AI功能配置方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种AI功能配置方法及装置，属于无线技术领域。AI功能配置方法，应用于网络侧设备，包括：向终端发送第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算法模型的配置信息和/或终端需要训练的AI算法模型的配置信息。本发明专利技术的技术方案能够保证终端和网络侧的AI功能配置的一致性。AI功能配置的一致性。AI功能配置的一致性。

【技术实现步骤摘要】
AI功能配置方法及装置


[0001]本专利技术涉及无线
，特别是指一种AI功能配置方法及装置。

技术介绍

[0002]内生智慧(Native AI)的无线网络中，人工智能(AI)不再是仅仅对无线网络的无线资源优化，而是与核心网、传输网和无线接入融合一体的智慧体系(AI System)。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是提供一种AI功能配置方法及装置，能够保证终端和网络侧的AI功能配置的一致性。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供技术方案如下：
[0005]一方面，提供一种AI功能配置方法，应用于网络侧设备，包括：
[0006]向终端发送第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算法模型的配置信息和/或终端需要训练的AI算法模型的配置信息。
[0007]一些实施例中，还包括：
[0008]接收终端的第二PDU，所述第二PDU包括所述终端训练完的AI算法模型的配置信息。
[0009]一些实施例中，所述第一PUD或所述第二PDU包括以下至少一项信息：
[0010]净负荷域，用于承载AI算法；
[0011]算法描述域，用于承载AI算法的描述信息，包括以下至少一项：AI算法的类型、AI算法的输入或者输出参数的取值范围、AI算法的精度、AI算法的时效性，使用AI算法的目标网络功能；
[0012]净负荷长度指示，指示净负荷的字节长度；
[0013]算法描述长度，指示所述算法描述域的字节长度；
[0014]PDU类型指示，指示是AI算法PDU或非AI算法PDU。
[0015]一些实施例中，所述网络侧设备与所述终端之间通过AI无线承载传输信息。
[0016]一些实施例中，所述AI承载为以下至少一项：
[0017]用户级无线承载；
[0018]用于承载控制面信息和用户面信息；
[0019]与所述终端一一对应；
[0020]端到端的承载；
[0021]双向承载；
[0022]在整个接入层具有唯一的AI承载标识；
[0023]与多个协议子层连接。
[0024]一些实施例中，所述方法还包括：
[0025]向AI中心发送AI能力请求消息，所述AI能力请求消息至少包括所述网络侧设备的
网络功能所需的AI算法信息和/或所述网络侧设备的设备信息；
[0026]接收所述AI中心返回的AI能力建立消息，所述AI能力建立消息包括与所述网络功能对应的至少一个AI算法的配置信息。
[0027]一些实施例中，所述AI算法信息包括以下至少一项：AI算法的类型，AI算法需要完成的功能，AI算法需要达到的精度；
[0028]所述设备信息包括以下至少一项：所述网络侧设备的计算能力，所述网络侧设备支持的业务特征，所述网络侧设备支持的最大用户数据，所述网络侧设备的服务场景。
[0029]本专利技术实施例还提供了一种AI功能配置方法，应用于终端，包括：
[0030]接收网络侧设备的第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算法模型的配置信息和/或终端需要训练的AI算法模型的配置信息。
[0031]一些实施例中，还包括：
[0032]向网络侧设备上报第二PDU，所述第二PDU包括所述终端训练完的AI算法模型的配置信息。
[0033]一些实施例中，所述第一PUD或所述第二PDU包括以下至少一项信息：
[0034]净负荷域，用于承载AI算法；
[0035]算法描述域，用于承载AI算法的描述信息，包括以下至少一项：AI算法的类型、AI算法的输入或者输出参数的取值范围、AI算法的精度、AI算法的时效性，使用AI算法的目标网络功能；
[0036]净负荷长度指示，指示净负荷的字节长度；
[0037]算法描述长度，指示所述算法描述域的字节长度；
[0038]PDU类型指示，指示是AI算法PDU或非AI算法PDU。
[0039]一些实施例中，所述网络侧设备与所述终端之间通过AI无线承载传输信息。
[0040]一些实施例中，所述AI承载为以下至少一项：
[0041]用户级无线承载；
[0042]用于承载控制面信息和用户面信息；
[0043]与所述终端一一对应；
[0044]端到端的承载；
[0045]双向承载；
[0046]在整个接入层具有唯一的AI承载标识；
