CN120958919A

CN120958919A - 一种通信方法及相关设备

Info

Publication number: CN120958919A
Application number: CN202380096501.1A
Authority: CN
Inventors: 乔云飞; 张公正; 王坚
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2023-03-30
Filing date: 2023-03-30
Publication date: 2025-11-14
Also published as: WO2024197689A1

Abstract

本申请提供了一种通信方法及相关设备，用于通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。在该方法中，终端设备接收来自网络设备的AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；该终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息。

Description

一种通信方法及相关设备

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种通信方法及相关设备。

背景技术

无线通信，是指两个或两个以上的通信节点间不经由导体或缆线传播而进行的传输通讯，该通信节点一般包括网络设备和终端设备。

目前，在无线通信系统中，通信节点一般具备信号收发能力和计算能力。以具备计算能力的网络设备为例，网络设备的计算能力主要是为信号收发能力提供算力支持(例如：对承载信号的时域资源、频域资源等进行计算)，以实现网络设备与其它通信节点的通信。

然而，在未来的通信网络中，不同通信节点之间除了需要进行通信之外，还可能需要兼顾人工智能(artificial intelligence，AI)算力。

为此，如何实现AI算力与通信网络的融合，是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种通信方法及相关设备，用于通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

本申请第一方面提供了一种通信方法，该方法由终端设备执行，或者，该方法由终端设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)执行，或者该方法还可以由能实现全部或部分终端设备功能的逻辑模块或软件实现。在第一方面及其可能的实现方式中，以该方法由终端设备执行为例进行描述。在该方法中，终端设备接收AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；该终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息。

基于上述技术方案，终端设备接收的AI服务的配置信息中，除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项；使得终端设备基于该连接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

需要说明的是，该AI服务的配置信息可以用于一个或多个AI服务实例(或称，一个或多个AI业务，或称，一个或多个AI任务等)，其中，AI服务实例(或AI业务，AI任务等)可以包括单网络设备提供AI训练服务，多网络设备提供AI训练服务，AI分割学习，AI联邦学习等，或者是其他的实现，此处不做限定。

可选地，AI服务的配置信息所指示的连接功能的配置信息包括业务数据适配层(service data adaptation protocol，SDAP)层的配置信息，分组数据汇聚层(packet data convergence protocol，PDCP)层的配置信息，无线链路控制(radio link control，RLC)层的配置信息，媒体接入控制(media access control，MAC)层的配置信息，物理(phsical，PHY)层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

可选地，AI服务的配置信息所指示的计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息参与AI服务场景下AI计算过程。

可选地，AI服务的配置信息所指示的感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的环境感知过程。

可选地，AI服务的配置信息所指示的数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的AI数据的处理过程。

在第一方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道(physical download shared channel，PDSCH)，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。

基于上述技术方案，基于AI服务的配置信息传输的AI服务的业务信息可以承载于PDSCH，并且，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务，以便于终端设备能够基于该控制信息识别PDSCH上承载的信息。

可选地，该控制信息为物理下行控制信道(physical download control channel，PDCCH)传输的下行控制信息(download control information，DCI)或媒体接入控制控制元素(media access control control element，MAC CE)。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在终端设备接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该终端设备发送用于请求该AI服务的请求信息。

基于上述技术方案，终端设备可以发送用于请求该AI服务的请求信息，以便于网络设备基于该请求信息发送AI服务的配置信息，使得上述技术方案能够适用于终端设备请求AI服务的场景。

在第一方面的一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，该AI服务的服务目标描述信息。

基于上述技术方案，终端设备发送的请求信息可以包括上述至少一项，以便于网络设备基于该至少一项发送该请求信息对应的AI服务的配置信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息包括：该终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的数据资源信息。

基于上述技术方案，终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息的过程中，该终端设备可以接收该AI服务的数据资源信息，以便于该终端设备基于该AI服务的数据资源信息在本地执行AI计算。

此外，在终端设备发送该AI服务的数据资源信息的情况下，终端设备发送的数据资源信息可以包括本地的初始数据资源信息，使得网络设备能够基于该初始数据资源信息参与AI计算，或者，使得网络设备对该终端设备本地的初始数据进行数据处理(例如删除冗余数据，数据增强等)之后，网络设备向终端设备发送处理后的数据，进而使得终端设备能够基于处理后的数据执行AI计算。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在终端设备接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该终端设备发送能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该终端设备接收该能力信息的响应。

基于上述技术方案，在终端设备接收AI服务的配置信息之前，该终端设备还可以发送该终端设备的能力信息，以便于网络设备明确该终端设备的AI相关能力。

可选地，该AI服务的配置信息基于该能力信息确定，使得网络设备提供的配置信息能够适配于该终端设备的能力。

在第一方面的一种可能的实现方式中，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。

基于上述技术方案，该能力信息和能力信息的响应能够通过上述任一方式实现，以提升方案实现的灵活性。

本申请第二方面提供了一种通信方法，该方法由第一网络设备执行，或者，该方法由第一网络设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)执行，或者该方法还可以由能实现全部或部分第一网络设备功能的逻辑模块或软件实现。在第二方面及其可能的实现方式中，以该方法由第一网络设备执行为例进行描述。在该方法中，第一网络设备发送人工智能AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；该第一网络设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息。

基于上述技术方案，第一网络设备发送的AI服务的配置信息中，除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项；使得终端设备接收该AI服务的配置信息之后，该终端设备能够基于该连接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得第一网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

可选地，AI服务的配置信息所指示的连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。

基于AI服务的配置信息传输的AI服务的业务信息可以承载于PDSCH，并且，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务，以便于终端设备能够基于该控制信息识别PDSCH上承载的信息。

在第二方面的一种可能的实现方式中，在第一网络设备发送该AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备接收用于请求该AI服务的请求信息。

基于上述技术方案，第一网络设备可以接收用于请求该AI服务的请求信息，以便于该第一网络设备基于该请求信息发送AI服务的配置信息，使得上述技术方案能够适用于终端设备请求AI服务的场景。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，或，该AI服务的服务目标描述信息。

在第二方面的一种可能的实现方式中，第一网络设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息包括：该第一网络设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的数据资源信息。

基于上述技术方案，第一网络设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息的过程中，该第一网络设备可以发送该AI服务的数据资源信息，以便于该终端设备基于该AI服务的数据资源信息在本地执行AI计算。

此外，在第一网络设备接收该AI服务的数据资源信息的情况下，第一网络设备接收的数据资源信息可以包括终端设备本地的初始数据资源信息，使得第一网络设备能够基于该初始数据资源信息参与AI计算，或者，使得第一网络设备对该终端设备本地的初始数据进行数据处理(例如删除冗余数据，数据增强等)之后，第一网络设备向终端设备发送处理后的数据，进而使得终端设备能够基于处理后的数据执行AI计算。

在第二方面的一种可能的实现方式中，在第一网络设备发送该AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备接收能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，或，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该第一网络设备发送该能力信息的响应。

基于上述技术方案，在第一网络设备发送AI服务的配置信息之前，该第一网络设备还可以接收该终端设备的能力信息，以便于该第一网络设备明确该终端设备的AI相关能力。

可选地，该AI服务的配置信息基于该能力信息确定，使得第一网络设备提供的配置信息能够适配于该终端设备的能力。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息。

基于上述技术方案，第一网络设备在接收来自终端设备的能力信息之后，该第一网络设备还可以向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息，以便于其它网络设备能够明确连接于第一网络设备的终端设备的AI相关能力，以期实现跨网络设备的AI协作。

在第二方面的一种可能的实现方式中，在第一网络设备发送AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备接收来自第二网络设备的第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力；该第一网络设备基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。

基于上述技术方案，第一网络设备还可以接收来自第二网络设备的指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息，并且，该第一网络设备基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。从而，第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

在第二方面的一种可能的实现方式中，在第一网络设备发送AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备向第二网络设备发送第二信息，该第二信息用于指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务；该第一网络设备接收该AI服务的配置信息。

基于上述技术方案，第一网络设备还可以向第二网络设备发送指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务的第二信息，并且，该第一网络设备接收该AI服务的配置信息。从而，第二网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景，以提供跨网络设备的AI服务。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。

基于上述技术方案，不同网络设备之间交互的AI服务能力可以包括上述至少一项，以期从提供AI服务的灵活配置。

在第二方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和其它网络设备之间的业务信息。

基于上述技术方案，作为连接于终端设备的第一网络设备，在通过其它网络设备为该终端设备提供部分或全部AI服务的场景下，该第一网络设备可以作为该终端设备与该其他网络设备之间的传输中继，接收或发送该终端设备和其它网络设备之间的业务信息。

可选地，该AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和第一网络设备之间的业务信息。

在第一方面或第二方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。

基于上述技术方案，第一网络设备接收或发送的AI服务的业务信息可以包括上述至少一项，使得方案能够应用于多个通信节点(包括终端设备，第一网络设备以及其它网络设备中的至少一个通信节点)提供AI算力的应用场景。

本申请第三方面提供了一种通信方法，该方法由第一网络设备和第二网络设备执行，或者，该方法由第一网络设备和第二网络设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)执行，或者该方法还可以由能实现全部或部分第一网络设备和第二网络设备功能的逻辑模块或软件实现。在第三方面及其可能的实现方式中，以该方法由第一网络设备和第二网络设备执行为例进行描述。在该方法中，第二网络设备发送第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力；第一网络设备接收来自该第二网络设备的该第一信息；该第一网络设备基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息和该第二网络设备的AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。

基于上述技术方案，第一网络设备接收来自第二网络设备的用于指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息之后，该第一网络设备基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息和该第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项。使得该第一网络设备基于该接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过不同网络设备之间交互能力以提供AI服务的配置信息的方式，使得后续第一网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

此外，第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

在第三方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备发送该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第二网络设备接收该第二网络设备的AI服务的配置信息。

基于上述技术方案，第二网络设备还可以接收来自第一网络设备的该第二网络设备的AI 服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方的情况下，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置。

在第三方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第二网络设备发送第三信息，该第三信息指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备接收该第三信息。

