用于场景的配置方法及装置、终端设备、存储介质

技术领域

本申请涉及智能家电技术领域，例如涉及一种用于场景的配置方法及装置、终端设备、存储介质。

背景技术

目前，随着科学技术的快速发展，智慧家庭场景日益多样化。通过控制不同类型的智能家电的协同操作，可向用户提供适配用户需求的场景，满足用户的舒适度需求。如何对智慧家庭场景进行合理配置，成为当前亟需解决的技术难题。

相关技术采用以下场景配置方法，智慧家庭APP(application，应用程序)表示场景配置关联的应用程序。用户通过终端设备登录智慧家庭APP后，将家中所有的智能家电均绑定至用户账户，之后，用户按照空间布局进行智能家电的分类，并，根据分类结果和自身需求设置参考场景。其中，根据分类结果和自身需求设置参考场景，包括：在智慧家庭APP推送典型场景的情况下，在典型场景下添加或者删除一个或者多个智能家电以确定参考场景下的目标智能家电，并，根据自身需求设置目标智能家电的参考运行参数，以构建参考场景。如此，用户再次登录智慧家庭APP后，智慧家庭APP会向用户推送参考场景。如此，实现终端设备侧的场景自定义。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

相关技术采用的场景配置方法，需要用户对智慧家庭APP的操作流程非常了解。然而，针对大部分用户而言，智慧家庭APP的操作流程复杂度高且操作流程繁琐，导致用户无法对智慧家庭场景进行相关的配置。因此，由于无法实现场景的自动配置，因此，上述方法存在用户的可操作性较差的缺陷。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于场景的配置方法、装置、终端设备和存储介质，以实现场景的自动配置，提升用户的可操作性。

在一些实施例中，所述方法包括：响应于配置指令，配置指令包括场景语义信息；解析场景语义信息，获得目标场景信息与目标场景信息关联的控制指令；向目标场景信息关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景配置。

在一些实施例中，所述装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于场景的配置方法。

在一些实施例中，所述终端设备，包括：设备本体；如上述的用于场景的配置装置，被安装于所述产品设备。

在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行如上述的用于场景的配置方法。

本公开实施例提供的用于场景的配置方法、装置、终端设备和存储介质，可以实现以下技术效果：

本公开实施例通过响应于包括有场景语义信息的配置指令后，解析前述场景语义信息，获得目标场景信息和与该目标场景信息关联的控制指令。本公开实施例再向目标场景关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景的配置。如此，本公开实施例通过对配置指令携带的场景语义信息的解析处理即可获得目标场景信息和与其关联的控制指令，无需用户登录智慧家庭APP进行参考场景的设置，用户通过发送配置指令即可实现场景的自动配置，减少用户的选择操作，有利于降低场景配置的复杂度，提升用户的可操作性。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一个用于场景的配置方法的示意图；

图2是本公开实施例提供的另一个用于场景的配置方法的示意图；

图3是本公开实施例提供的另一个用于场景的配置方法的示意图；

图4是本公开实施例提供的另一个用于场景的配置方法的示意图；

图5是本公开实施例提供的另一个用于场景的配置方法的示意图；

图6是本公开实施例提供的一个用于场景的配置装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。

术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。

术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。

本公开实施例中，智能家电是指将微处理器、传感器技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，具有智能控制、智能感知及智能应用的特征，智能家电的运作过程往往依赖于物联网、互联网以及电子芯片等现代技术的应用和处理，例如智能家电可以通过连接电子设备，实现用户对智能家电的远程控制和管理。

公开实施例中，终端设备是指具有无线连接功能的电子设备，终端设备可以通过连接互联网，与如上的智能家电进行通信连接，也可以直接通过蓝牙、wifi等方式与如上的智能家电进行通信连接。在一些实施例中，终端设备例如为移动设备、电脑、或悬浮车中内置的车载设备等，或其任意组合。移动设备例如可以包括手机、智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备等，或其任意组合，其中，可穿戴设备例如包括：智能手表、智能手环、计步器等。

