一种基于人工智能AI模型的通信方法、装置及存储介质

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于人工智能AI模型的通信方法、装置及存储介质。

近年来，人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术在多个领域取得不断突破，其在发展融合不同学科知识同时，也为不同学科的发展提供了新的方向和方法。

相关技术中，通信系统存在核心网设备、无线接入网设备、及终端等多种通信设备。通信系统内支持不同通信设备之间基于AI模型进行通信。然而，基于AI模型进行通信包括AI提供节点以及AI推理节点。当AI提供节点与AI推理节点位于不同通信设备时，存在将AI模型从一个通信设备传输到另外一个通信设备的传输需求。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种基于人工智能AI模型的通信方法、装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信方法，包括：

向AI推理节点发送AI模型。

一种实施方式中，所述AI提供节点位于无线接入网设备；所述向AI推理节点发送AI模型，包括：向终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述向所述终端发送所述AI模型，包括：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，向所述终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述向所述终端发送所述AI模型，包括：所述无线接入网设备将所述AI模型通过第一通信接口发送至核心网设备；所述AI模型被所述核心网设备通过第二通信接口发送至所述终端。

一种实施方式中，所述AI提供节点位于终端；所述向AI推理节点发送AI模型，包括：向无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述向所述无线接入网设备发送所述AI模型，包括：所述基于无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，向所述无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述向所述无线接入网设备发送所述AI模型，包括：所述终端将所述AI模型通过第二通信接口向所述核心网设备发送所述AI模型；所述AI模型被所述 核心网设备通过第一通信接口发送至所述无线接入网设备。

一种实施方式中，所述空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令；逻辑接入层MAC信令；无线资源控制RRC信令；空口用户平面信令。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信方法，包括：

接收由AI提供节点发送的AI模型。

一种实施方式中，所述AI推理节点位于所述终端；所述接收由AI提供节点发送的AI模型，包括：接收无线接入网设备发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型，包括：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型，包括：接收核心网设备基于所述终端与所述核心网设备之间的第二通信接口发送的所述AI模型，所述AI模型由所述无线接入网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送至所述核心网设备。

一种实施方式中，所述AI推理节点位于所述无线接入网设备；所述接收由AI提供节点发送的AI模型，包括：接收终端发送的AI模型。

一种实施方式中，所述接收所述终端发送的AI模型，包括：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，接收所述终端发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收所述终端发送的AI模型，包括：接收核心网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送的所述AI模型，所述AI模型由所述终端基于所述终端与所述核心网设备之间的第二通信接口发送至所述核心网设备。

一种实施方式中，所述空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令；逻辑接入层MAC信令；无线资源控制RRC信令；空口用户平面信令。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信方法，包括：

接收由AI提供节点发送的AI模型；向AI推理节点发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收由AI提供节点发送的AI模型，包括：接收所述无线接入网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送的所述AI模型；所述向AI推理节点发送所述AI模型，包括：基于所述终端与核心网设备之间的第二通信接口向所述终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收由AI提供节点发送的AI模型，包括：接收所述终端基于所述终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的所述AI模型；所述向AI推理节点发送所述AI模型，包括：基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口向所述无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信装置，包括：

发送单元，用于向AI推理节点发送AI模型。

一种实施方式中，所述AI提供节点位于无线接入网设备；所述传输单元采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：向所述终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述发送单元采用如下方式向所述终端发送所述AI模型：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，向所述终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述发送单元采用如下方式向所述终端发送所述AI模型：所述无线接入网设备将所述AI模型通过第一通信接口发送至核心网设备；所述AI模型被所述核心网设备通过第二通信接口发送至所述终端。

一种实施方式中，所述AI提供节点位于终端；所述发送单元采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：向所述无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述发送单元采用如下方式向所述无线接入网设备发送所述AI模型：所述基于无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，向所述无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述发送单元采用如下方式向所述无线接入网设备发送所述AI模型：所述终端将所述AI模型通过第二通信接口向所述核心网设备发送所述AI模型；所述 AI模型被所述核心网设备通过第一通信接口发送至所述无线接入网设备。

一种实施方式中，所述空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令；逻辑接入层MAC信令；无线资源控制RRC信令；空口用户平面信令。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信装置，包括：

接收单元，用于接收由AI提供节点发送的AI模型。

一种实施方式中，所述AI推理节点位于所述终端；所述接收单元采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收所述无线接入网设备发送的所述AI模型：接收核心网设备基于所述终端与所述核心网设备之间的第二通信接口发送的所述AI模型，所述AI模型由所述无线接入网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送至所述核心网设备。