基于上述技术方案，第一网络设备还可以接收指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息的第三信息，以便于第一网络设备基于该第三信息确定第二网络设备已经成功接收该第二网络设备的AI服务的配置信息，后续第一网络设备连接的终端设备能够获得第一网络设备和第二网络设备提供的AI服务。

在第三方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第二网络设备基于该第二网络设备的AI服务的配置信息，通过该第一网络设备向终端设备发送或通过该第一网络设备从终端设备接收该AI服务的业务信息。

基于上述技术方案，在第二网络设备为第一网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第二网络设备的AI服务的配置信息，该第二网络设备和该终端设备之间可以通过该第一网络设备作为传输中继实现AI服务的业务信息的接收或发送。

在第三方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，向终端设备发送或从终端设备接收该AI服务的业务信息。

基于上述技术方案，在第一网络设备为第一网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，该第一网络设备和该终端设备之间可以实现AI服务的业务信息的接收或发送。

本申请第四方面提供了一种通信方法，该方法由第一网络设备和第二网络设备执行，或者，该方法由第一网络设备和第二网络设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)执行，或者该方法还可以由能实现全部或部分第一网络设备和第二网络设备功能的逻辑模块或软件实现。在第四方面及其可能的实现方式中，以该方法由第一网络设备和第二网络设备执行为例进行描述。在该方法中，第二网络设备发送第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力和/或请求AI服务；该第一网络设备接收来自该第二网络设备的该第一信息；该第一网络设备基于该第一信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。

基于上述技术方案，第一网络设备接收来自第二网络设备的用于指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息之后，该第一网络设备基于该第一信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项。使得该第一网络设备基于该接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过不同网络设备之间交互能力以提供AI服务的配置信息的方式，使得后续第二网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

此外，第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对其它网络设备(例如第二网络设备)的AI算力进行调度与配置。

在第四方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备发送该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第二网络设备接收该第二网络设备的AI服务的配置信息。

基于上述技术方案，第二网络设备还可以接收来自第一网络设备的该第二网络设备的AI服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方的情况下，实现对其它网络设备(例如第二网络设备)的AI算力进行调度与配置。

在第四方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第二网络设备发送第三信息，该第三信息指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备接收该第三信息。

基于上述技术方案，第一网络设备还可以接收指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息的第三信息，以便于第一网络设备基于该第三信息确定第二网络设备已经成功接收该第二网络设备的AI服务的配置信息，后续第一网络设备连接的终端设备能够获得第二网络设备提供的AI服务。

在第四方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第二网络设备基于该第二网络设备的AI服务的配置信息，向终端设备发送或从终端设备接收该AI服务的业务信息。

在第四方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，通过该第二网络设备向终端设备发送或通过该第二网络设备从终端设备接收该AI服务的业务信息。

基于上述技术方案，第一网络设备还可以基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

此外，在第一网络设备为第二网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，该第一网络设备和该终端设备之间可以通过该第二网络设备作为传输中继实现AI服务的业务信息的接收或发送。

在第四方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备接收来自第三网络设备的第四信息，该第四信息用于指示该第三网络设备的AI服务能力；该第一网络设备基于该第一信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息包括：该第一网络设备基于该第一信息和该第四信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息以及该第三网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备向该第三网络设备发送该第三网络设备的AI服务的配置信息；该第三网络设备基于该第三网络设备的AI服务的配置信息，通过该第二网络设备向终端设备发送或通过该第二网络设备从终端设备接收该AI服务的业务信息。

此外，在第三网络设备为第二网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第三网络设备的AI服务的配置信息，该第三网络设备和该终端设备之间可以通过该第二网络设备作为传输中继实现AI服务的业务信息的接收或发送。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息参与AI服务场景下AI计算过程。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的环境感知过程。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的AI数据的处理过程。

在第三方面或第四方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。

基于上述技术方案，终端设备接收或发送的AI服务的业务信息可以包括上述至少一项，使得方案能够应用于多个通信节点(包括终端设备，第一网络设备以及其它网络设备中的至少一个通信节点)提供AI算力的应用场景。

本申请第五方面提供了一种通信装置，该装置为终端设备，或者，该装置为终端设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)，或者，该装置还可以为能够实现全部或部分终端设备功能的逻辑模块或软件。在第五方面及其可能的实现方式中，以该通信装置为终端设备执行为例进行描述。

该装置包括处理单元和收发单元；该收发单元用于接收人工智能AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；该处理单元用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元接收或发送该AI服务的业务信息。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该控制信息为物理下行控制信道PDCCH传输的下行控制信息DCI或媒体接入控制控制元素MAC CE。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于发送用于请求该AI服务的请求信息。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，该AI服务的服务目标描述信息。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该处理单元具体用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元接收或发送该AI服务的数据资源信息。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于发送能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该收发单元还用于接收该能力信息的响应。

在第五方面的一种可能的实现方式中，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。

本申请实施例第五方面中，通信装置的组成模块还可以用于执行第一方面的各个可能实现方式中所执行的步骤，并实现相应的技术效果，具体均可以参阅第一方面，此处不再赘述。

本申请第六方面提供了一种通信装置，该装置为第一网络设备，或者，该装置为第一网络设备中的部分组件(例如处理器、芯片或芯片系统等)，或者，该装置还可以为能够实现全部或部分第一网络设备功能的逻辑模块或软件。在第六方面及其可能的实现方式中，以该通信装置为第一网络设备执行为例进行描述。

该装置包括处理单元和收发单元；该收发单元用于发送人工智能AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；该处理单元用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元接收或发送该AI服务的业务信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该控制信息为物理下行控制信道PDCCH传输的下行控制信息DCI或媒体接入控制控制元素MAC CE。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于接收用于请求该AI服务的请求信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，或，该AI服务的服务目标描述信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该处理单元具体用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元接收或发送该AI服务的数据资源信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于接收能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，或，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该收发单元还用于发送该能力信息的响应。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于接收来自第二网络设备的第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力；该处理单元还用于基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该收发单元还用于向第二网络设备发送第二信息，该第二信息用于指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务；该收发单元还用于接收该AI服务的配置信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和其它网络设备之间的业务信息。

在第六方面的一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。

本申请实施例第六方面中，通信装置的组成模块还可以用于执行第二方面的各个可能实现方式中所执行的步骤，并实现相应的技术效果，具体均可以参阅第二方面，此处不再赘述。

本申请第七方面提供了一种通信装置，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器与存储器耦合；该存储器用于存储程序或指令；该至少一个处理器用于执行该程序或指令，以使该装置实现前述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请第八方面提供了一种通信装置，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器与存储器耦合；该存储器用于存储程序或指令；该至少一个处理器用于执行该程序或指令，以使该装置实现前述第二方面或第二方面任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例第九方面提供了一种通信装置，包括至少一个逻辑电路和输入输出接口；该逻辑电路用于执行如前述第一方面或第一方面任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例第十方面提供了一种通信装置，包括至少一个逻辑电路和输入输出接口；该逻辑电路用于执行如前述第二方面或第二方面任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例第十一方面提供了一种通信系统，该通信系统包括上述第五方面的通信装置和第六方面的通信装置，和/或，该通信系统包括上述第七方面的通信装置和第八方面的通信装置，和/或，该通信系统包括上述第九方面的通信装置和第十方面的通信装置。

本申请实施例第十二方面提供了一种通信系统，该通信系统包括第一网络设备和第二网络设备。其中，该第一网络设备和该第二网络设备用于执行上述第三方面或第四方面及其任一实施例中的方法。可选地，该通信系统还包括第三网络设备。

本申请实施例第十三方面提供一种存储一个或多个计算机执行指令的计算机可读存储介质，当计算机执行指令被处理器执行时，该处理器执行如上述第一方面至第四方面中任一方面的任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例第十四方面提供一种存储一个或多个计算机的计算机程序产品(或称计算机程序)，当计算机程序产品被该处理器执行时，该处理器执行上述第一方面至第四方面中任一方面的任意一种可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例第十五方面提供了一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器，用于支持通信装置实现上述第一方面至第四方面中任一方面的任意一种可能的实现方式所述的方法。

在一种可能的设计中，该芯片系统还可以包括存储器，存储器，用于保存该第一通信装置必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。可选的，所述芯片系统还包括接口电路，所述接口电路为所述至少一个处理器提供程序指令和/或数据。

其中，第五方面至第十五方面中任一种设计方式所带来的技术效果可参见上述第一方面至第四方面中不同设计方式所带来的技术效果，在此不再赘述。

从以上技术方案可以看出，本申请提供的方案具备以下有益效果：

在一些实现方式中，终端设备接收的AI服务的配置信息中，除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项；使得终端设备基于该连接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

进一步的，在另一些实现方式中，第一网络设备接收来自第二网络设备的用于指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息之后，该第一网络设备基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息和该第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项。使得该第一网络设备基于该接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过不同网络设备之间交互能力以提供AI服务的配置信息的方式，使得后续第一网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。此外，第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

附图说明

图1a为本申请提供的通信系统的一个示意图；

图1b为本申请提供的通信系统的另一个示意图；

图2为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图3为本申请提供的通信系统的另一个示意图；

图4a为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图4b为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图4c为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图4d为本申请提供的通信系统的另一个示意图；

图5a为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图5b为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图5c为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图6为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图7为本申请提供的通信方法的一个交互示意图；

图8为本申请提供的通信装置的一个示意图；

图9为本申请提供的通信装置的另一个示意图；

图10为本申请提供的通信装置的另一个示意图；

图11为本申请提供的通信装置的另一个示意图。

具体实施方式

首先，对本申请实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。

(1)终端设备：可以是能够接收网络设备调度和指示信息的无线终端设备，无线终端设备可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，或具有无线连接功能的手持式设备，或连接到无线调制解调器的其他处理设备。