目前，随着科学技术的快速发展，智慧家庭场景日益多样化。通过控制不同类型的智能家电的协同操作，可向用户提供适配用户需求的场景，满足用户的舒适度需求。如何对智慧家庭场景进行合理配置，成为当前亟需解决的技术难题。

相关技术采用以下场景配置方法，用户通过终端设备登录智慧家庭APP后，将家中所有的智能家电均绑定至用户账户，之后，用户按照空间布局进行智能家电的分类，并，根据分类结果和自身需求设置参考场景。其中，根据分类结果和自身需求设置参考场景，包括：在智慧家庭APP推送典型场景的情况下，在典型场景下添加或者删除一个或者多个智能家电以确定参考场景下的目标智能家电，并，根据自身需求设置目标智能家电的参考运行参数。如此，用户再次登录智慧家庭APP后，智慧家庭APP会向用户推送参考场景。如此，实现终端设备侧的场景自定义。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

相关技术采用的场景配置方法，需要用户对智慧家庭APP的操作流程非常了解。然而，针对大部分用户而言，智慧家庭APP的操作流程复杂度高且操作流程繁琐，导致用户无法对智慧家庭场景进行相关的配置。因此，上述场景配置方法具备可操作性差的缺陷。

结合图1所示，本公开实施例提供一种用于场景的配置方法，包括：

S01，处理器响应于配置指令，配置指令包括场景语义信息。

该步骤中，配置指令可以为语音指令，也可以为文字指令，也可以为触屏指令。作为一种示例，配置指令为语音指令。终端设备配置有音频模块，并，通过音频模块采集语音指令。同时，配置指令包括与场景关联的词语或者与场景关联的句子。在一种具体示例中，配置指令可以为“早晨7点听某某歌手的歌曲，请设定空调器以制冷模式运行且目标温度26℃，请开启智能窗帘10分钟”。相应的，上述配置指令包括与起床场景关联的词语“早晨”、“空调器”和“智能窗帘”。在另一种具体示例中，配置指令可以为“晚上10点准备入睡，请设定空调器以舒适模式运行且目标温度27℃，请设定照明灯为暖光模式”。相应的，上述配置指令包括与睡眠场景关联的词语“入睡”、“舒适模式”和“暖光模式”。

S02，处理器解析场景语义信息，获得目标场景信息与目标场景信息关联的控制指令。

该步骤中，由于配置指令包括与场景关联的词语或者与场景关联的句子，因此，处理器通过解析场景语义信息，可根据与场景关联的词语或者与场景关联的句子，确定出目标场景信息。作为一种示例，在配置指令包括与起床场景关联的词语“早晨”和“智能窗帘”的情况下，通过解析上述配置指令，确定出目标场景信息为起床场景。作为另一种示例，在配置指令包括与睡眠场景关联的词语“入睡”、“舒适模式”和“暖光模式的情况下，通过解析上述配置指令，确定出目标场景信息为睡眠场景。

S03，处理器向目标场景信息关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景配置。

采用本公开实施例提供的用于场景的配置方法，本公开实施例通过响应于包括有场景语义信息的配置指令后，解析前述场景语义信息，获得目标场景信息和与该目标场景信息关联的控制指令。本公开实施例再向目标场景关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景的配置。如此，本公开实施例通过对配置指令携带的场景语义信息的解析处理即可获得目标场景信息和与其关联的控制指令，无需用户登录智慧家庭APP进行参考场景的设置，用户通过发送配置指令即可实现场景的自动配置，减少用户的选择操作，有利于降低场景配置的复杂度，提升用户的可操作性。

可选地，结合图2所示，处理器获得目标场景信息与目标场景信息关联的控制指令，包括：

S11，处理器利用深度学习模型解析场景语义信息，确定目标场景信息。

该步骤中，深度学习模型可以为GPT(Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练Transformer模型)。GPT模型为一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模块。该模行具备极高的语言生成能力，并可以通过自我训练提升语言生成能力。如此，本公开实施例通过选用GPT模型进行场景语义信息的解析，能够准确地解析生成目标场景信息，有助于提升目标场景信息确认的准确性。