一种实施方式中，所述AI推理节点位于所述无线接入网设备；所述接收单元采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收所述终端发送的AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收所述终端发送的AI模型：基于所述无线接入网设备与所述终端之间的空口协议信令，接收所述终端发送的所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收所述终端发送的AI模型：接收核心网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送的所述AI模型，所述AI模型由所述终端基于所述终端与所述核心网设备之间的第二通信接口发送至所述核心网设备。

一种实施方式中，所述空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令；逻辑接入层MAC信令；无线资源控制RRC信令；空口用户平面信令。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第六方面，提供一种基于人工智能AI模型的通信装置，包括：

接收单元，用于接收由AI提供节点发送的AI模型；发送单元，用于向AI推理节点发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收所述无线接入网设备基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口发送的所述AI模型；所述发送单元采用如下方式向AI推理节点发送所述AI模型：基于所述终端与核心网设备之间的第二通信接口向所述终端发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述接收单元采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收所述终端基于所述终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的所述AI模型；所述发送单元采用如下方式向AI推理节点发送所述AI模型：基于所述无线接入网设备与所述核心网设备之间的第一通信接口向所述无线接入网设备发送所述AI模型。

一种实施方式中，所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括NAS信令接口；或所述第一通信接口包括所述无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，所述第二通信接口包括UP协议接口。

根据本公开实施例的第七方面，提供一种资源配置装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行上述第一方面中任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的第八方面，提供一种资源配置装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行上述第二方面中任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的第九方面，提供一种资源配置装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行上述第三方面中任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的第十方面，提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行第一方面中任意一项所述的资源配置方法。

根据本公开实施例的第十一方面，提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行第二方面中任意一项所述的资源配置方法。

根据本公开实施例的第十二方面，提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行第三方面中任意一项所述的资源配置方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：针对AI推理节点与AI提供节点位于不同设备的场景，AI提供节点可向AI推理节点发送AI模型，以使AI推理节点接收AI模型。至此，AI推理节点后续可通过所接收的AI模型执行推理任务。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是一种无线通信系统的示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种向终端发送AI模型的方法流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种向终端发送AI模型的方法流程图。

图7是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种向无线接入网设备发送AI模型的方法流程图。

图9是根据一示例性实施例示出的另一种向无线接入网设备发送AI模型的方法流程图。

图10是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图。

图11是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图。

图12是根据一示例性实施例示出的一种接收无线接入网设备发送的AI模型的方法流程图。

图13是根据一示例性实施例示出的另一种接收无线接入网设备发送的AI模型的方法流程图。

图14是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图。

图15是根据一示例性实施例示出的一种无线接入网设备执行推理任务的方法流程图。

图16是根据一示例性实施例示出的一种接收终端发送的AI模型的方法流程图。

图17是根据一示例性实施例示出的另一种接收终端发送的AI模型的方法流程图。

图18是根据一示例性实施例示出的一种AI推理节点执行基于AI模型的推理任务的方法流程图。

图19是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图。

图20是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图。

图21是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图。

图22是一种无线接入网设备将AI模型直接传输至终端的示意图。

图23是一种终端将AI模型直接传输至无线接入网设备的示意图。

图24是一种无线接入网设备与终端通过核心网设备间接传输AI模型的示意图。

图25是另一种无线接入网设备与终端通过核心网设备间接传输AI模型的示意图。

图26是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。

图27是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。

图28是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。

图29是根据一示例性实施例示出的一种用于基于人工智能AI模型的通信的装置的框图。

图30是根据一示例性实施例示出的一种用于基于人工智能AI模型的通信的装置的框图。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。

可以理解的是，图1所示的无线通信系统仅是进行示意性说明，无线通信系统中还可包括其它网络设备，例如还可以包括核心网设备、无线中继设备和无线回传设备等，在图1中未画出。本公开实施例对该无线通信系统中包括网络设备数量和终端数量不做限定。

进一步可以理解的是，本公开实施例无线通信系统，是一种提供无线通信功能的网络。无线通信系统可以采用不同的通信技术，例如码分多址(code division multiple access,CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access，WCDMA)、时分多址(time division multiple access，TDMA)、频分多址(frequency division multiple access，FDMA)、正交频分多址(orthogonal frequency-division multiple access，OFDMA)、单载 波频分多址(single Carrier FDMA，SC-FDMA)、载波侦听多路访问/冲突避免(Carrier Sense MultipleAccess with CollisionAvoidance)。根据不同网络的容量、速率、时延等因素可以将网络分为2G(英文：generation)网络、3G网络、4G网络或者未来演进网络，如5G网络，5G网络也可称为是新无线网络(New Radio，NR)。为了方便描述，本公开有时会将无线通信网络简称为网络。