终端设备可以经RAN与一个或多个核心网或者互联网进行通信，终端设备可以是移动终端设备，如移动电话(或称为“蜂窝”电话，手机(mobile phone))、计算机和数据卡，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置，它们与无线接入网交换语音和/或数据。例如，个人通信业务(personal communication service，PCS)电话、无绳电话、会话发起协议(SIP)话机、无线本地环路(wireless local loop，WLL)站、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑等设备。无线终端设备也可以称为系统、订户单元(subscriber unit)、订户站(subscriber station)，移动站(mobile station)、移动台(mobile station，MS)、远程站(remote station)、接入点(access point，AP)、远程终端设备(remote terminal)、接入终端设备(access terminal)、用户终端设备(user terminal)、用户代理(user agent)、用户站(subscriber station，SS)、用户端设备(customer premises equipment，CPE)、终端(terminal)、用户设备(user equipment，UE)、移动终端(mobile terminal，MT)等。

作为示例而非限定，在本申请实施例中，该终端设备还可以是可穿戴设备。可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备或智能穿戴式设备等，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。广义穿戴式智能设备包括功能全、尺寸大、可不依赖智能手机实现完整或者部分的功能，例如：智能手表或智能眼镜等，以及只专注于某一类应用功能，需要和其它设备如智能手机配合使用，如各类进行体征监测的智能手环、智能头盔、智能首饰等。

终端还可以是无人机、机器人、设备到设备通信(device-to-device，D2D)中的终端、车到一切(vehicle to everything，V2X)中的终端、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程医疗(remote medical)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等。

此外，终端设备也可以是第五代(5th generation，5G)通信系统之后演进的通信系统(例如第六代(6th generation，6G)通信系统等)中的终端设备或者未来演进的公共陆地移动网络(public land mobile network，PLMN)中的终端设备等。示例性的，6G网络可以进一步扩展5G通信终端的形态和功能，6G终端包括但不限于车、蜂窝网络终端(融合卫星终端功能)、无人机、物联网(internet of things，IoT)设备。

在本申请实施例中，上述终端设备还可以获得网络设备提供的AI服务。可选地，终端设备还可以具有AI处理能力。

(2)网络设备：可以是无线网络中的设备，例如网络设备可以为将终端设备接入到无线网络的RAN节点(或设备)，又可以称为基站。目前，一些RAN设备的举例为：5G通信系统中的基站gNB(gNodeB)、传输接收点(transmission reception point，TRP)、演进型节点B(evolved Node B，eNB)、无线网络控制器(radio network controller，RNC)、节点B(Node B，NB)、家庭基站(例如，home evolved Node B，或home Node B，HNB)、基带单元(base band unit，BBU)，或无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)接入点AP等。另外，在一种网络结构中，网络设备可以包括集中单元(centralized unit，CU)节点、分布单元(distributed unit，DU)节点、CU-控制面(control plane，CP)、CU-用户面(user plane，UP)、或者无线单元(radio unit，RU)，或包括CU节点和DU节点的RAN设备。CU和DU可以是单独设置，或者也可以包括在同一个网元中，例如基带单元(baseband unit，BBU)中。RU可以包括在射频设备或者射频单元中，例如包括在射频拉远单元(remote radio unit，RRU)、有源天线处理单元(active antenna unit，AAU)或远程射频头(remote radio head，RRH)中。在不同系统中，CU(或CU-CP和CU-UP)、DU或RU也可以有不同的名称，但是本领域的技术人员可以理解其含义。例如，在ORAN系统中，CU也可以称为开放式CU(O-CU)，DU也可以称为开放式DU(O-DU)，CU-CP也可以称为开放式CU-CP(O-CU-CP)，CU-UP也可以称为开放式CU-UP(O-CU-UP)，RU也可以称为开放式RU(O-RU)。其中，CU(或CU-CP、CU-UP)、DU和RU中的任一单元，可以是通过软件模块、硬件模块、或者软件模块与硬件模块结合来实现。

网络设备可以是其它为终端设备提供无线通信功能的装置。本申请的实施例对网络设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。为方便描述，本申请实施例并不限定。

网络设备还可以包括核心网设备，核心网设备例如包括第四代(4th generation，4G)网络中的移动性管理实体(mobility management entity，MME)，归属用户服务器(home subscriber server，HSS)，服务网关(serving gateway，S-GW)，策略和计费规则功能(policy and charging rules function，PCRF)，公共数据网网关(public data network gateway，PDN gateway，P-GW)；5G网络中的访问和移动管理功能(access and mobility management function，AMF)、用户面功能(user plane function，UPF)或会话管理功能(session management function，SMF)等网元。此外，该核心网设备还可以包括5G网络以及5G网络的下一代网络中的其他核心网设备。

本申请实施例中，上述网络设备还可以具有AI能力的网络节点，可以为终端或其他网络设备提供AI服务，例如，可以为网络侧(接入网或核心网)的AI节点、算力节点、具有AI能力的RAN节点、具有AI能力的核心网网元等。

本申请实施例中，用于实现网络设备的功能的装置可以是网络设备，也可以是能够支持网络设备实现该功能的装置，例如芯片系统，该装置可以被安装在网络设备中。在本申请实施例提供的技术方案中，以用于实现网络设备的功能的装置是网络设备为例，描述本申请实施例提供的技术方案。

(3)配置与预配置：在本申请中，会同时用到配置与预配置。其中，配置是指网络设备/服务器通过消息或信令将一些参数的配置信息或参数的取值发送给终端，以便终端根据这些取值或信息来确定通信的参数或传输时的资源。预配置与配置类似，可以是网络设备/服务器预先与终端设备协商好的参数信息或参数值，也可以是标准协议规定的基站/网络设备或终端设备采用的参数信息或参数值，还可以是预先存储在基站/服务器或终端设备的参数信息或参数值。本申请对此不做限定。

进一步地，这些取值和参数，是可以变化或更新的。

(4)本申请实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上。“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的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如“A，B和C中的至少一项”包括A，B，C，AB，AC，BC或ABC。以及，除非有特别说明，本申请实施例提及“第一”、“第二”等序数词是用于对多个对象进行区分，不用于限定多个对象的顺序、时序、优先级或者重要程度。

(5)为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一信息和第二信息仅仅是为了区分不同的信息。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等并不对数量和执行次序进行限定。

(6)本申请实施例中的“发送”和“接收”，表示信号传递的走向。例如，“向终端设备发送信息”可以理解为该信息的目的端是终端设备，可以包括通过空口直接发送，也包括其他单元或模块通过空口间接发送。“接收来自网络设备的信息”可以理解为该信息的源端是网络设备，可以包括通过空口直接从网络设备接收，也可以包括通过空口从其他单元或模块间接地从网络设备接收。“发送”也可以理解为芯片接口的“输出”，“接收”也可以理解为芯片接口的“输入”。换言之，发送和接收可以是在设备之间进行的，例如，网络设备和终端设备之间进行的，也可以是在设备内进行的，例如，通过总线、走线或接口在设备内的部件之间、模组之间、芯片之间、软件模块或者硬件模块之间发送或接收。可以理解的是，信息在信息发送的源端和目的端之间可能会被进行必要的处理，比如编码、调制等，但目的端可以理解来自源端的有效信息。本申请中类似的表述可以做相似的理解，不再赘述。

本申请中，除特殊说明外，各个实施例之间相同或相似的部分可以互相参考。在本申请中各个实施例、以及各实施例中的各个方法/设计/实现方式中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，不同的实施例之间、以及各实施例中的各个方法/设计/实现方式之间的术语和/或描述具有一致性、且可以相互引用，不同的实施例、以及各实施例中的各个方法/设计/实现方式中的技术特征根据其内在的逻辑关系可以组合形成新的实施例、方法、或实现方式。以下所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。

本申请可以应用于长期演进(long term evolution，LTE)系统、新无线(new radio，NR)系统，或者是5G之后演进的通信系统(例如6G等)。其中，该通信系统中包括至少一个网络设备和/或至少一个终端设备。

请参阅图1a，为本申请中通信系统的一种示意图。图1a中，示例性的示出了一个网络设备101和6个终端设备，6个终端设备分别为终端设备1、终端设备2、终端设备3、终端设备4、终端设备5以及终端设备6等。在图1a所示的示例中，是以终端设备1为智能茶杯，终端设备2为智能空调，终端设备3为智能加油机，终端设备4为交通工具，终端设备5为手机，终端设备6为打印机进行举例说明的。

如图1a所示，AI配置信息发送实体可以为网络设备。AI配置信息接收实体可以为终端设备1-终端设备6，此时，网络设备和终端设备1-终端设备6组成一个通信系统，在该通信系统中，终端设备1-终端设备6可以发送数据给网络设备，网络设备需要接收终端设备1-终端设备6发送的数据。同时，网络设备可以向终端设备1-终端设备6发送配置信息。

可选地，该AI配置信息可以包括后文提及的节点类型的指示信息；该数据可以包括后文提及的AI模型的模型信息和/或AI模型的辅助信息。

示例性的，在图1a中，终端设备4-终端设备6也可以组成一个通信系统。其中，终端设备5作为网络设备，即AI配置信息发送实体；终端设备4和终端设备6作为终端设备，即AI配置信息接收实体。例如车联网系统中，终端设备5分别向终端设备4和终端设备6发送AI配置信息，并且接收终端设备4和终端设备6发送的数据；相应的，终端设备4和终端设备6接收终端设备5发送的AI配置信息，并向终端设备5发送数据。

以图1a所示通信系统为例，不同的设备之间(包括网络设备与网络设备之间，网络设备与终端设备之间，和/或，终端设备和终端设备之间)除了执行通信相关业务之外，还有可能执行AI相关业务。例如，如图1b所示，以网络设备为基站为例，基站可以与一个或多个终端设备之间可以执行通信相关业务和AI相关业务，不同终端设备之间也可以执行通信相关业务和AI相关业务。可选地，如图1b所示，除了基站和终端之外的AI网元/模块也可以参与执行AI相关业务。