S12，处理器获得目标场景信息关联的历史用户习惯。

S13，处理器利用深度学习模型根据目标场景信息或历史用户习惯，确定目标场景信息关联的控制指令。

该步骤中，历史用户习惯表示用户在不同场景下对应的智能家电的历史运行参数。历史运行参数包括历史运行模式或者历史运行参数值。作为一种示例，历史用户习惯包括：睡眠场景下对应的空调器以舒适模式运行，或者，洗浴场景下对应的热水器设定目标水温为45℃，或者，起床场景下对应的智能窗帘以开启模式运行。可以理解地，历史用户习惯还包括除上述以外的场景下对应的智能家电的历史运行参数。本公开实施例对此可不做具体限定。

这样，本公开实施例通过深度学习模型进行场景语义信息的解析，并，根据目标场景信息关联的历史用户习惯和/或目标场景信息进行目标场景信息关联的控制指令的确定，既能够提升目标场景信息确认的准确性，又能够提升目标场景信息关联的控制指令确认的准确性，在实现场景的自动配置的基础上，有利于提升场景配置的准确性，以及，提高目标场景与用户需求的适配度。

可选地，结合图3所示，处理器利用深度学习模型解析场景语义信息，确定目标场景信息，包括：

S21，处理器利用深度学习模型提取场景语义信息中的设备名称以及目标执行时间。其中，目标执行时间表示目标场景的执行时间。

S22，处理器根据设备名称以及目标执行时间，确定目标场景信息。

这样，由于目标场景与设备类型和目标场景的执行时间具有关联性，因此，本公开实施例可通过对场景语音信息中的设备名称和目标执行时间进行信息提取，并据此进行目标场景的配置。有利于提升目标场景信息确认的准确性，从而减少用户的选择操作，降低场景配置的复杂度，提升用户的可操作性。

作为一种示例，当前晚上用户A发送语音指令，语音指令为“早晨8点上班，设定空调器制冷运行，目标温度26℃，开启智能窗帘10分钟，关闭照明灯，开启扫地机器人”，处理器利用深度学习模型提取场景语义信息中的设备名称为照明灯和扫地机器人，并提取场景语音信息中的目标执行时间为早晨8点。处理器根据上述设备名称和上述目标执行时间，确定目标场景信息为离家场景。

可选地，处理器利用深度学习模型提取场景语义信息中的目标执行时间，包括：

在场景语义信息中包括关键词的情况下，处理器根据关键词，确定目标执行时间。其中，关键词表示与执行时间具有关联关系的词语或者句子。

在场景语义信息中包括执行时间的情况下，处理器确定执行时间为目标执行时间。

这样，由于不同用户的语言习惯不同，例如，有的用户通过配置指令明确给出执行时间，有的用户通过配置指令仅给出执行时间关联的关键词，因此，本公开实施例针对不同语言习惯的用户，采用不同的目标执行时间的确定方案。如此，可根据场景语义信息中关键词或者执行时间进行目标执行时间的确定，提升场景配置的灵活性。

可选地，处理器根据关键词，确定目标执行时间，包括：处理器根据关键词关联的基准时间，确定目标执行时间。其中，基准时间表示终端设备预先配置的参考时间。基准时间可以根据历史用户习惯确定，也可以根据对不同类型的用户的统计分析结果确定。

作为一种示例，当前晚上用户A发送语音指令，语音指令为“早晨8点上班，设定空调器制冷运行，目标温度26℃，开启智能窗帘10分钟，关闭照明灯，开启扫地机器人”，处理器确定场景语义信息中包括执行时间“早晨8：00”，则确定目标执行时间为每天早晨8：00。