进一步的，本公开中涉及的无线接入网设备可以是：基站、演进型基站(evolved node B，基站)、家庭基站、无线保真(wireless fidelity，WIFI)系统中的接入点(access point，AP)、无线中继节点、无线回传节点、传输点(transmissionpoint，TP)或者发送接收点(transmission and reception point，TRP)等，还可以为NR系统中的gNB，或者，还可以是构成基站的组件或一部分设备等。应理解，本公开的实施例中，对网络设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。在本公开中，网络设备可以为特定的地理区域提供通信覆盖，并且可以与位于该覆盖区域(小区)内的终端进行通信。此外，当为车联网(V2X)通信系统时，网络设备还可以是车载设备。

进一步的，本公开中涉及的终端，也可以称为终端设备、用户设备(User Equipment，UE)、移动台(Mobile Station，MS)、移动终端(Mobile Terminal，MT)等，是一种向用户提供语音和/或数据连通性的设备，例如，终端可以是具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。目前，一些终端的举例为：智能手机(Mobile Phone)、客户前置设备(Customer Premise Equipment，CPE)，口袋计算机(Pocket Personal Computer，PPC)、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备、或者车载设备等。此外，当为车联网(V2X)通信系统时，终端设备还可以是车载设备。应理解，本公开实施例对终端所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。

目前，在相关技术中，对于无线AI技术的研究中，AI的因公案例例如可以包括：基于AI的信道状态信息(channel state information，CSI)增强、基于AI的波束关联、基于AI的定位等等。

对于AI活动(operation)中涉及了两个非常重要的阶段，例如第一个阶段可以是AI模型的训练阶段，即获得AI模型的阶段。第二个阶段可以是AI模型的部署阶段，也即AI模型的推理应用阶段。对于部署阶段，需要在通信设备中预先配置AI提供节点及AI推理节点。其中，AI提供节点即指提供训练后的AI模型的节点，AI推理节点即指基于AI模型执行推理任务的节点。由于同一通信系统中往往涉及多个通信设备，且通信设备基于AI模型进行通信往往涉及多个处理节点。因此，对于通信系统中涉及的多个通信设备而言，处理节点的配置方式是多样的。例如，可以将AI提供节点及AI推理节点配置于同 一通信设备。或者，将AI提供节点及AI推理节点配置于不同通信设备。

其中，对于AI提供节点及AI推理节点位于不同通信设备的场景，承载AI推理节点的通信设备，需要由承载AI提供节点的通信设备提供AI模型。也因此，相关技术中，存在将AI模型从一个通信设备传输到另外一个通信设备的传输需求。

鉴于此，本公开提供了一种基于人工智能模型方法，该方法旨在针对AI推理节点与AI提供节点位于不同设备的场景，将AI模型由AI提供节点发送至AI推理节点，以使AI推理节点根据所接收的AI模型执行推理任务。

图2是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图，如图2所示，方法用于无线接入网设备中，包括以下步骤。

在步骤S11中，向AI推理节点发送AI模型。

本公开实施例中，AI推理节点与AI提供节点可位于相同或不同的通信设备。其中，对于AI推理节点与AI提供节点位于不同通信设备的情况，可由AI提供节点向AI推理节点发送AI模型，以使AI推理节点获取到AI模型，并执行基于AI模型的推理任务。

通常的，AI模型具有多个网络层，每层包括多个运算元素，每层的运算元素与其他层运算元素之间具有一定的连接关系，且连接关系被配置有对应的权重。本公开实施例中，AI推理节点与AI提供节点之间，可以传输完整的AI模型，或是部分AI模型。其中，部分AI模型可以理解为AI模型舍去一个或多个网络层、一个或多个运算元素、一个或多个连接关系、以及一个或多个配置权重中的至少一项后对应的剩余部分。例如，可以是仅传输AI模型的部分网络层，或是部分运算元素，或是仅传输连接各个元素之间的权重。

本公开实施例中，AI提供节点及AI推理节点位于不同设备，例如可以是AI提供节点位于无线接入网设备，以及AI推理节点位于终端，或是AI提供节点位于终端，以及AI推理节点位于无线接入网设备。其中，针对AI提供节点位于无线接入网设备，且AI推理节点位于终端的情况，可通过如下方式进行AI模型的传输。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图，如图3所示，包括以下步骤。

在步骤S21中，向终端发送AI模型。

本公开实施例提供的方法，针对AI提供节点位于无线接入网设备，且AI推理节点位于终端的情况，AI模型由无线接入网设备发送至终端。

示例的，针对AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点位于终端的情况，可由无线接入网设备侧确定终端执行推理任务所需的AI模型。进一步的，可由无线接入网设备将所确定的AI模型发送至终端。