在当前的通信系统中，5G核心网实现了服务化的架构，通过模块化实现网络功能间的解耦和整合，各解耦后的网络功能抽象为网络的服务，独立扩容、独立演进、按需部署。控制面所有NF之间的交互采用服务化接口，同一种服务可以被多种NF调用，降低NF之间接口定义的耦合度，最终实现整网功能的按需定制，灵活支持不同的业务场景和需求。为了应对未来智能普惠的愿景，智能化将在无线网络架构层面进一步演进，在未来的通信系统中，AI将有可能与无线网络进一步深度的融合，实现网络内生的智能，同时还包括终端的智能化。示例性的，AI与无线网络的融合可以应用于如下的新需求和新场景：例如，终端连接更加灵活和智能：包括但不限于终端类型多样化，Supper IOT(物联，车联，工业，医疗…)，海量连接，终端连接更加灵活，终端本身具备一定的AI能力。又如：网络内生智能：网络除了提供传统的通信连接服务，还将进一步提供计算和AI服务，来更好的支持普惠性的、实时性的和高安全的AI服务。这些新需求和新场景会带来无线网络架构和通信模式的变化。

此外，在新型无线网络架构中，AI服务能力可能会进一步下沉到各RAN节点(例如图1b所示的基站)，即RAN节点不仅有通信能力，还兼顾计算能力，这种通信计算一体化模式可以称为通算融合。在网络设计之初，把算力当作网络的一种基本元素。算力服务、连接服务、以及综合考虑算力和连接的服务，都作为RAN对外能提供的基本服务。但是，RAN节点之间、RAN节点和核心网之间，还是基于传统的点对点接口，在基于服务的无线接入网(RAN-based Service)下，多节点间协同提供AI服务会较为复杂。

综上所述，在未来的通信网络中，不同通信节点之间除了需要进行通信之外，还可能需要兼顾人工智能(artificial intelligence，AI)算力。为此，如何实现AI算力与通信网络的融合，是一个亟待解决的技术问题。

为了解决上述问题，本申请提供了一种通信方法及相关设备，用于通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。下面将结合附图进行详细描述。

请参阅图2，为本申请提供的通信方法的一个示意图，该方法包括如下步骤。

需要说明的是，图2中以终端设备和第一网络设备作为该交互示意的执行主体为例来示意该方法，但本申请并不限制该交互示意的执行主体。例如，图2及对应的实施例中S201-S202中的执行主体是终端设备，执行主体也可以是支持该终端设备实现该方法的芯片、芯片系统、或处理器，还可以是能实现全部或部分终端设备功能的逻辑模块或软件。图2及对应的实施例中S201-S202中的第一网络设备也可以替换为支持该第一网络设备实现该方法的芯片、芯片系统、或处理器，还可以替换为能实现全部或部分第一网络设备功能的逻辑模块或软件。

S201.第一网络设备发送AI服务的配置信息，相应的，终端设备接收AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。

需要说明的是，在步骤S201中，第一网络设备发送的AI服务的配置信息可以用于一个或多个AI服务实例(或称，一个或多个AI业务，或称，一个或多个AI任务等)，其中，AI服务实例(或AI业务，AI任务等)可以包括单网络设备提供AI训练服务，多网络设备提供AI训练服务，AI分割学习，AI联邦学习等，或者是其他的实现，此处不做限定。

可选地，在步骤S201中，第一网络设备发送的AI服务的配置信息所指示的连接功能的配置信息包括业务数据适配层(service data adaptation protocol，SDAP)层的配置信息，分组数据汇聚层(packet data convergence protocol，PDCP)层的配置信息，无线链路控制(radio link control，RLC)层的配置信息，媒体接入控制(media access control，MAC)层的配置信息，物理(phsical，PHY)层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

可选地，在步骤S201中，第一网络设备发送的AI服务的配置信息所指示的计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息参与AI服务场景下AI计算过程。

可选地，在步骤S201中，第一网络设备发送的AI服务的配置信息所指示的感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的环境感知过程。

可选地，在步骤S201中，第一网络设备发送的AI服务的配置信息所指示的数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的AI数据的处理过程。

S202.终端设备发送AI服务的业务信息，相应的，第一网络设备接收AI服务的业务信息。和/或，第一网络设备发送AI服务的业务信息，相应的，终端设备接收AI服务的业务信息。

在一种可能的实现方式中，在步骤S202中，终端设备和第一网络设备之间传输的AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。具体地，第一网络设备接收或发送的AI服务的业务信息可以包括上述至少一项，使得方案能够应用于多个通信节点(包括终端设备，第一网络设备以及其它网络设备中的至少一个通信节点)提供AI算力的应用场景。

在一种可能的实现方式中，在步骤S202中，终端设备和第一网络设备之间传输的AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道(physical download shared channel，PDSCH)，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。具体地，基于AI服务的配置信息传输的AI服务的业务信息可以承载于PDSCH，并且，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务，以便于终端设备能够基于该控制信息识别PDSCH上承载的信息。

在一种可能的实现方式中，网络设备和终端设备之间可以设置相应的功能模块，不同设备的相同功能模块可以通过总线连接，以实现上述AI服务的配置信息所指示的各项功能。作为一种实现示例，在图3中，以终端设备为UE且第一网络设备为基站1(Base station 1)为例进行说明，图3中还可以包括其它的接入网设备(例如基站2(Base station 2))以及核心网设备(Core Network)。如图3所示，终端设备和网络设备之间(例如UE与Base station1之间)，以及不同网络设备之间(例如Base station 1和Base station 2之间)，可以通过基于服务接口的总线连接，各个设备所具备的功能模块以及相关实现过程可以通过下述表1实现。

表1

如图3所示，网络设备可以由若干功能模块定义，包括连接功能(Connection Function)模块，计算功能(Computing Function)模块，数据功能(Data Function)模块，感知功能(Sensing Function)模块等，各模块由若干服务操作定义，如表1所示。

可选地，总线上的各节点可以通过服务化接口(例如应用程序接口(application program interface，API))相互访问内部模块提供的各项服务。

可选地，总线可以包括用户面总线以及控制面总线，以分别用于传输用户面数据和控制面数据。

可选地，该总线可以为基于服务的结构(service based architecture，SBA)总线。

可选地，核心网(core network)网元可以包括图示的核心网功能(core network function)模块，用户面功能(user plane function，UPF)模块等。

在一种可能的实现方式中，终端设备在步骤S201中接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该终端设备发送能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该终端设备接收该能力信息的响应。具体地，在终端设备接收AI服务的配置信息之前，该终端设备还可以发送该终端设备的能力信息，以便于网络设备明确该终端设备的AI相关能力。

可选地，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。其中，该能力信息和能力信息的响应能够通过上述任一方式实现，以提升方案实现的灵活性。

下面将以图4a作为示例进行描述，如图4a所示，终端设备上报能力的过程可以包括如下过程。

终端设备在步骤1a中发送服务注册消息(Service_register)，相应的，第一网络设备在步骤2a发送服务注册响应消息(Service_register_response)。或者，终端设备在步骤1b中发送服务去注册消息(Service_deregister)，相应的，第一网络设备在步骤2b发送服务去注册响应消息(Service_deregister_response)。或者，终端设备在步骤1c中发送服务更新消息(Service_update)，相应的，第一网络设备在步骤2c发送服务更新响应消息(Service_update_response)。

作为一种实现示例，在步骤1a/1b/1c中，终端设备可以向第一网络设备发起服务注册、服务去注册、服务更新等流程，用于标识本地：1)数据服务能力；2)计算服务能力；3)感知服务能力；4)连接服务能力等。

可选地，网络中可以定义一个中心节点(例如第一网络设备)，用于维护一定区域内的终端服务注册信息。

作为一种实现示例，在步骤2a/2b/2c中，第一网络设备响应于终端设备发送的信息，同步该终端设备的服务参数，并通过SBA接口，向网络中其他节点(RAN、核心网、第三方节点等)暴露小区内终端的服务能力。

可选地，该服务能力对外暴露是指网络中的其他节点可以通过标准化的函数访问相应的服务资源、请求相应的服务能力。

可选地，对外暴露服务能力的形式可以是一张映射表，标识每个终端的能力，也可以是一个表征小区内所有终端能力的等效参数。

可选地，在网络中，网络设备(例如第一网络设备)也可以对外暴露该网络设备服务能力；

可选地，通过事件触发的方式，可以用于触发终端设备/网络设备向网络中的其他节点更新本地掌握的服务能力(包括网络设备侧和或终端设备侧)。进一步可选地，事件触发可以是预配置的周期时间触发，也可以是本地服务能力变化触发等。

在一种可能的实现方式中，终端设备在步骤S201中接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该终端设备发送用于请求该AI服务的请求信息。具体地，终端设备可以发送用于请求该AI服务的请求信息，以便于网络设备基于该请求信息发送AI服务的配置信息，使得上述技术方案能够适用于终端设备请求AI服务的场景。

可选地，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，该AI服务的服务目标描述信息。以便于网络设备基于该至少一项发送该请求信息对应的AI服务的配置信息。

下面将以图4b作为示例进行描述，如图4b所示，终端设备发送请求消息的过程可以通过图中的消息1(message 1,Msg1)的过程实现，相应的，图2所示步骤S201可以通过图4b中的消息2(message 2,Msg 2)的过程实现，图2所示步骤S202可以通过图4b中的服务流量(Service_Traffic)的过程实现。

可选地，Msg1可以记为X资源控制(resourse control)的Msg1，Msg 2可以记为X资源控制(resourse control)的Msg 2。其中，X可以指代AI，或者计算(computation)，或者数据(data)等。

在图4b中，终端设备发送Msg1的过程中，Msg1中可以携带服务请求的描述。例如，该Msg1可以包括以下至少一项：1)本地数据服务能力；2)本地计算服务能力；3)本地感知服务能力；4)本地连接服务能力；5)请求服务类型描述；6)服务目标描述(模型精确度、收敛时延等等)。

在图4b中，响应于终端设备的请求，第一网络设备在响应消息Msg2中携带为终端设备生成的AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息可以用于一个或多个服务实例(Service profile)。其中，该AI服务的配置信息可以用于指示以下至少一项：1)AI服务的标识，即服务ID；2)连接功能的配置信息；3)计算功能的配置信息；4)数据功能的配置信息。

作为一种实现示例，某个服务实例所包含的各项配置信息如下表2所示。

表2

可选地，第一网络设备在响应消息Msg2中可以包含多套连接配置，分别用于承载终端设备与第一网络设备之间不同类型的流量，如计算任务涉及的流量、感知任务涉及的流量、数据任务涉及的流量等。