作为另一种示例，当前晚上用户B发送语音指令，语音指令为“起床后，设定空调器舒适运行，开启智能窗帘5分钟，关闭照明灯”，处理器确定场景语义信息中包括关键词为“起床”，处理器获得该关键词关联的基准时间为7：30～9：00，则处理器根据该基准时间，确定目标执行时间为7：30～9：00。

可选地，处理器根据设备名称以及目标执行时间，确定目标场景信息，包括：

在设备名称包括照明设备和/或环境调节设备且目标执行时间与返家时间相匹配的情况下，处理器确定目标场景信息为返家场景。

在设备名称包括照明设备和智能窗帘且目标执行时间与离家时间相匹配的情况下，处理器确定目标场景信息为离家场景。

在设备名称包括热水器且目标执行时间与洗浴时间相匹配的情况下，处理器确定目标场景信息为洗浴场景。

在设备名称包括睡眠监测设备设备和/或照明设备且目标执行时间与睡眠时间相匹配的情况下，处理器确定目标场景信息为睡眠场景。

这样，能够根据场景语义信息中提取出来的设备名称和目标执行时间进行目标场景信息的确定，有利于减少用户的选择操作，降低场景配置的复杂度，提升用户的可操作性。

可选地，目标执行时间与返家时间相匹配，包括：目标执行时间位于返家时间对应的时间段内。目标执行时间与洗浴时间相匹配，包括：目标执行时间位于洗浴时间对应的时间段内。目标执行时间与睡眠时间相匹配，包括：目标执行时间位于睡眠时间对应的时间段内。其中，返家时间对应的时间段、洗浴时间对应的时间段和睡眠时间对应的时间段均可根据用户自身的习惯设定。

作为一种示例，在配置指令包括词语“早晨6：45”、“空调器”和“智能窗帘”的情况下，处理器利用GPT提取场景语义信息中的设备名称为空调器和智能窗帘，并，获得目标执行时间为早晨6：45，处理器根据上述设备名称和目标执行时间，确定目标场景信息为起床场景。作为另一种示例，配置指令为“准备入睡，请设定空调器以舒适模式运行且目标温度27℃”。在配置指令包括词语“准备入睡”和“空调器”的情况下，处理器利用GPT提取场景语义信息中的设备名称为空调器，并，确定目标执行时间为晚上21：00～22：00，处理器根据上述设备名称和目标执行时间，确定目标场景信息为睡眠场景。

可选地，处理器目标场景信息包括设备类型和/或设备运行参数。处理器利用深度学习模型根据目标场景信息或历史用户习惯，确定目标场景信息关联的控制指令，包括：

在目标场景信息包括设备类型且不包括设备运行参数的情况下，处理器根据历史用户习惯确定具有设备类型的智能家电的目标运行参数，并，生成携带设备类型及目标运行参数的控制指令。

在目标场景信息包括设备类型和设备运行参数的情况下，处理器选取设备运行参数为具有设备类型的智能家电的目标运行参数，并，生成携带设备类型及目标运行参数的控制指令。

这样，本公开实施例在目标场景信息包括有设备类型且不包括设备运行参数时，可根据历史用户习惯确定具有设备类型的智能家电的目标运行参数，并，生成携带设备类型和目标运行参数的控制指令。而在目标场景信息包括有设备类型和设备运行参数时，选取设备运行参数为具有设备类型的智能家电的目标运行参数，并据此生成控制指令。如此，用户通过发送配置指令即可实现场景的自动配置，且在能够从场景语义中解析获得设备运行参数时，以上述设备运行参数为准进行场景设置，而在未从场景语义中解析获得设备运行参数即用户未在配置指令中明确目标运行参数时，本公开实施例也能根据历史用户习惯确定出目标运行参数，减少用户的选择操作，进一步降低场景配置的复杂度，实现所说即所享，有利于提升用户的可操作性。

可选地，处理器根据历史用户习惯确定具有设备类型的智能家电的目标运行参数，包括：

处理器获取室外环境信息。

处理器在室外环境信息表示阴天或者雨雪天气的情况下，更新设备类型为空调器并确定空调器的目标运行参数为除湿模式，和/或，更新设备类型为照明设备并确定照明设备的目标运行参数为自动调光模式。

