AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。

【技术实现步骤摘要】
AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及人工智能
，涉及但不限于一种AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，在各大终端厂商的人工智能(ArtificialIntelligence，AI)开放平台上，所开放的AI能力引擎主要用于终端AI应用调用，且所述AI能力引擎基本包括了当前热门的AI能力，例如，自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding，NLU)、自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)和计算机视觉(ComputerVision，CV)。但是，终端当前开放的AI能力引擎还特别有限，还未涉及运营商网络能提供的特定AI能力。而后续5G新无线(5th-GenerationNewRadio，5GNR)系统在各行业的多样化的应用，势必会对网络能力有需求。而目前有限的终端AI能力引擎对百花齐放的AI应用来说远远不够。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例的技术方案是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署方法，所述方法包括：服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第二方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署方法，所述方法包括：网络接收终端发送的通信消息；<br>当根据所述通信消息，确定所述终端不具有网络AI能力引擎时，向服务器发送请求消息，请求服务器向所述终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第三方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署方法，所述方法包括：终端向网络发送通信消息；接收服务器根据所述通信消息所发送的网络AI能力引擎；在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第四方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署装置，所述装置包括：第一接收模块，用于接收网络发送的请求消息；第一发送模块，用于根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第五方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署装置，所述装置包括：第二接收模块，用于接收终端发送的通信消息；第二发送模块，用于当根据所述通信消息，确定所述终端不具有网络AI能力引擎时，向服务器发送请求消息，请求服务器向所述终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第六方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署装置，所述装置包括：第三发送模块，用于向网络发送通信消息；第三接收模块，用于接收服务器根据所述通信消息所发送的网络AI能力引擎；部署模块，用于在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。第七方面，本申请实施例提供一种AI能力引擎的部署设备，所述设备至少包括：处理器和配置为存储可执行指令的存储介质，其中：所述处理器配置为执行存储的可执行指令；所述可执行指令配置为执行上述的AI能力引擎的部署方法。第八方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令配置为执行上述的AI能力引擎的部署方法。本申请实施例提供的AI能力引擎的部署方法、装置、设备及存储介质，服务器根据网络发送的请求消息，向所述终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎，这样，实现了在终端的AI能力开放平台中引入运营商网络能提供的网络AI能力引擎，从而满足后续5G带来的各行业的多样化的应用对运营商网络能力开放的需求，提升服务质量。附图说明在附图(其不一定是按比例绘制的)中，相似的附图标记可在不同的视图中描述相似的部件。具有不同字母后缀的相似附图标记可表示相似部件的不同示例。附图以示例而非限制的方式大体示出了本文中所讨论的各个实施例。图1为相关技术中终端AI能力开放平台的架构示意图；图2为本申请实施例提供的终端AI能力开放平台的架构示意图；图3为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图4为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图5为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图6为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图7为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图8为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图9为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图10为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图11为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图12为本申请实施例提供的方法的一个可选的流程示意图；图13为本申请实施例提供的协商过程的流程示意图；图14为本申请实施例提供的对网络AI能力引擎进行更新的实现过程示意图；图15A为本申请实施例所提供的一种AI能力引擎的部署装置的组成结构示意图；图15B为本申请实施例所提供的另一种AI能力引擎的部署装置的组成结构示意图；图15C为本申请实施例所提供的再一种AI能力引擎的部署装置的组成结构示意图；图16为本申请实施例所提供的AI能力引擎的部署设备的组成结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。为了便于理解本申请实施例的方案，首先对相关技术中的AI能力引擎部署方法进行分析说明：目前在市面上的终端的AI能力开放平台中，终端厂家通过在终端上部署AI能力引擎来实现AI能力开放，为上层基于此AI能力开放平台开发的各种AI应用(Application，APP)提供AI能力调用，从而大大减小了AI应用开发的复杂度，促进AI生态的发展。目前比较常见的部署在终端上的AI能力引擎包括CV引擎、ASR引擎和NLU引擎等。图1为相关技术中终端AI能力开放平台的架构示意图，如图1所示，在终端AI能力开放平台的架构中，在最底层是硬件层10，在硬件层10之上分别是固件层11、驱动层12、深度学习框架层13、AI能力引擎部署层14和应用层15。其中，硬件层10包括：中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)101、图形处理器(Gra本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种AI能力引擎的部署方法，其特征在于，所述方法包括：/n服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。/n

【技术特征摘要】
1.一种AI能力引擎的部署方法，其特征在于，所述方法包括：
服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，包括：
当服务器根据所述请求消息，确定需要向所述终端发送网络AI能力引擎时，向所述终端发送网络AI能力引擎；或者，
当服务器根据所述请求消息，确定所述终端不具有网络AI能力引擎时，向所述终端发送网络AI能力引擎。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据网络发送的请求消息，向对所述网络发送通信消息的终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎，包括：
当所述服务器根据所述请求消息，确定所述终端上的网络AI能力引擎发生更新时，向所述终端发送更新后的网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述更新后的网络AI能力引擎。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述终端上部署所述网络AI能力引擎时，所述服务器为所述网络AI能力引擎设置定时器；
当所述定时器计时到期，且所述终端处于网络连接状态时，接收所述网络发送的更新请求消息；
响应所述更新请求消息，对所述网络AI能力引擎进行更新。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述定时器计时到期，且所述终端未处于所述网络连接状态时，实时获取所述终端的网络连接情况；
当根据所述网络连接情况确定所述终端处于所述网络连接状态时，接收所述终端发送的更新请求消息；并响应所述更新请求消息，对所述网络AI能力引擎进行更新。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述终端上部署所述网络AI能力引擎时，所述服务器为所述网络AI能力引擎设置定时器；
当所述定时器计时到期，且所述终端处于网络连接状态时，所述服务器向所述终端发送更新后的网络AI能力引擎，以实现对所述终端上的网络AI能力引擎进行更新。


7.一种AI能力引擎的部署方法，其特征在于，所述方法包括：
网络接收终端发送的通信消息；
当根据所述通信消息，确定所述终端不具有网络AI能力引擎时，向服务器发送请求消息，请求服务器向所述终端发送网络AI能力引擎，以实现在所述终端的AI能力开放平台中部署所述网络AI能力引擎。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
网络接收多个终端发送的所述通信消息；
根据每一终端的所述通信消息，将不具有网络AI能力引擎的终端确定为目标终端；
向所述服务器发送包括所述目标终端的标识的所述请求消息，以请求服务器向所述目标终端发送所述网络AI能力引擎。


9.一种AI能力引擎的部署方法，其特征在于，所述方法包括：
终端向网络发送通信消息...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦安妮，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11