在图4b中，终端设备与第一网络设备之间交互Service_Traffic的过程中，可以通过连接ID进行指示。作为一种实现示例，图4b中以AI服务的配置信息用于两套连接功能的配置信息分别对应的两个AI服务实例为例。其中一个AI服务实例涉及的流量如图4b中的连接0(connection 0)所示，包括PDCP层，RLC层，MAC层，PHY层的流量；另一个AI服务实例涉及的流量如图4b中的连接1(connection 1)所示，包括PHY层的流量。对于终端设备而言，终端设备可以通过PDSCH接收或发送这些流量，并且通过该PDSCH关联的DCI(或MAC CE等)识别这些流量分别对应的AI服务实例。

通过图4b所示示例可知，网络设备可以包括若干功能模块，每个功能模块提供若干服务操作。并且，网络设备可以基于终端的请求，生成服务实例，并向终端设备提供相关配置信息。可选地，连接模块为不同的AI服务实现过程提供差异化管道服务。

在一种可能的实现方式中，终端设备在步骤S201中接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备接收来自第二网络设备的第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力；该第一网络设备基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。具体地，第一网络设备还可以接收来自第二网络设备的指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息，并且，该第一网络设备基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。从而，第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

在一种可能的实现方式中，终端设备在步骤S201中接收AI服务的配置信息之前，该方法还包括：该第一网络设备向第二网络设备发送第二信息，该第二信息用于指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务；该第一网络设备接收该AI服务的配置信息。具体地，第一网络设备还可以向第二网络设备发送指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务的第二信息，并且，该第一网络设备接收该AI服务的配置信息。从而，第二网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景，以提供跨网络设备的AI服务。

可选地，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。以期从提供AI服务的灵活配置。

下面将以图4c作为示例进行描述，如图4c所示，终端设备发送请求消息的过程可以通过图中的Msg1的过程实现，相应的，图2所示步骤S201可以通过图4c中的消息2(message 2,Msg2)的过程实现，图2所示步骤S202可以通过图4b中的服务流量1(Service_Traffic 1)和服务流量2(Service_Traffic 2)的过程实现。此外，第一网络设备向第二网络设备发送的第二信息可以为图4c所示的服务请求(service_request)，第二网络设备向第一网络设备发送的AI服务的配置信息可以承载于图4c所示的服务响应(service_response)。

在图4c中，终端设备发送Msg1的过程可以参考前述图4b中Msg1的实现过程。

在图4c中，第一网络设备收到Msg1对应的请求之后，第一网络设备可以通过SBA总线向协作节点发送服务请求(service_request)，并获得服务响应(service_response)。

可选地，第一网络设备可以通过SBA协议的控制总线，在节点之间协商Service Profile，所述协商过程用于确定任务在各个节点之间的分配，例如当第一网络设备确定本地计算资源不足时，将计算任务卸载至第二网络设备，并配置相关的计算、连接、数据参数。

作为一种实现示例，如果第二网络设备为终端设备提供AI服务的情况下，第一网络设备的空口连接模块配置可以提供物理层(PHY)服务，进一步的，物理层服务可以细分为物理层高层(physical high，PHY-H)和物理层低层(physical low，PHY-L)，包括加扰，量化，压缩，均衡，符号映射等操作。可选地，如图4d所示，第二网络设备可以执行部分物理层(PHY-H)处理，如量化等；并且，第二网络设备通过SBA协议栈将封装后的PHY-H流量转发至第一网络设备；第一网络设备执行剩余的物理层处理(PHY-L)，通过空口传递至终端设备。

在图4c中，第一网络设备设备发送Msg 2的过程可以参考前述图4b中Msg 2的实现过程。

在图4c中，终端设备通过Service_Traffic 1，与第一网络设备之间交互AI服务中的部分或全部业务信息，和/或，终端设备通过Service_Traffic 2，与第二网络设备之间交互AI服务中的部分或全部业务信息。

通过图4c所示示例可知，网络设备能够根据终端设备的请求，通过服务化的接口，协同其他网络设备的资源为终端设备提供AI服务。

在一种可能的实现方式中，在步骤S202中，终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息的过程可以包括：该终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的数据资源信息。具体地，终端设备基于该AI服务的配置信息接收或发送该AI服务的业务信息的过程中，该终端设备可以接收该AI服务的数据资源信息，以便于该终端设备基于该AI服务的数据资源信息在本地执行AI计算。

在一种可能的实现方式中，在图2所示方法中，该方法还包括：该第一网络设备向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息。具体地，第一网络设备在接收来自终端设备的能力信息之后，该第一网络设备还可以向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息，以便于其它网络设备能够明确连接于第一网络设备的终端设备的AI相关能力，以期实现跨网络设备的AI协作。

在一种可能的实现方式中，在步骤S202中，终端设备和第一网络设备之间传输的AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和其它网络设备之间的业务信息。具体地，作为连接于终端设备的第一网络设备，在通过其它网络设备为该终端设备提供部分或全部AI服务的场景下，该第一网络设备可以作为该终端设备与该其他网络设备之间的传输中继，接收或发送该终端设备和其它网络设备之间的业务信息。

基于图2所示技术方案，终端设备在步骤S201中接收的AI服务的配置信息中，除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项；使得终端设备在步骤S202中基于该连接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过网络设备提供AI服务的配置信息的方式，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

作为一种实现示例，图2所示方法可以应用于终端设备与网络设备之间联合进行分割学习，并生成用于定位的模型的过程，下面将结合图5a和图5b所示过程进行描述。

如图5a所示，不同网络设备之间可以通过能力交互的方式，获知其他网络设备的AI服务能力。例如，在图5a中，第一网络设备可以向其它网络设备发送注册请求(Register_Request)消息，该Register_Request消息携带该第一网络设备的数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力等。此后，其它网络设备能够以存储配置(storing profile)的形式保存该第一网络设备的能力信息，并且，该其它网络设备向该第一网络设备发送注册响应(Register_Response)消息，以通过Register_Response消息指示成功接收该能力信息。

如图5b所示，终端设备可以发起分割学习的任务，包括如下步骤。

步骤1.终端设备发送分割学习请求(split-learning request)消息，相应的，第一网络设备接收split-learning request消息。其中，该请求消息可以携带请求的任务类型(例如指纹定位)，本地数据资源(例如较低级别的指纹定位数据集)，本地计算资源(例如图形处理器(graphics processing unit，GPU)浮点数，中央处理器(central processing unit，CPU)频率等)。

可选地，该split-learning request消息还可以参考前文用于请求该AI服务的请求信息的实现过程。

其中，第一网络设备可以通过下述步骤2，步骤3或步骤4确定AI服务的配置信息。

步骤2.第一网络设备在本地确定业务编排(Orchestration)。即第一网络设备在步骤2中确定参与当前任务的网元并执行后续步骤3，和/或，确定各网元执行操作的配置信息并执行后续步骤4。

步骤3.第一网络设备与其它网络设备之间交互服务请求/响应(Service Request/Response)。

步骤4.第一网络设备与其它网络设备之间交互服务配置/响应(Service Config/Response)。

步骤5.第一网络设备向终端设备发送分割学习响应(split-learning response)消息，该split-learning response消息携带AI服务的配置信息。

可以理解的是，第一网络设备发送AI服务的配置信息的过程为前文步骤S201的一种实现示例，其具体实现过程可以参考前文步骤S201的实现，并实现相应的技术效果。

可选地，AI服务的配置信息包含有连接1(connection 1)的配置信息。其中，第一网络设备判断终端设备本地数据集不足以满足训练任务要求的情况下，第一网络设备在步骤6向终端提供数据增强流量(Enhanced Data set traffic)，其中，第一网络设备为Enhanced Data set traffic建立connection1，connection1包括了SDAP-PDCP-RLC-MAC-PHY完整协议层，第一网络设备在步骤6中将上述封装载荷经物理层后发送给终端设备。

可选地，AI服务的配置信息包含有连接2(connection 2)的配置信息。其中，第一网络设备判断本地计算资源不足，向网络中其它网络设备请求计算服务，本实施例中，由其它网络设备向终端提供计算服务，并为计算流量(Computation traffic)建立connection2，其中，其它网络设备产生的计算数据(例如梯度数据)经过加密处理后，通过SBA接口或点对点接口传送给第一网络设备，此时connection2可以包括PHY协议层第一网络设备将收到的计算数据进行量化、复数符号生成、预均衡、RE映射、波形生成等物理层操作后发送给终端设备。

可选地，第一网络设备通过DCI中的Connection-ID字段，指示终端设备当前PDSCH上传输流量的连接类型为connection 1或connection 2，便于终端设备的后续处理。

可以理解的是，步骤6和步骤7为前文步骤S202的一种实现示例，其具体实现过程可以参考前文步骤S202的实现，并实现相应的技术效果。

作为另一种实现示例，图2所示方法可以应用于终端设备与网络设备之间执行联邦学习的过程，下面将结合图5c所示过程进行描述。

步骤1.第一网络设备启动联邦学习任务，通过寻呼消息触发小区内的终端设备(包括UE1，UE2，UE3，UE4和UE5等)参与，寻呼消息中携带了状态上报指示，终端设备按指示反馈自身状态信息，例如位置、运动状态等；

步骤2.第一网络设备对终端设备进行分类，如图5c的第一类用户(包括UE1，UE2和UE3)和第二类用户(包括UE4和UE5)。示例性的，分类的依据可以是用户的运动状态，如其中一类为静止用户且另一类为移动用户。

可选地，静止用户所处信道环境稳定，在后续训练中采用基于空中计算的融合，移动用户信道变化，采用传统的融合方式。

步骤3.第一网络设备为第一类用户和第二类用户分别配置连接类型，其中，第一类用户的连接由PHY层构成(connection 1)，第二类用户连接由SDAP-PDCP-RLC-MAC-PHY层构成(connection 2)。