这样，如前文所述，历史用户习惯表示用户在不同场景下对应的智能家电的历史运行参数。然而，场景所处的环境是动态变化的。以室外环境为例，在室外环境为阴天或者雨雪天气时，在未开启照明设备的情况下，室内环境的亮度偏暗且雨雪天气下的室内环境湿度值偏高。此时，不宜按照历史用户习惯进行目标运行参数的确定。为此，本公开实施例获得室外环境信息，并在表示阴天或者雨雪天气时，更新设备类型为空调器并确定其目标运行参数为除湿模式，和/或，更新设备类型为照明设备并确定照明设备的目标运行参数为自动调光模式。如此，本公开实施例在同时根据历史用户习惯和场景所在的室外天气配置目标运行参数的配置，向用户提供与用户需求高度适配的场景，保证用户的舒适度体验。

结合图4所示，本公开实施例还提供另一种用于场景的配置方法，包括：

S31，处理器响应于触发指令，推送新增智能家电相关联的可选配置场景。

该步骤中，触发指令用以开启场景配置关联的应用程序。作为一种示例，触发指令由用户开启智慧家庭APP时生成。

推送新增智能家电相关联的可选配置场景，可以为弹窗方式推送智能家电相关联的可选配置场景。可选的，处理器推送新增智能家电相关联的可选配置场景，包括：处理器根据新增智能家电的设备类型，在可选配置场景中推送可选放置位置。

S32，处理器接收携带有目标配置场景的选择指令，目标配置场景根据可选配置场景选择确定。

该步骤中，用户从可选配置场景中选取一个配置场景，将选取的配置场景作为目标配置场景。

S33，处理器根据选择指令，将新增智能家电配置于目标配置场景。

S34，处理器响应于配置指令，配置指令包括场景语义信息。

S35，处理器解析场景语义信息，获得目标场景信息与目标场景信息关联的控制指令。

S36，处理器向目标场景信息关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景配置。

采用本公开实施例提供的用于场景的配置方法，本公开实施例响应于触发指令，推送新增智能相关联的可选配置场景，以实现场景推荐。此时，用户在可推荐的可选配置场景中选择目标配置场景，并以选择指令的方式发送至终端设备，以使用户可根据自身需求新增智能家电至目标配置场景中。如此，实现终端设备屏端场景的智能化配置，满足用户的个性化需求。

可选地，处理器响应于触发指令之后，还包括：

处理器发送提示信息，提示信息用于指示用户所在空间配置有新增智能家电。

作为一种示例，用户开启智慧家庭APP的程序界面，智慧家庭APP弹窗提示家中配置有新增智能家电洗衣机，并，推送洗衣机相关联的可选配置场景为A场景，且A场景内有阳台和卫生间。智慧家庭APP根据洗衣机的设备类型，在A场景下，将阳台空间和卫生间空间均以闪烁光标的方式显示，以指示阳台和卫生间为可选放置位置，以进行洗衣机的可选放置位置的主动推送。可以理解地，用户在接收上述可选放置位置后，可根据自身需求从可选放置位置中选择一个或者多个，也可以根据自身需求不做选择。

结合图5所示，本公开实施例还提供另一种用于场景的配置方法，包括：

S41，处理器响应于触发指令，推送新增智能家电相关联的可选配置场景。

S42，处理器接收携带有目标配置场景的选择指令，目标配置场景根据可选配置场景选择确定。

S43，处理器根据选择指令，将新增智能家电配置于目标配置场景。

S44，处理器在首次将新增智能家电配置于目标配置场景的情况下，获得用户对新增智能家电的配置参数。

S45，处理器利用深度学习模型对新增智能家电的配置参数进行模型训练，获得新增智能家电在目标配置场景下的目标配置参数。

该步骤中，处理器利用深度学习模型对新增智能家电的配置参数进行模型训练，获得新增智能家电在目标配置场景下的目标配置参数，包括：处理器获得用户对新增智能家电的配置参数的更新次数；在更新次数大于或者等于次数上限阈值的情况下，处理器根据历史用户习惯和深度学习模型对新增智能家电的配置参数进行模拟训练，获得新增智能家电在目标配置场景下的目标配置参数。其中，次数上限阈值可以根据具体情况进行设定。例如，次数上限阈值可以为10次、20次或者50次。本公开实施例对此可不做具体限定。