图4是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图，如图4所示，包括以下步骤。

在步骤S31中，确定AI推理节点执行推理任务所需的AI模型。

在步骤S32中，向终端发送AI模型。

示例的，对于AI提供节点位于无线接入网设备，以及AI推理节点位于终端的情况，以下提供了两种可行的AI模型传输方式。

本公开实施例中，无线接入网设备与终端之间预配置有空口协议信令。一种可行实施方式中，可通过无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，实现AI模型的直接传输。

图5是根据一示例性实施例示出的一种向终端发送AI模型的方法流程图，如图5所示，包括以下步骤。

在步骤S41中，基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，向终端发送AI模型。

本公开实施例提供的方法，无线接入网设备根据无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，将AI模型直接传输至终端。

本公开实施例中，空口协议信令包括物理层信令、逻辑接入层(Medium Access Control，MAC)信令、无线资源控制(Radio Resource Control，RRC)信令以及空口用户平面信令中的至少一项。

本公开实施例中，除无线接入网设备及终端外，通信系统中例如还可以包括核心网设备。另一种可行实施方式中，可以通过核心网设备将AI提供节点发送的AI模型转发至AI推理节点，以实现AI模型的间接传输。其中，对于AI提供节点位于无线接入网设备且AI推理节点位于终端的情况下，可以是无线接入网设备将AI模型发送至核心网设备，进而由核心网设备将AI模型转发至终端。本公开以下为便于描述，将无线接入网设备与核心网设备之间的通信接口称为第一通信接口，以及将核心网设备与终端之间的通信接口称为第二通信接口。

图6是根据一示例性实施例示出的另一种向终端发送AI模型的方法流程图，如图6所示，包括以下步骤。

在步骤S51中，无线接入网设备将AI模型通过第一通信接口发送至核心网设备。

本公开实施例中，在无线接入网设备将AI模型通过第一通信接口发送至核心网设备的情况下，AI模型可被核心网设备通过第二通信接口发送至终端。至此，可完成由无线接入网设备至终端的AI模型传输。

上述实施例中涉及的核心网设备，例如可以是操作维护管理(Operation Administrationand Maintenance，OAM)设备，或是网络数据分析功能(Network Data Analytics Function，NWDAF)设备。此外，核心网设备通常还包括无线接入网设备与接入和移动管理功能(Access and Mobility Management Function，AMF)设备，以及用户平面功能(User Plane Function，UPF)设备。相应的，无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口例如可以包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，以及包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口。作为一种可行实施方式，AI模型可由OAM或NWDAF发送至AMF或UPF，以通过AMF或UPF完成与无线接入网之间的AI模型传输。

一实施方式中，可通过无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用非接入层(Non-access stratum，NAS)信令接口进行与终端之间的AI模型传输。

另一实施方式中，可通过无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用用户平面(User Plane，UP)协议接口进行与终端之间的AI模型传输。

上述实施例中，对于AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点位于终端的情况，提供了传输AI模型的可行方式。

此外，作为另一种可能情况，还可以是AI提供节点位于终端，AI推理节点位于无线接入网设备。此时，AI模型由终端发送，并由无线接入网设备接收。

图7是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图，如图7所示，包括以下步骤。

在步骤S61中，向无线接入网设备发送AI模型。

本公开实施例提供的方法，可以在AI提供节点位于终端，且AI推理节点位于无线接入网设备的情况下，使待执行推理任务的无线接入网设备顺利接收AI模型，以使无线接入网设备完成基于AI模型的推理任务。

一种可行实施方式中，可通过无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，实现AI模型的直接传输。

图8是根据一示例性实施例示出的一种向无线接入网设备发送AI模型的方法流程图，如图8所示，包括以下步骤。

在步骤S71中，基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，向无线接入网设备发送AI模型。

本公开实施例提供的方法，终端根据无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，将AI模型直接传输至无线接入网设备。

本公开实施例中，空口协议信令包括物理层信令、逻辑接入层MAC信令、无线资源控制RRC信令以及空口用户平面信令中的至少一项。

另一种可行实施方式中，可以通过核心网设备将终端发送的AI模型转发至无线接入网设备，以实现AI模型的间接传输。本公开以下为便于描述，将终端与核心网设备之间的通信接口称为第一通信接口，以及将核心网设备与无线接入网设备之间的通信接口称为第二通信接口。

图9是根据一示例性实施例示出的另一种向无线接入网设备发送AI模型的方法流程图，如图9所示，包括以下步骤。

在步骤S81中，终端将AI模型通过第二通信接口向核心网设备发送AI模型。

本公开实施例中，终端可以将AI模型通过第二通信接口向核心网设备发送AI模型。相应的，发送至核心网设备的AI模型，可以被核心网设备通过第一通信接口进一步发送至无线接入网设备。至此，可完成由终端至无线接入网设备的AI模型传输。