作为一种实现示例，第一类用户通过connection1向基站发送梯度数据(记为G1_UE)。其中，G1_UE由终端设备的计算单元生成后，经过了预均衡操作、直接发送，即实际发送的数据为G1_UE*H^-1(H表示信道信息，H^-1代表信道的逆，“*H^-1”表示对信道信息的预补偿处理)，使得第一网络设备接收经过空中计算融合的梯度数据G1；

作为一种实现示例，第二类用户通过connection2向基站发送梯度数据(记为G2_UE)。其中，G2_UE由终端设备的计算单元生成后，经过传统的编码、调制等操作，发送至第一网络设备，第一网络设备接收到各个二类用户的梯度数据后，执行融合操作得到G2。

步骤4.基站通过SBA向RAN网络中其它网络设备请求计算服务，由其它网络设备提供梯度数据G3。

可选地，其它网络设备将各自小区内终端设备的计算资源抽象描述后，通过SBA在网络中发送，使得第一网络设备能够通过SBA虚拟访问该其他网络设备连接的终端设备的计算资源，调度其参与联邦学习的任务。

步骤5.第一网络设备将G1,G2,G3完成融合，得到第i轮的融合梯度G，将其发送给第一类、第二类用户(以及虚拟访问的其它网络设备下辖参与的终端设备)；

步骤6.启动第i+1轮训练，重复执行步骤2至步骤5，直至任务完成。

请参阅图6，为本申请提供的通信方法的一个示意图，该方法包括如下步骤。

S601.第二网络设备发送第一信息，相应的，第一网络设备设备接收第一信息。

S602.第一网络设备基于第一信息确定第一网络设备的AI服务的配置信息和第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。

在一种可能的实现方式中，第一网络设备在步骤S602中确定的连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

在一种可能的实现方式中，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息参与AI服务场景下AI计算过程。

在一种可能的实现方式中，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报。

在一种可能的实现方式中，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的环境感知过程。

在一种可能的实现方式中，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。从而，使得终端设备能够基于AI服务的配置信息实现AI服务场景下的AI数据的处理过程。

基于图6所示技术方案，第一网络设备在步骤S601接收来自第二网络设备的用于指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息之后，该第一网络设备在步骤S602中基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息和该第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项。使得该第一网络设备基于该接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过不同网络设备之间交互能力以提供AI服务的配置信息的方式，使得后续第一网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

在一种可能的实现方式中，在图6所示方法中，该方法还包括：该第一网络设备发送该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第二网络设备接收该第二网络设备的AI服务的配置信息。具体地，第二网络设备还可以接收来自第一网络设备的该第二网络设备的AI服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方的情况下，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置。

在一种可能的实现方式中，在图6所示方法中，该方法还包括：该第二网络设备发送第三信息，该第三信息指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备接收该第三信息。具体地，第一网络设备还可以接收指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息的第三信息，以便于第一网络设备基于该第三信息确定第二网络设备已经成功接收该第二网络设备的AI服务的配置信息，后续第一网络设备连接的终端设备能够获得第一网络设备和第二网络设备提供的AI服务。

在一种可能的实现方式中，在图6所示方法中，该方法还包括：

步骤S603.终端设备发送AI服务的业务信息，相应的，第一网络设备接收AI服务的业务信息。或者，第一网络设备发送AI服务的业务信息，相应的，终端设备接收AI服务的业务信息。

在步骤S603中，在第一网络设备为第一网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，该第一网络设备和该终端设备之间可以实现AI服务的业务信息的接收或发送。

步骤S604.终端设备发送AI服务的业务信息，相应的，第二网络设备接收AI服务的业务信息。或者，第二网络设备发送AI服务的业务信息，相应的，终端设备接收AI服务的业务信息。

在步骤S604中，在第二网络设备为第一网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第二网络设备的AI服务的配置信息，该第二网络设备和该终端设备之间可以通过该第一网络设备作为传输中继实现AI服务的业务信息的接收或发送。

在一种可能的实现方式中，步骤S603和/或步骤S604中涉及的AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。具体地，终端设备接收或发送的AI服务的业务信息可以包括上述至少一项，使得方案能够应用于多个通信节点(包括终端设备，第一网络设备以及其它网络设备中的至少一个通信节点)提供AI算力的应用场景。

请参阅图7，为本申请提供的通信方法的一个示意图，该方法包括如下步骤。

S701.第二网络设备发送第一信息，相应的，第一网络设备设备接收第一信息。

S702.第一网络设备基于第一信息确定第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。

在一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项。从而，使得终端设备能够基于该AI服务的配置信息，无需局限于传统的通信连接配置(即传统的通信连接配置包括SDAP、PDCP、RLC、MAC和PHY中各个协议层的配置)，实现AI服务场景下通信连接功能的灵活配置。

基于图7技术方案，第一网络设备在步骤S701中接收来自第二网络设备的用于指示该第二网络设备的AI服务能力的第一信息之后，该第一网络设备在步骤S702中基于该第一信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息。其中，该AI服务的配置信息除了指示连接功能的配置信息之外，还用于指示AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息中的至少一项。使得该第一网络设备基于该接功能的配置信息以及该至少一项配置信息接收或发送AI服务的业务信息。从而，通过不同网络设备之间交互能力以提供AI服务的配置信息的方式，使得后续第二网络设备能够基于该AI服务的配置信息传输AI服务的业务信息，以期实现AI算力与通信网络的融合。

在一种可能的实现方式中，在图7所示方法中，该方法还包括：该第一网络设备发送该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第二网络设备接收该第二网络设备的AI服务的配置信息。具体地，第二网络设备还可以接收来自第一网络设备的该第二网络设备的AI服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方的情况下，实现对其它网络设备(例如第二网络设备)的AI算力进行调度与配置。

在一种可能的实现方式中，在图7所示方法中，该方法还包括：该第二网络设备发送第三信息，该第三信息指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备接收该第三信息。具体地，第一网络设备还可以接收指示确认该第二网络设备的AI服务的配置信息的第三信息，以便于第一网络设备基于该第三信息确定第二网络设备已经成功接收该第二网络设备的AI服务的配置信息，后续第一网络设备连接的终端设备能够获得第二网络设备提供的AI服务。

在一种可能的实现方式中，在图7所示方法中，该方法还包括：

步骤S703.终端设备发送AI服务的业务信息，相应的，第一网络设备接收AI服务的业务信息。或者，第一网络设备发送AI服务的业务信息，相应的，终端设备接收AI服务的业务信息。

具体地，该第一网络设备基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备在步骤S704中，基于该第一网络设备的AI服务的配置信息，通过该第二网络设备向终端设备发送或通过该第二网络设备从终端设备接收该AI服务的业务信息。从而，第一网络设备还可以基于该第一信息确定该第一网络设备的AI服务的配置信息，使得第一网络设备可以作为多个网络设备的AI算力决策方，实现对多个网络设备的AI算力进行调度与配置，并使得方案能够应用于多个网络设备参与AI协作的场景。

步骤S704.终端设备发送AI服务的业务信息，相应的，第二网络设备接收AI服务的业务信息。或者，第二网络设备发送AI服务的业务信息，相应的，终端设备接收AI服务的业务信息。

在步骤S704中，在第二网络设备为第一网络设备连接的终端设备提供AI服务的过程中，基于该第二网络设备的AI服务的配置信息，该第二网络设备和该终端设备之间可以通过该第一网络设备作为传输中继实现AI服务的业务信息的接收或发送。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：该第一网络设备接收来自第三网络设备的第四信息，该第四信息用于指示该第三网络设备的AI服务能力；该第一网络设备基于该第一信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息包括：该第一网络设备基于该第一信息和该第四信息确定该第二网络设备的AI服务的配置信息以及该第三网络设备的AI服务的配置信息；该第一网络设备向该第三网络设备发送该第三网络设备的AI服务的配置信息；该第三网络设备基于该第三网络设备的AI服务的配置信息，通过该第二网络设备向终端设备发送或通过该第二网络设备从终端设备接收该AI服务的业务信息。

在一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。从而，终端设备接收或发送的AI服务的业务信息可以包括上述至少一项，使得方案能够应用于多个通信节点(包括终端设备，第一网络设备以及其它网络设备中的至少一个通信节点)提供AI算力的应用场景。

请参阅图8，本申请实施例提供了一种通信装置800，该通信装置800可以实现上述方法实施例中终端设备(或网络设备)的功能，因此也能实现上述方法实施例所具备的有益效果。在本申请实施例中，该通信装置800可以是终端设备(或网络设备)，也可以终端设备(或网络设备)内部的集成电路或者元件等，例如芯片。下文实施例以该通信装置800为终端设备(或网络设备)为例进行说明。

一种可能的实现方式中，当该装置800为用于执行前述任一实施例中终端设备所执行的方法时，该装置800包括处理单元801和收发单元802；该收发单元802用于接收人工智能AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；该处理单元801用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元802接收或发送该AI服务的业务信息。

在一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。

在一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，该PDSCH关联的控制信息用于指示该AI服务。

在一种可能的实现方式中，该控制信息为物理下行控制信道PDCCH传输的下行控制信息DCI或媒体接入控制控制元素MAC CE。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于发送用于请求该AI服务的请求信息。

在一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，该AI服务的服务目标描述信息。

在一种可能的实现方式中，该处理单元801具体用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元802接收或发送该AI服务的数据资源信息。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于发送能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该收发单元802还用于接收该能力信息的响应。

在一种可能的实现方式中，该能力信息承载于服务注册消息且该能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，该能力信息承载于服务去注册消息且该能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，该能力信息承载于服务更新消息且该能力信息的响应承载于服务更新响应消息。

一种可能的实现方式中，当该装置800为用于执行前述任一实施例中第一网络设备所执行的方法时，该装置800包括处理单元801和收发单元802；该收发单元802用于发送人工智能AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；该处理单元801用于基于该AI服务的配置信息，通过该收发单元802接收或发送该AI服务的业务信息。

在一种可能的实现方式中，该连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，该计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，该感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，该数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于接收用于请求该AI服务的请求信息。