S46，处理器响应于配置指令，配置指令包括场景语义信息。

S47，处理器解析场景语义信息，获得目标场景信息与目标场景信息关联的控制指令。

S48，处理器向目标场景信息关联的智能家电发送控制指令，以通过控制智能家电进行场景配置。

采用本公开实施例提供的用于场景的配置方法，本公开实施例在首次将新增智能家电配置于目标配置场景时，获得用户对新增智能家电的配置参数，并利用深度学习模型对其配置参数进行模型训练，以确定出新增智能家电适配用户习惯的目标配置参数。如此，实现终端设备屏端场景的智能化配置，满足用户的个性化需求。

在一实际应用中，离家场景下，用户历史习惯为在用户上班出门之前，关闭照明设备，并，开启扫地机器人并开启布帘。用户的离家时间对应的时间段设置为上午7：00～7：15。在目标执行时间位于离家时间对应的时间段时，确定目标执行时间与离家时间相匹配。

用户计划上午7：10离家，并在离家前一天晚上发出语音指令，语音指令为“请关灯，打开扫地机器人进行全屋清洁，关闭布帘”。

S101，终端设备通过其配置的音频模块采集上述语音指令。

S102，终端设备利用GPT提取场景语义信息中的设备名称“灯”、“扫地机器人”和“布帘”，并确定目标执行时间为第二天上午7：05。

S103，由于设备名称中包括照明设备“灯”和智能窗帘“布帘”，因此，确定设备名称包括照明设备和智能窗帘，与此同时，目标执行时间与离家时间相匹配的情况下，处理器确定目标场景信息为离家场景。

S104，终端设备获得目标场景信息关联的历史用户习惯为在用户上班出门之前，关闭照明设备，并，开启扫地机器人并开启布帘。

S105，终端设备利用GPT根据离家场景或历史用户习惯，确定目标场景信息关联的控制指令。具体地，离家场景包括三种设备类型：照明设备、扫地机器人和智能窗帘，且三种设备类型各自的设备运行参数为关闭、开启、关闭。即离家场景包括设备类型且包括设备运行参数的情况下，故，终端设备选取照明设备的目标运行参数为关闭，扫地机器人的目标运行参数为开启、智能窗帘的目标运行参数为关闭，并，生成携带设备类型及目标运行参数的控制指令。

S106，照明设备接收到上述控制指令，执行关闭操作，扫地机器人接收到上述控制指令，执行开启操作以执行全屋清洁，智能窗帘接收到上述控制指令，执行关帘操作。

结合图6所示，本公开实施例提供一种用于场景的配置装置，包括处理器(processor)400和存储器(memory)401。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)402和总线403。其中，处理器400、通信接口402、存储器401可以通过总线403完成相互间的通信。通信接口402可以用于信息传输。处理器400可以调用存储器401中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于场景的配置方法。

此外，上述的存储器401中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器401作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器400通过运行存储在存储器401中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于场景的配置方法。

存储器401可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器401可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种终端设备，包括：设备本体，以及上述的用于场景的配置装置。用于场景的配置装置被安装于设备本体。这里所表述的安装关系，并不仅限于在产品内部放置，还包括了与产品的其他元器件的安装连接，包括但不限于物理连接、电性连接或者信号传输连接等。本领域技术人员可以理解的是，用于场景的配置装置可以适配于可行的产品主体，进而实现其他可行的实施例。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述用于场景的配置方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述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。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。