上述实施例中涉及的核心网设备，例如可以是操作维护管理OAM设备，或是网络数据分析功能NWDAF设备。此外，核心网设备通常还包括无线接入网设备与接入和移动管理功能AMF设备，以及用户平面功能UPF设备。相应的，无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口例如可以包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，以及包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口。作为一种可行实施方式，AI模型可由OAM或NWDAF发送至AMF或UPF，以通过AMF或UPF完成与无线接入网之间的AI模型传输。

一实施方式中，可通过无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用NAS信令接口进行与终端之间的AI模型传输。

另一实施方式中，可通过无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用上传UP协议接口进行与终端之间的AI模型传输。

基于相同的构思，本公开提供了另一种基于AI模型的通信方法，该方法应用于AI推理节点，用于与上述任一实施例中涉及的AI提供节点进行交互，以完成AI模型的传输。如若下述实施例中存在不清楚之处，可参考上述任意实施例。同样的，如若上述实施例中存在不清楚之处，也可参考下述任意实施例。

图10是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图，如图10所示，包括以下步骤。

在步骤S91中，接收由AI提供节点发送的AI模型。

本公开实施提供的方法，可以在AI提供节点与AI推理节点之间传输AI模型。在AI提供节点将AI模型发送至AI推理节点的基础上，AI推理节点可通过AI模型执行推理任务。

本公开实施例中，AI提供节点及AI推理节点位于不同设备。以无线接入网设备及终端为例，例如可以是AI提供节点位于无线接入网设备，以及AI推理节点位于终端，或是AI提供节点位于终端，以及AI推理节点位于无线接入网设备。其中，针对AI提供节点位于无线接入网设备，且AI推理节点位于终端的情况，可通过如下方式进行AI模型的传输。

图11是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图，如图11所示，包括以下步骤。

在步骤S101中，接收无线接入网设备发送的AI模型。

本公开实施例提供的方法，针对AI提供节点位于无线接入网设备，且AI推理节点位于终端的情况，AI模型由无线接入网设备发送至终端。对于该情况，以下提供了两种可行的AI模型传输方式。

本公开实施例中，无线接入网设备与终端之间预配置有空口协议信令。一种可行实施方式中，可通过无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，实现AI模型的直接传输。

图12是根据一示例性实施例示出的一种接收无线接入网设备发送的AI模型的方法流程图，如图12所示，包括以下步骤。

在步骤S111中，基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，接收无线接入网设备发送的AI模型。

本公开实施例提供的方法，终端根据无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，接收由无线接入网设备发送的AI模型。

本公开实施例中，空口协议信令包括物理层信令、逻辑接入层MAC信令、无线资源控制RRC信令以及空口用户平面信令中的至少一项。

本公开实施例中，除无线接入网设备及终端外，通信系统中例如还可以包括核心网设备。另一种可行实施方式中，可以通过核心网设备将无线接入网设备发送的AI模型转发至终端，以实现AI模型的间接传输。

图13是根据一示例性实施例示出的另一种接收无线接入网设备发送的AI模型的方法流程图，如图13所示，包括以下步骤。

在步骤S121中，接收核心网设备基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的AI模型。

其中，AI模型由无线接入网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送至核心网设备。

本公开实施例提供的方法，无线接入网设备发送的AI模型可以由核心网设备接收，并由核心网设备将所接收的AI模型转发送至终端。

本公开实施例中，核心网设备包括AMF和UPF。相应的，无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口例如可以包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，以及包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口。

一实施方式中，可通过无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用NAS信令接口进行与终端之间的AI模型传输。

另一实施方式中，可通过无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用上传UP协议接口进行与终端之间的AI模型传输。

上述实施例中，对于AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点位于终端的情况，提供了传输AI模型的可行方式。

此外，作为另一种可能情况，还可以是AI提供节点位于终端，AI推理节点位于无线接入网设备。此时，AI模型由终端发送，并由无线接入网设备接收。

图14是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图，如图14所示，包括以下步骤。

在步骤S131中，接收终端发送的AI模型。

本公开实施例提供的方法，可以在AI提供节点位于终端，且AI推理节点位于无线接入网设备的情况下，使终端向无线接入网设备发送AI模型，以使无线接入网设备接收AI模型，并基于AI模型完成推理任务。

示例的，在无线接入网设备接收到终端发送的AI模型的情况下，无线接入网设备可基于AI模型执行推理任务。

图15是根据一示例性实施例示出的一种无线接入网设备执行推理任务的方法流程图，如图15所示，包括以下步骤。

在步骤S141中，基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，接收终端发送的AI模型。

在步骤S142中，基于所接收的AI模型，执行基于AI模型的推理任务。

一种可行实施方式中，可通过无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，实现AI 模型的直接传输。

