人工智能AI单元的标识方法及通信设备与流程

本申请属于通信，具体涉及一种人工智能ai单元的标识方法及通信设备。

背景技术：

1、人工智能(ai)目前在各个领域获得了广泛的应用，将人工智能融入无线通信网络，显著提升吞吐量、时延以及用户容量等技术指标是未来的无线通信网络的重要任务。ai模块有多种实现方式，例如神经网络模型、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。

2、相关技术中，ai模块只有一个标识，而实际存在多家终端厂商、多家网络设备厂商、多家运营商，仅使用一个标识难以区分如此多的厂商，若为了区分如此多的厂商，则标识会非常复杂，从而增加信令开销。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种人工智能ai单元的标识方法及通信设备，能够解决ai单元的标识复杂，信令开销较大的问题。

2、第一方面，提供了一种ai单元的标识方法，包括：

3、第一通信设备向第二通信设备上报ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；

4、所述第一通信设备从所述第二通信设备获取与所述ai单元关联的第二标识，或，所述第一通信设备向所述第二通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识。

5、第二方面，提供了一种ai单元的标识方法，包括：

6、第二通信设备接收第一通信设备上报的ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；所述第二通信设备向所述第一通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识，或，所述第二通信设备接收所述第一通信设备发送的与所述ai单元关联的第二标识。

7、第三方面，提供了一种ai单元的标识装置，包括：

8、发送模块，用于向第二通信设备上报ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；所述ai单元关联第二标识；

9、获取模块，用于从所述第二通信设备获取所述ai单元的第二标识，或，所述发送模块还用于向所述第二通信设备发送所述ai单元的第二标识。

10、第四方面，提供了一种ai单元的标识装置，包括：

11、接收模块，用于接收第一通信设备上报的ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；

12、发送模块，用于向所述第一通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识，或，所述接收模块，还用于接收所述第一通信设备发送的与所述ai单元关联的第二标识。

13、第五方面，提供了一种第一通信设备，该第一通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

14、第六方面，提供了一种第一通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向第二通信设备上报ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；所述ai单元关联第二标识；从所述第二通信设备获取所述ai单元的第二标识，或，向所述第二通信设备发送所述ai单元的第二标识。

15、第七方面，提供了一种第二通信设备，该第二通信设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。

16、第八方面，提供了一种第二通信设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于接收第一通信设备上报的ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；向所述第一通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识，或，接收所述第一通信设备发送的与所述ai单元关联的第二标识。

17、第九方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。

18、第十方面，提供了一种无线通信系统，包括：第一通信设备及第二通信设备，所述第一通信设备可用于执行如第一方面所述的方法的步骤，所述第二通信设备可用于执行如第二方面所述的方法的步骤。

19、第十一方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法，或实现如第二方面所述的方法。

20、第十二方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面或第二方面所述的ai单元的标识方法的步骤。

21、在本申请实施例中，第一通信设备向第二通信设备上报ai单元的第一信息，所述第一信息包括所述ai单元的第一标识；所述第一通信设备从所述第二通信设备获取与所述ai单元关联的第二标识，或，所述第一通信设备向所述第二通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识，即ai单元具有第一标识和第二标识，第二标识可以通过第一通信设备上报，或第二通信设备分配，第一标识可以唯一标识ai单元，第二标识可以用于其它流程的指示，使得标识的复杂度降低，从而有效降低多家厂商的协作难度，减少了信令开销，而且能够实现ai单元的优化管理。

技术特征：

1.一种人工智能ai单元的标识方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，

11.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

12.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，

13.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一通信设备从所述第二通信设备获取所述ai单元的第二标识的情况下，所述第二标识为所述第二通信设备基于第一标识分配给第一通信设备的。

14.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一处理，包括以下至少一项：

16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

17.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，

19.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述第一信息还包括ai单元的参数，所述第一通信设备对所述第一标识对应的ai单元进行更新，包括：

21.根据权利要求19或20所述的方法，其特征在于，

22.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

23.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少一项：

24.根据权利要求22或22所述的方法，其特征在于，

25.根据权利要求22-24任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少一项：

26.一种ai单元的标识方法，其特征在于，包括：

27.根据权利要求26所述的方法，其特征在于，

28.根据权利要求26或27所述的方法，其特征在于，

29.根据权利要求26或27所述的方法，其特征在于，

30.根据权利要求26或27所述的方法，其特征在于，

31.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，

32.根据权利要求31所述的方法，其特征在于，

33.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，

34.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，

35.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，

36.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，在所述第二通信设备向所述第一通信设备发送与所述ai单元关联的第二标识的情况下，所述第二标识为所述第二通信设备基于第一标识分配给第一通信设备的。

37.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

38.根据权利要求37所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

39.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，

40.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，

41.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

42.根据权利要求26-34任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少一项：

43.根据权利要求38、41或42所述的方法，其特征在于，

44.一种ai单元的标识装置，其特征在于，包括：

45.一种ai单元的标识装置，其特征在于，包括：

46.一种第一通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至25任一项所述的ai单元的标识方法的步骤。

47.一种第二通信设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求26至43任一项所述的ai单元的标识方法的步骤。

48.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至25任一项所述的ai单元的标识方法，或者实现如权利要求26至43任一项所述的ai单元的标识方法的步骤。

技术总结本申请公开了一种人工智能AI单元的标识方法及通信设备，属于通信技术领域，本申请实施例的AI单元的标识方法包括：第一通信设备向第二通信设备上报AI单元的第一信息，所述第一信息包括所述AI单元的第一标识；所述第一通信设备从所述第二通信设备获取与所述AI单元关联的第二标识，或，所述第一通信设备向所述第二通信设备发送与所述AI单元关联的第二标识。技术研发人员：杨昂,孙鹏,吴昊,潘翔受保护的技术使用者：维沃软件技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/17