在一种可能的实现方式中，该请求信息包括以下至少一项：终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，该AI服务的服务类型描述信息，或，该AI服务的服务目标描述信息。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于接收能力信息，该能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，或，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；该收发单元802还用于发送该能力信息的响应。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于向第二网络设备发送指示该能力信息的指示信息。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于接收来自第二网络设备的第一信息，该第一信息用于指示该第二网络设备的AI服务能力；该处理单元801还用于基于该第一信息确定该AI服务的配置信息。

在一种可能的实现方式中，该收发单元802还用于向第二网络设备发送第二信息，该第二信息用于指示第一网络设备的AI服务能力和/或请求该AI服务；该收发单元802还用于接收该AI服务的配置信息。

在一种可能的实现方式中，该AI服务能力包括以下至少一项：数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。

在一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和其它网络设备之间的业务信息。

在一种可能的实现方式中，该AI服务的业务信息包括以下至少一项：第一网络设备的AI计算结果，该第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。

需要说明的是，上述通信装置800的单元的信息执行过程等内容，具体可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

请参阅图9，为本申请提供的通信装置900的另一种示意性结构图，通信装置900至少包括输入输出接口902。其中，通信装置900可以为芯片或集成电路。

可选的，该通信装置还包括逻辑电路901。

其中，图8所示收发单元802可以为通信接口，该通信接口可以是图9中的输入输出接口902，该输入输出接口902可以包括输入接口和输出接口。或者，该通信接口也可以是收发电路，该收发电路可以包括输入接口电路和输出接口电路。

可选的，输入输出接口902用于接收人工智能AI服务的配置信息，该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；逻辑电路901用于基于该AI服务的配置信息，通过该输入输出接口902接收或发送该AI服务的业务信息。

其中，逻辑电路901和输入输出接口902还可以执行任一实施例中终端设备执行的其他步骤并实现对应的有益效果，此处不再赘述。

可选地，输入输出接口902用于发送人工智能AI服务的配置信息；该AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；逻辑电路901用于基于该AI服务的配置信息，通过该输入输出接口902接收或发送该AI服务的业务信息。

其中，逻辑电路901和输入输出接口902还可以执行任一实施例中网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)执行的其他步骤并实现对应的有益效果，此处不再赘述。

在一种可能的实现方式中，图8所示处理单元801可以为图9中的逻辑电路901。

可选的，逻辑电路901可以是一个处理装置，处理装置的功能可以部分或全部通过软件实现。其中，处理装置的功能可以部分或全部通过软件实现。

可选的，处理装置可以包括存储器和处理器，其中，存储器用于存储计算机程序，处理器读取并执行存储器中存储的计算机程序，以执行任意一个方法实施例中的相应处理和/或步骤。

可选地，处理装置可以仅包括处理器。用于存储计算机程序的存储器位于处理装置之外，处理器通过电路/电线与存储器连接，以读取并执行存储器中存储的计算机程序。其中，存储器和处理器可以集成在一起，或者也可以是物理上互相独立的。

可选地，该处理装置可以是一个或多个芯片，或一个或多个集成电路。例如，处理装置可以是一个或多个现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、专用集成芯片(application specific integrated circuit，ASIC)、系统芯片(system on chip，SoC)、中央处理器(central processor unit，CPU)、网络处理器(network processor，NP)、数字信号处理电路(digital signal processor，DSP)、微控制器(micro controller unit，MCU)，可编程控制器(programmable logic device，PLD)或其它集成芯片，或者上述芯片或者处理器的任意组合等。

请参阅图10，为本申请的实施例提供的上述实施例中所涉及的通信装置1000，该通信装置1000具体可以为上述实施例中的作为终端设备的通信装置，图10所示示例为终端设备通过终端设备(或者终端设备中的部件)实现。

其中，该通信装置1000的一种可能的逻辑结构示意图，该通信装置1000可以包括但不限于至少一个处理器1001以及通信端口1002。

进一步可选的，该装置还可以包括存储器1003、总线1004中的至少一个，在本申请的实施例中，该至少一个处理器1001用于对通信装置1000的动作进行控制处理。

此外，处理器1001可以是中央处理器单元，通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路，现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。该处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，数字信号处理器和微处理器的组合等等。所属领域的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。

需要说明的是，图10所示通信装置1000具体可以用于实现前述方法实施例中终端设备所实现的步骤，并实现终端设备对应的技术效果，图10所示通信装置的具体实现方式，均可以参考前述方法实施例中的叙述，此处不再一一赘述。

请参阅图11，为本申请的实施例提供的上述实施例中所涉及的通信装置1100的结构示意图，该通信装置1100具体可以为上述实施例中的作为网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)的通信装置，其中，该通信装置的结构可以参考图11所示的结构。

通信装置1100包括至少一个处理器1111以及至少一个网络接口1114。进一步可选的，该通信装置还包括至少一个存储器1112、至少一个收发器1113和一个或多个天线1115。处理器1111、存储器1112、收发器1113和网络接口1114相连，例如通过总线相连，在本申请实施例中，该连接可包括各类接口、传输线或总线等，本实施例对此不做限定。天线1115与收发器1113相连。网络接口1114用于使得通信装置通过通信链路，与其它通信设备通信。例如网络接口1114可以包括通信装置与核心网设备之间的网络接口，例如S1接口，网络接口可以包括通信装置和其他通信装置(例如其他网络设备或者核心网设备)之间的网络接口，例如X2或者Xn接口。

处理器1111主要用于对通信协议以及通信数据进行处理，以及对整个通信装置进行控制，执行软件程序，处理软件程序的数据，例如用于支持通信装置执行实施例中所描述的动作。通信装置可以包括基带处理器和中央处理器，基带处理器主要用于对通信协议以及通信数据进行处理，中央处理器主要用于对整个终端设备进行控制，执行软件程序，处理软件程序的数据。图11中的处理器1111可以集成基带处理器和中央处理器的功能，本领域技术人员可以理解，基带处理器和中央处理器也可以是各自独立的处理器，通过总线等技术互联。本领域技术人员可以理解，终端设备可以包括多个基带处理器以适应不同的网络制式，终端设备可以包括多个中央处理器以增强其处理能力，终端设备的各个部件可以通过各种总线连接。该基带处理器也可以表述为基带处理电路或者基带处理芯片。该中央处理器也可以表述为中央处理电路或者中央处理芯片。对通信协议以及通信数据进行处理的功能可以内置在处理器中，也可以以软件程序的形式存储在存储器中，由处理器执行软件程序以实现基带处理功能。

存储器主要用于存储软件程序和数据。存储器1112可以是独立存在，与处理器1111相连。可选的，存储器1112可以和处理器1111集成在一起，例如集成在一个芯片之内。其中，存储器1112能够存储执行本申请实施例的技术方案的程序代码，并由处理器1111来控制执行，被执行的各类计算机程序代码也可被视为是处理器1111的驱动程序。

图11仅示出了一个存储器和一个处理器。在实际的终端设备中，可以存在多个处理器和多个存储器。存储器也可以称为存储介质或者存储设备等。存储器可以为与处理器处于同一芯片上的存储元件，即片内存储元件，或者为独立的存储元件，本申请实施例对此不做限定。

收发器1113可以用于支持通信装置与终端之间射频信号的接收或者发送，收发器1113可以与天线1115相连。收发器1113包括发射机Tx和接收机Rx。具体地，一个或多个天线1115可以接收射频信号，该收发器1113的接收机Rx用于从天线接收该射频信号，并将射频信号转换为数字基带信号或数字中频信号，并将该数字基带信号或数字中频信号提供给该处理器1111，以便处理器1111对该数字基带信号或数字中频信号做进一步的处理，例如解调处理和译码处理。此外，收发器1113中的发射机Tx还用于从处理器1111接收经过调制的数字基带信号或数字中频信号，并将该经过调制的数字基带信号或数字中频信号转换为射频信号，并通过一个或多个天线1115发送该射频信号。具体地，接收机Rx可以选择性地对射频信号进行一级或多级下混频处理和模数转换处理以得到数字基带信号或数字中频信号，该下混频处理和模数转换处理的先后顺序是可调整的。发射机Tx可以选择性地对经过调制的数字基带信号或数字中频信号时进行一级或多级上混频处理和数模转换处理以得到射频信号，该上混频处理和数模转换处理的先后顺序是可调整的。数字基带信号和数字中频信号可以统称为数字信号。

收发器1113也可以称为收发单元、收发机、收发装置等。可选的，可以将收发单元中用于实现接收功能的器件视为接收单元，将收发单元中用于实现发送功能的器件视为发送单元，即收发单元包括接收单元和发送单元，接收单元也可以称为接收机、输入口、接收电路等，发送单元可以称为发射机、发射器或者发射电路等。

需要说明的是，图11所示通信装置1100具体可以用于实现前述方法实施例中网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)所实现的步骤，并实现网络设备对应的技术效果，图11所示通信装置1100的具体实现方式，均可以参考前述方法实施例中的叙述，此处不再一一赘述。

本申请实施例还提供一种存储一个或多个计算机执行指令的计算机可读存储介质，当计算机执行指令被处理器执行时，该处理器执行如前述实施例中终端设备可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例还提供一种存储一个或多个计算机执行指令的计算机可读存储介质，当计算机执行指令被处理器执行时，该处理器执行如前述实施例中网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)可能的实现方式所述的方法。

本申请实施例还提供一种存储一个或多个计算机的计算机程序产品(或称计算机程序)，当计算机程序产品被该处理器执行时，该处理器执行上述终端设备可能实现方式的方法。

本申请实施例还提供一种存储一个或多个计算机的计算机程序产品，当计算机程序产品被该处理器执行时，该处理器执行上述网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)可能实现方式的方法。

本申请实施例还提供了一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器，用于支持通信装置实现上述通信装置可能的实现方式中所涉及的功能。可选的，所述芯片系统还包括接口电路，所述接口电路为所述至少一个处理器提供程序指令和/或数据。在一种可能的设计中，该芯片系统还可以包括存储器，存储器，用于保存该通信装置必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件，其中，该通信装置具体可以为前述方法实施例中终端设备。