图16是根据一示例性实施例示出的一种接收终端发送的AI模型的方法流程图，如图16所示，包括以下步骤。

在步骤S151中，基于网络设备与终端之间的空口协议信令，接收终端发送的AI模型。

本公开实施例提供的方法，终端根据无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，将AI模型直接传输至无线接入网设备。

本公开实施例中，空口协议信令包括物理层信令、逻辑接入层MAC信令、无线资源控制RRC信令以及空口用户平面信令中的至少一项。

另一种可行实施方式中，可以通过核心网设备将终端发送的AI模型转发至无线接入网设备，以实现AI模型的间接传输。

图17是根据一示例性实施例示出的另一种接收终端发送的AI模型的方法流程图，如图17所示，包括以下步骤。

在步骤S161中，接收核心网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送的AI模型。

其中，AI模型由终端基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送至核心网设备。

本公开实施例提供的方法，无线接入网设备发送的AI模型可以由核心网设备接收，并由核心网设备将所接收的AI模型转发送至终端。

示例的，在终端接收到核心网设备发送的AI模型的情况下，可根据AI模型执行推理任务。

图18是根据一示例性实施例示出的一种AI推理节点执行基于AI模型的推理任务的方法流程图，如图18所示，包括以下步骤。

在步骤S171中，接收核心网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送的AI模型。

其中，AI模型由终端基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送至核心网设备。

在步骤S172中，基于所接收的AI模型，执行基于AI模型的推理任务。

上述实施例中涉及的核心网设备，例如可以是OAM核心网设备，或是NWDAF核心网设备。

本公开实施例中，核心网设备包括AMF和UPF。相应的，无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口例如可以包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，以及包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口。

一实施方式中，可通过无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口进行无线接入网 设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用NAS信令接口进行与终端之间的AI模型传输。

另一实施方式中，可通过无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用上传UP协议接口进行与终端之间的AI模型传输。

基于相同的构思，本公开提供了又一种基于AI模型的通信方法，该方法应用于核心网设备，用于与上述任一实施例中涉及的AI提供节点及AI推理节点进行交互，以完成对AI模型的转发。如若下述实施例中存在不清楚之处，可参考上述任意实施例。同样的，如若上述实施例中存在不清楚之处，也可参考下述任意实施例。

图19是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能模型方法的流程图，如图19所示，包括以下步骤。

在步骤S181中，接收由AI提供节点发送的AI模型。

在步骤S182中，将AI模型发送至承载AI推理节点的设备。

其中，AI提供节点和AI推理节点可以位于无线接入网设备与终端中的不同设备，且AI模型由承载AI提供节点的设备发送。

在本公开实施例中，针对AI提供节点和AI推理节点位于无线接入网设备与终端中的不同设备的情况，核心网设备可接收由承载AI提供节点的设备发送的AI模型，并将AI模型转发至承载AI推理节点的设备，以使承载AI推理节点的设备基于AI模型执行推理任务。

本公开实施例中，AI提供节点和AI推理节点位于无线接入网设备与终端中的不同设备，例如可以是AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点位于终端。对于AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点位于终端的情况，可通过核心网设备将无线接入网设备发送的AI模型转发至终端。

图20是根据一示例性实施例示出的另一种基于人工智能模型方法的流程图，如图20所示，包括以下步骤。

在步骤S191中，接收无线接入网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送的AI模型。

在步骤S192中，基于终端与核心网设备之间的第二通信接口向终端发送AI模型。

此外，还可以是AI提供节点位于终端，AI推理节点位于无线接入网设备。对于AI提供节点位于终端，AI推理节点位于无线接入网设备的情况，可通过核心网设备将终端发送的AI模型转发至无线接入网设备。

图21是根据一示例性实施例示出的又一种基于人工智能模型方法的流程图，如图21所示，包括以下步骤。

在步骤S201中，接收终端基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的AI模型。

在步骤S202中，基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口向无线接入网设备发送AI模型。

本公开实施例中，核心网设备包括AMF和UPF。相应的，无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口例如可以包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，以及包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口。

一实施方式中，可通过无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用NAS信令接口进行与终端之间的AI模型传输。

另一实施方式中，可通过无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口进行无线接入网设备与核心网设备之间的AI模型传输。在此基础上，核心网设备相应使用上传UP协议接口进行与终端之间的AI模型传输。