[0047]与多个协议子层连接。
[0048]本专利技术实施例还提供了一种AI功能配置装置，应用于网络侧设备，包括收发机和处理器，
[0049]所述收发机用于向终端发送第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算法模型的配置信息和/或终端需要训练的AI算法模型的配置信息。
[0050]一些实施例中，所述收发机还用于接收终端的第二PDU，所述第二PDU包括所述终端训练完的AI算法模型的配置信息。
[0051]一些实施例中，所述第一PUD或所述第二PDU包括以下至少一项信息：
[0052]净负荷域，用于承载AI算法；
[0053]算法描述域，用于承载AI算法的描述信息，包括以下至少一项：AI算法的类型、AI
算法的输入或者输出参数的取值范围、AI算法的精度、AI算法的时效性，使用AI算法的目标网络功能；
[0054]净负荷长度指示，指示净负荷的字节长度；
[0055]算法描述长度，指示所述算法描述域的字节长度；
[0056]PDU类型指示，指示是AI算法PDU或非AI算法PDU。
[0057]一些实施例中，所述网络侧设备与所述终端之间通过AI无线承载传输信息。
[0058]一些实施例中，所述AI承载为以下至少一项：
[0059]用户级无线承载；
[0060]用于承载控制面信息和用户面信息；
[0061]与所述终端一一对应；
[0062]端到端的承载；
[0063]双向承载；
[0064]在整个接入层具有唯一的AI承载标识；
[0065]与多个协议子层连接。
[0066]一些实施例中，所述收发机还用于向AI中心发送AI能力请求消息，所述AI能力请求消息至少包括所述网络侧设备的网络功能所需的AI算法信息和/或所述网络侧设备的设备信息；接收所述AI中心返回的AI能力建立消息，所述AI能力建立消息包括与所述网络功能对应的至少一个AI算法的配置信息。
[0067]一些实施例中，所述AI算法信息包括以下至少一项：AI算法的类型，AI算法需要完成的功能，AI算法需要达到的精度；
[0068]所述设备信息包括以下至少一项：所述网络侧设备的计算能力，所述网络侧设备支持的业务特征，所述网络侧设备支持的最大用户数据，所述网络侧设备的服务场景。
[0069]本专利技术实施例还提供了一种AI功能配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI功能配置方法，其特征在于，应用于网络侧设备，包括：向终端发送第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算法模型的配置信息和/或终端需要训练的AI算法模型的配置信息。2.根据权利要求1所述的AI功能配置方法，其特征在于，还包括：接收终端的第二PDU，所述第二PDU包括所述终端训练完的AI算法模型的配置信息。3.根据权利要求2所述的AI功能配置方法，其特征在于，所述第一PUD或所述第二PDU包括以下至少一项信息：净负荷域，用于承载AI算法；算法描述域，用于承载AI算法的描述信息，包括以下至少一项：AI算法的类型、AI算法的输入或者输出参数的取值范围、AI算法的精度、AI算法的时效性，使用AI算法的目标网络功能；净负荷长度指示，指示净负荷的字节长度；算法描述长度，指示所述算法描述域的字节长度；PDU类型指示，指示是AI算法PDU或非AI算法PDU。4.根据权利要求1所述的AI功能配置方法，其特征在于，所述网络侧设备与所述终端之间通过AI无线承载传输信息。5.根据权利要求4所述的AI功能配置方法，其特征在于，所述AI承载为以下至少一项：用户级无线承载；用于承载控制面信息和用户面信息；与所述终端一一对应；端到端的承载；双向承载；在整个接入层具有唯一的AI承载标识；与多个协议子层连接。6.根据权利要求1所述的AI功能配置方法，其特征在于，所述方法还包括：向AI中心发送AI能力请求消息，所述AI能力请求消息至少包括所述网络侧设备的网络功能所需的AI算法信息和/或所述网络侧设备的设备信息；接收所述AI中心返回的AI能力建立消息，所述AI能力建立消息包括与所述网络功能对应的至少一个AI算法的配置信息。7.根据权利要求6所述的AI功能配置方法，其特征在于，所述AI算法信息包括以下至少一项：AI算法的类型，AI算法需要完成的功能，AI算法需要达到的精度；所述设备信息包括以下至少一项：所述网络侧设备的计算能力，所述网络侧设备支持的业务特征，所述网络侧设备支持的最大用户数据，所述网络侧设备的服务场景。8.一种AI功能配置方法，其特征在于，应用于终端，包括：接收网络侧设备的第一协议数据单元PDU，所述第一PDU包括配置的AI算...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙军帅，王莹莹，孙欣，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：