本申请实施例还提供了一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器，用于支持通信装置实现上述通信装置可能的实现方式中所涉及的功能。可选的，所述芯片系统还包括接口电路，所述接口电路为所述至少一个处理器提供程序指令和/或数据。在一种可能的设计中，芯片系统还可以包括存储器，存储器，用于保存该通信装置必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件，其中，该通信装置具体可以为前述方法实施例中网络设备(例如第一网络设备，第二网络设备等)。

本申请实施例还提供了一种通信系统，该通信系统包括上述任一实施例中的终端设备，第一网络设备和第二网络设备中的至少两个设备。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，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，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。另一点，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方案的目的。

另外，在本申请各个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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。所述集成的单元如果以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。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分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，包括若干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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：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)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims

一种通信方法，其特征在于，包括：

接收人工智能AI服务的配置信息，所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；

基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的业务信息。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，

所述计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，

所述感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，

所述数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，所述PDSCH关联的控制信息用于指示所述AI服务。
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制信息为物理下行控制信道PDCCH传输的下行控制信息DCI或媒体接入控制控制元素MAC CE。
根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在接收AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

发送用于请求所述AI服务的请求信息。
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述请求信息包括以下至少一项：

终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，所述AI服务的服务类型描述信息，所述AI服务的服务目标描述信息。
根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的业务信息包括：

基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的数据资源信息。
根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，在接收AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

发送能力信息，所述能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；

接收所述能力信息的响应。
根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述能力信息承载于服务注册消息且所述能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，

所述能力信息承载于服务去注册消息且所述能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，

所述能力信息承载于服务更新消息且所述能力信息的响应承载于服务更新响应消息。
一种通信方法，应用于第一网络设备侧，其特征在于，包括：

发送人工智能AI服务的配置信息；所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；

基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的业务信息。
根据权利要求10所述的方法，其特征在于，

所述连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，

所述计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，

所述感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，

所述数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。
根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述AI服务的业务信息的部分或全部承载于物理下行共享信道PDSCH，其中，所述PDSCH关联的控制信息用于指示所述AI服务。
根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述控制信息为物理下行控制信道PDCCH传输的下行控制信息DCI或媒体接入控制控制元素MAC CE。
根据权利要求10至13任一项所述的方法，其特征在于，在发送所述AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

接收用于请求所述AI服务的请求信息。
根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述请求信息包括以下至少一项：

终端设备的本地数据资源信息，终端设备的运动状态信息，终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，终端设备的本地连接服务能力信息，所述AI服务的服务类型描述信息，或，所述AI服务的服务目标描述信息。
根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的业务信息包括：

基于所述AI服务的配置信息接收或发送所述AI服务的数据资源信息。
根据权利要求10至16任一项所述的方法，其特征在于，在所述发送所述AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

接收能力信息，所述能力信息包括终端设备的本地数据服务能力信息，终端设备的本地计算服务能力信息，终端设备的本地感知服务能力信息，或，终端设备的本地连接服务能力信息中的至少一项；

发送所述能力信息的响应。
根据权利要求17所述的方法，其特征在于，

所述能力信息承载于服务注册消息且所述能力信息的响应承载于服务注册响应消息；或，

所述能力信息承载于服务去注册消息且所述能力信息的响应承载于服务去注册响应消息；或，

所述能力信息承载于服务更新消息且所述能力信息的响应承载于服务更新响应消息。
根据权利要求17或18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向第二网络设备发送指示所述能力信息的指示信息。
根据权利要求10至19任一项所述的方法，其特征在于，在所述发送AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

接收来自第二网络设备的第一信息，所述第一信息用于指示所述第二网络设备的AI服务能力；

基于所述第一信息确定所述AI服务的配置信息。
根据权利要求10至19任一项所述的方法，其特征在于，在所述发送AI服务的配置信息之前，所述方法还包括：

向第二网络设备发送第二信息，所述第二信息用于指示所述第一网络设备的AI服务能力和/或请求所述AI服务；

接收所述AI服务的配置信息。
根据权利要求10或21所述的方法，其特征在于，所述AI服务能力包括以下至少一项：

数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。
根据权利要求10至22任一项所述的方法，其特征在于，所述AI服务的业务信息的部分或全部为终端设备和其它网络设备之间的业务信息。
根据权利要求10至23任一项所述的方法，其特征在于，所述AI服务的业务信息包括以下至少一项：

第一网络设备的AI计算结果，所述第一网络设备连接的终端设备的AI计算结果，其它网络设备的AI计算结果，其它网络设备连接的终端设备的AI计算结果。
一种通信装置，其特征在于，所述装置包括收发单元和处理单元；

所述收发单元用于接收人工智能AI服务的配置信息，所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；

所述处理单元用于基于所述AI服务的配置信息，通过所述收发单元接收或发送所述AI服务的业务信息。
根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述收发单元和所述处理单元还用于使得所述装置执行如权利要求2至9任一项所述的方法。
一种通信装置，应用于第一网络设备侧，其特征在于，所述装置包括收发单元和处理单元；

所述收发单元用于发送人工智能AI服务的配置信息；所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，或，数据功能的配置信息；

所述处理单元用于基于所述AI服务的配置信息，通过所述收发单元接收或发送所述AI服务的业务信息。
根据权利要求27所述的装置，其特征在于，所述收发单元和所述处理单元还用于使得所述装置执行如权利要求11至24任一项所述的方法。
一种通信装置，其特征在于，包括至少一个逻辑电路和输入输出接口；

所述输入输出接口用于输入人工智能AI服务的配置信息，所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；

所述逻辑电路用于执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。
一种通信装置，其特征在于，包括至少一个逻辑电路和输入输出接口；

所述输入输出接口用于输出人工智能AI服务的配置信息，所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息；

所述逻辑电路用于执行如权利要求10至24中任一项所述的方法。
一种通信系统，其特征在于，

所述通信系统包括如权利要求25或26所述的通信装置，以及如权利要求27或28所述的通信装置；

或者，

所述通信系统包括权利要求29的所述通信装置和权利要求30的所述通信装置。
一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述介质存储有指令，当所述指令被计算机执行时，实现权利要求1至24中任一项所述的方法。
一种计算机程序产品，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至24中任一项所述的方法。
一种通信方法，其特征在于，包括：

第二网络设备发送第一信息，所述第一信息用于指示所述第二网络设备的AI服务能力；

第一网络设备接收来自所述第二网络设备的所述第一信息；

所述第一网络设备基于所述第一信息确定所述第一网络设备的AI服务的配置信息和所述第二网络设备的AI服务的配置信息；所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。
根据权利要求34所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一网络设备发送所述第二网络设备的AI服务的配置信息；

所述第二网络设备接收所述第二网络设备的AI服务的配置信息。
根据权利要求35所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二网络设备发送第三信息，所述第三信息指示确认所述第二网络设备的AI服务的配置信息；

所述第一网络设备接收所述第三信息。
根据权利要求34至36任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二网络设备基于所述第二网络设备的AI服务的配置信息，通过所述第一网络设备向终端设备发送或通过所述第一网络设备从终端设备接收所述AI服务的业务信息。
根据权利要求34至37任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一网络设备基于所述第一网络设备的AI服务的配置信息，向终端设备发送或从终端设备接收所述AI服务的业务信息。
一种通信方法，其特征在于，包括：

第二网络设备发送第一信息，所述第一信息用于指示所述第二网络设备的AI服务能力和/或请求AI服务；

所述第一网络设备接收来自所述第二网络设备的所述第一信息；

所述第一网络设备基于所述第一信息确定所述第二网络设备的AI服务的配置信息；所述AI服务的配置信息指示连接功能的配置信息以及以下至少一项：AI服务的标识，计算功能的配置信息，感知功能的配置信息，数据功能的配置信息。
根据权利要求39所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一网络设备发送所述第二网络设备的AI服务的配置信息；

所述第二网络设备接收所述第二网络设备的AI服务的配置信息。
根据权利要求40所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二网络设备发送第三信息，所述第三信息指示确认所述第二网络设备的AI服务的配置信息；

所述第一网络设备接收所述第三信息。
根据权利要求39至41任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二网络设备基于所述第二网络设备的AI服务的配置信息，向终端设备发送或从终端设备接收所述AI服务的业务信息。
根据权利要求39至42任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一网络设备基于所述第一信息确定所述第一网络设备的AI服务的配置信息；

所述第一网络设备基于所述第一网络设备的AI服务的配置信息，通过所述第二网络设备向终端设备发送或通过所述第二网络设备从终端设备接收所述AI服务的业务信息。
根据权利要求39至42任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一网络设备接收来自第三网络设备的第四信息，所述第四信息用于指示所述第三网络设备的AI服务能力；

所述第一网络设备基于所述第一信息确定所述第二网络设备的AI服务的配置信息包括：

所述第一网络设备基于所述第一信息和所述第四信息确定所述第二网络设备的AI服务的配置信息以及所述第三网络设备的AI服务的配置信息；

所述第一网络设备向所述第三网络设备发送所述第三网络设备的AI服务的配置信息；

所述第三网络设备基于所述第三网络设备的AI服务的配置信息，通过所述第二网络设备向终端设备发送或通过所述第二网络设备从终端设备接收所述AI服务的业务信息。
根据权利要求34至44任一项所述的方法，其特征在于，

所述连接功能的配置信息包括业务数据适配层SDAP层的配置信息，分组数据汇聚层PDCP层的配置信息，无线链路控制RLC层的配置信息，媒体接入控制MAC层的配置信息，或物理PHY层的配置信息中的至少一项；或，

所述计算功能的配置信息用于AI模型训练和/或AI模型推理；或，

所述感知功能的配置信息用于环境参数测量和/或环境参数上报；或，

所述数据功能的配置信息用于收集数据和/或增强数据。
根据权利要求34至45任一项所述的方法，其特征在于，所述AI服务能力包括以下至少一项：

数据服务能力，计算服务能力，感知服务能力，连接服务能力。
一种通信系统，其特征在于，所述系统包括第一网络设备和第二网络设备；

其中，所述第一网络设备和所述第二网络设备用于执行如权利要求34至46任一项所述的方法。
根据权利要求47所述的通信系统，其特征在于，所述系统还包括第三网络设备。