辅小区变更方法及设备
US20230262571A1 (en) Method for transmitting radio link failure report, and terminal device and network device
WO2020154994A1 (zh) 小区切换方法、终端设备和网络设备
US11350455B2 (en) Method and device for performing channel detection on unlicensed carrier
CN109699037B (zh) 一种波束断连判定配置方法、判定方法及装置
CN113519183B (zh) 无线通信方法和终端设备
CN112640347B (zh) 无线通信的方法、终端设备和网络设备
US20230094897A1 (en) Condition-based method and device for adding secondary node or primary secondary cell
WO2022036528A1 (zh) 双连接架构下实现最小化路测的方法、终端设备和网络设备
WO2022027489A1 (zh) 邻区测量的方法、终端设备和网络设备
US20230106995A1 (en) Wireless communication method and terminal device
US20220312353A1 (en) Signal detection method, signal transmission method, terminal device, and network device
WO2020047731A1 (zh) 一种信息传输方法及装置、终端
WO2022257068A1 (zh) 控制方法、终端设备和网络设备
WO2022133692A1 (zh) 状态切换的方法、终端设备和网络设备
CN113475110B (zh) 无线通信方法、终端设备和网络设备
US11870526B2 (en) Wireless communication method and apparatus, device, and storage medium
JP7276416B2 (ja) セル設定装置及び方法
WO2022246763A1 (zh) 波束失败恢复方法、终端设备和网络设备
WO2023035186A1 (zh) 无线通信方法、终端设备及网络设备
WO2023206448A1 (zh) 无线通信方法、终端设备及网络设备

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21944578

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202180098700.7

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2021944578

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2021944578

Country of ref document: EP

Effective date: 20231221