图22是一种无线接入网设备将AI模型直接传输至终端的示意图。示例的，如图22所示，AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点可位于无线接入网设备或终端。无线接入网设备可以对AI模型进行训练和/或微调，以在AI提供节点提供训练好的AI模型。此时，若AI推理节点位于无线接入网设备，则无线接入网直接基于AI模型执行推理任务。若AI推理节点位于终端，则无线接入网设备通过无线接入网设备与终端之间的空口协议信令承载AI模型，进而以发送空口协议信令的方式，将AI模型发送至终端，以使终端可以根据所接收的AI模型执行推理任务。

图23是一种终端将AI模型直接传输至无线接入网设备的示意图。示例的，如图23所示，AI提供节点位于终端，AI推理节点可位于无线接入网设备或终端。终端可以对AI模型进行训练和/或微调，以在AI提供节点提供训练好的AI模型。此时，若AI推理节点位于终端，则无线接入网直接基于AI模型执行推理任务。若AI推理节点位于无线接入网设备，则终端通过终端与无线接入网设备之间的空口协议信令承载AI模型，进而以发送空口协议信令的方式，将AI模型发送至无线接入网设备，以使无线接入网设备可以根据所接收的AI模型执行推理任务。

示例的，针对上述以空口协议信令传输AI模型的方式，所使用的空口协议信令包括但不限于令包括物理层信令、MAC信令、RRC信令以及空口用户平面信令中的至少一项。其中，空口用户平面信令例如可以是空口用户平面功能所支持的例数据无线承载(DataRadio Bearer，DRB)信令。以DRB信令为例，本公开可针对AI模型的传输，配置专用于传输AI模型的、特定的DRB信令，以使信令能够承载AI模型。在此基础上，无线接入网设备与终端之间可通过传输DRB信令的方式，完成AI模型的传输。

图24是一种无线接入网设备与终端通过核心网设备间接传输AI模型的示意图。示例的，如图24所示，AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点可位于无线接入网设备或终端。无线接入网设备可以对AI模型进行训练和/或微调，以在AI提供节点提供训练好的AI模型。此时，若AI推理节点位于无线接入网设备，则无线接入网设备直接基于AI模型执行推理任务。若AI推理节点位于终端，则无线接入网设备通过无线接入网设备与核心网设备之间的第二通信接口传输AI模型，以使核心网设备获取到AI模型。在此基础上，核心网设备可通过终端与核心网设备之间的第一通信接口传输AI模型，以使终端获取到AI模型，进而执行基于AI模型的推理任务。

图25是另一种无线接入网设备与终端通过核心网设备间接传输AI模型的示意图。示例的，如图25所示，AI提供节点位于无线接入网设备，AI推理节点可位于无线接入网设备或终端。终端可以对AI模型进行训练和/或微调，以在AI提供节点提供训练好的AI模型。此时，若AI推理节点位于终端，则终端直接基于AI模型执行推理任务。若AI推理节点位于无线接入网设备，则终端通过终端与核心网设备之间的第一通信接口传输AI模型，以使核心网设备获取到AI模型。在此基础上，核心网设备可通过无线接入网设备与核心网设备之间的第二通信接口传输AI模型，以使无线接入网设备获取到AI模型，进而执行基于AI模型的推理任务。

本公开实施例提供的方法，针对AI提供节点及AI推理节点位于不同通信设备的场景，为AI模型在不同通信设备间的传输提供了可行方式，界定了AI模型的传输规则。并且，通过对通信系统中各个通信设备的合理利用，在无线接入网与终端之间实现了AI模型的直接传输及间接传输，以使AI模型的传输方式更加灵活。

需要说明的是，本领域内技术人员可以理解，本公开实施例上述涉及的各种实施方式/实施例中可以配合前述的实施例使用，也可以是独立使用。无论是单独使用还是配合前述的实施例一起使用，其实现原理类似。本公开实施中，部分实施例中是以一起使用的实施方式进行说明的。当然，本领域内技术人员可以理解，这样的举例说明并非对本公开实施例的限定。

基于相同的构思，本公开实施例还提供一种基于人工智能AI模型的通信装置。

可以理解的是，本公开实施例提供的基于人工智能AI模型的通信装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开 的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。

图26是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。参照图26，该装置100包括发送单元101。

发送单元101，用于向AI推理节点发送AI模型。

一种实施方式中，AI提供节点位于无线接入网设备。传输单元采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：向终端发送AI模型。

一种实施方式中，发送单元101采用如下方式向终端发送AI模型：基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，向终端发送AI模型。

一种实施方式中，发送单元101采用如下方式向终端发送AI模型：无线接入网设备将AI模型通过第一通信接口发送至核心网设备。AI模型被核心网设备通过第二通信接口发送至终端。

一种实施方式中，AI提供节点位于终端。发送单元101采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：向无线接入网设备发送AI模型。

一种实施方式中，发送单元101采用如下方式向无线接入网设备发送AI模型：基于网络设备与终端之间的空口协议信令，向无线接入网设备发送AI模型。

一种实施方式中，发送单元101采用如下方式向无线接入网设备发送AI模型：终端将AI模型通过第二通信接口向核心网设备发送AI模型。AI模型被核心网设备通过第一通信接口发送至无线接入网设备。

一种实施方式中，空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令。逻辑接入层MAC信令。无线资源控制RRC信令。空口用户平面信令。

一种实施方式中，第一通信接口包括无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，第二通信接口包括NAS信令接口。或第一通信接口包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，第二通信接口包括UP协议接口。

图27是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。参照图27，该装置200包括接收单元201。

接收单元201，用于接收由AI提供节点发送的AI模型。

一种实施方式中，AI推理节点位于终端。接收单元201采用如下方式接收由AI提供 节点发送的AI模型：接收无线接入网设备发送的AI模型。

一种实施方式中，接收单元201采用如下方式接收无线接入网设备发送的AI模型：基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，接收无线接入网设备发送的AI模型。

一种实施方式中，接收单元201采用如下方式接收无线接入网设备发送的AI模型：接收核心网设备基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的AI模型，AI模型由无线接入网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送至核心网设备。

一种实施方式中，AI推理节点位于无线接入网设备。接收单元201采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收终端发送的AI模型。

一种实施方式中，接收单元201采用如下方式接收终端发送的AI模型：基于无线接入网设备与终端之间的空口协议信令，接收终端发送的AI模型。

一种实施方式中，接收单元201采用如下方式接收终端发送的AI模型：接收核心网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送的AI模型，AI模型由终端基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送至核心网设备。

一种实施方式中，空口协议信令包括以下至少一项：物理层信令。逻辑接入层MAC信令。无线资源控制RRC信令。空口用户平面信令。

一种实施方式中，第一通信接口包括无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，第二通信接口包括NAS信令接口。或第一通信接口包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，第二通信接口包括UP协议接口。

图28是根据一示例性实施例示出的一种基于人工智能AI模型的通信装置框图。参照图28，该装置300包括接收单元301和发送单元302。

接收单元301，用于接收由AI提供节点发送的AI模型。发送单元302，用于向AI推理节点发送AI模型。

一种实施方式中，接收单元301采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收无线接入网设备基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口发送的AI模型。发送单元302采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：基于终端与核心网设备之间的第二通信接口向终端发送AI模型。

一种实施方式中，接收单元301采用如下方式接收由AI提供节点发送的AI模型：接收终端基于终端与核心网设备之间的第二通信接口发送的AI模型。发送单元302采用如下方式向AI推理节点发送AI模型：基于无线接入网设备与核心网设备之间的第一通信接口向无线接入网设备发送AI模型。

一种实施方式中，第一通信接口包括无线接入网设备与AMF之间的专用通信接口，第二通信接口包括NAS信令接口。或第一通信接口包括无线接入网设备与UPF之间的专用通信接口，第二通信接口包括UP协议接口。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图29是根据一示例性实施例示出的一种用于基于人工智能AI模型的通信的装置400的框图。例如，装置400可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图29，装置400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电力组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出(I/O)接口412，传感器组件414，以及通信组件416。

处理组件402通常控制装置400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。

存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在装置400的操作。这些数据的示例包括用于在装置400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件406为装置400的各种组件提供电力。电力组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置400生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件408包括在所述装置400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置400处于操作模式，如拍摄 模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(MIC)，当装置400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件416发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为装置400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到装置400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测装置400或装置400一个组件的位置改变，用户与装置400接触的存在或不存在，装置400方位或加速/减速和装置400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件416被配置为便于装置400和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置400可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件416还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置400可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由装置400的处理器420执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图30是根据一示例性实施例示出的一种用于基于人工智能AI模型的通信的装置500的框图。例如，装置500可以被提供为一服务器。参照图30，装置500包括处理组件522，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器532所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件522的执行的指令，例如应用程序。存储器532中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件522被配置为执行指令，以执行上述方法。

装置500还可以包括一个电源组件526被配置为执行装置500的电源管理，一个有线或无线网络接口550被配置为将装置500连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口558。装置500可以操作基于存储在存储器532的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器532，上述指令可由装置500的处理组件522执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

进一步可以理解的是，本公开中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

进一步可以理解的是，本公开中涉及到的“响应于”“如果”或“若”等词语的含义取决于语境以及实际使用的场景，如在此所使用的词语“响应于”可以被解释成为“在基于人工智能AI模型的通信时”或“当基于人工智能AI模型的通信时”或“如果”。

进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。

进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部 所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利范围来限制。