生命周期管理方法、装置和存储介质与流程

1.本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种生命周期管理方法、装置和存储介质。


背景技术：

2.在通信领域的ai(artificial intelligence，人工智能)架构中，基于双侧结构的ai模型，编码部分(encoder part)部署在ue(user equipment，终端设备)侧，解码部分(decoder part)部署在nw(network，网络)侧，ue通过ai编码模型将测量信息编码后发送至nw侧，nw侧基于ai解码模型对发送信息进行解码后获得该测量信息。但当一侧模型发生变化时，可能会由于编码和解码不匹配导致通信性能下降。


技术实现要素：

3.为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种生命周期管理方法、装置和存储介质。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种生命周期管理方法，由终端设备执行，所述方法包括：
5.向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；
6.接收所述网络设备发送的第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；
7.根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
8.根据本公开实施例的第二方面，提供一种生命周期管理方法，由网络设备执行，所述方法包括：
9.接收终端设备发送的第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；
10.根据所述第一信息，生成第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；
11.发送所述第二信息至所述终端设备，所述第二信息用于指示所述终端设备根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
12.根据本公开实施例的第三方面，提供一种生命周期管理装置，应用于终端设备，所述装置包括：
13.第一发送模块，被配置为向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；
14.第一接收模块，被配置为接收所述网络设备发送的第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；
15.执行模块，被配置为根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
16.根据本公开实施例的第四方面，提供一种生命周期管理装置，应用于网络设备，所述装置包括：
17.第二接收模块，被配置为接收终端设备发送的第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；
18.生成模块，被配置为根据所述第一信息，生成第二信息，所述第二信息指示lcm指
示信息；
19.第二发送模块，被配置为发送所述第二信息至所述终端设备，所述第二信息用于指示所述终端设备根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
20.根据本公开实施例的第五方面，提供一种生命周期管理装置，应用于终端设备，所述装置包括：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本公开第一方面中任一项所述方法的步骤。
21.根据本公开实施例的第六方面，提供一种生命周期管理装置，应用于网络设备，所述装置包括：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本公开第二方面中任一项所述方法的步骤。
22.根据本公开实施例的第七方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面中任一项所述方法的步骤，或者，所述计算机程序指令被处理器执行时实现本公开第二方面中任一项所述方法的步骤。
23.根据本公开实施例的第七方面，提供一种通信系统，包括：
24.终端设备，所述终端设备执行如本公开第一方面中任一项所述的方法；
25.网络设备，所述网络设备执行如本公开第二方面中任一项所述的方法。
26.本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
27.通过上述方式，向网络设备发送第一信息，第一信息指示终端设备支持的ai信息，接收网络设备发送的第二信息，第二信息指示lcm指示信息，根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。从而使nw基于ue支持的ai信息，对ai模型的生命周期进行管理，保证了通信过程中ai模型的性能。
28.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。
附图说明
29.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。
30.图1是根据一示例性实施例示出的一种ai特征、ai功能性和ai模型的关系示意图。
31.图2是根据一示例性实施例示出的一种csi压缩双模型的示例图。
32.图3是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
33.图4是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
34.图5是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
35.图6是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
36.图7是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
37.图8是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
38.图9是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
39.图10是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
40.图11是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图。
41.图12是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理装置的框图。
42.图13是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理装置的框图。
43.图14是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图。
44.图15是根据一示例性实施例示出的一种网络设备的框图。
具体实施方式
45.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。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
46.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。
47.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ai模型id信息也可以被称为第二ai模型id信息，类似地，第二ai模型id信息也可以被称为第一ai模型id信息。
48.进一步可以理解的是，尽管在本公开实施例或附图中以特定的顺序描述操作或步骤，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步骤，或是要求执行全部所示的操作或步骤以得到期望的结果。在本公开的实施例中，在不矛盾的情况下，可以按照任意顺序执行这些操作或步骤；也可以并行执行这些操作或步骤；也可以执行这些操作或步骤中的一部分；也可以将多个实施例或附图中的操作或步骤任意组合，本公开对此不作限定。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。
49.需要说明的是，本技术中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
50.下面首先介绍本公开实施例的实施环境。
51.本公开实施例的技术方案可以应用于各种通信系统。该通信系统可以包括第四代(the4thgeneration，4g)通信系统、第五代(the5thgeneration，5g)通信系统、和其他未来的无线通信系统(比如6g)中的一种或多种。该通信系统也可以包括陆上公用移动通信网(publiclandmobilenetwork，plmn)网络、设备到设备(device-to-device，d2d)通信系统、机器到机器(machinetomachine，m2m)通信系统、物联网(internetofthings，iot)通信系统、车联网(vehicle-to-everything，v2x)通信系统或者其他通信系统中的一种或多种。
52.在通信网络领域，ai模型已经被应用于流量监测、智能运维、安全防护、业务分析等不同方面。随着新一代网络例如5g通信技术的临近，ai技术在通信网络中的应用条件逐步成熟。一方面通过软件来定义sdn(software defined network，软件定义网)、nfv(network function virtualization，网络功能虚拟化)等全新网络架构体系，实现了软硬
件解耦、屏蔽了底层硬件差异，为人工智能的部署提供了基础；另一方面，5g网络所面临的复杂环境和多变需求，又反过来促使网络从过去的人工模式向ai驱动的智能模式变迁。
53.相关技术中，对通信网络领域ai架构的研究，主要是关于特征(feature)、功能性(functionality)和模型(model)的划分，图1是根据一示例性实施例示出的一种ai特征、ai功能性和ai模型的关系示意图，如图1所示，在ai架构中一个feature可以等同于一个子用例(sub use case)，在基于ai的物理层增强应用场景中，可以存在多个子用例，示例的，在基于ai的csi(channel state information，信道状态信息)反馈增强过程中，存在两个sub use case，分别是基于ai/ml(machine learning，机器学习)的csi压缩和csi时域预测。对于其他ai架构的应用场景，还可以包括其他sub use case，对此本实施例不做限定。在该ai架构中，一个feature下可以包括多个functionality，同一个functionality下可以包括一个或多个ai模型，类似的，一个ai模型也可以向上兼容一个或多个functionality。
54.在ai模型的应用过程中，基于功能和使用场景上的差异，不同类型ue上装配的functionality不同，对应配置的ai模型也不相同，而为增强ue的ai功能性，会在ue上配置数量较多的ai模型，以满足不同使用场景下的应用功能需求。各个ai模型的应用会占据ue的cpu/gpu，为避免同时开启多个ai模型导致ue的过载，ai模型的应用取决于ue的应用场景，当前应用场景不需要某一functionality下的ai模型时，则可以基于nw发送的信令信息关闭该functionality下的ai模型，以提高ue的性能。而nw可以通过lcm(life cycle management，生命周期管理)来管理ue和nw中各个ai模型的生命周期。示例的，nw可以基于当前通信场景的使用需求，实现基于功能(functionality-based)lcm或者基于模型身份(model-id based)的lcm，通过向ue发送functionality based lcm来对ue中的各个functionality的生命周期进行管理，例如，基于functionality based lcm来指定对应functionality的激活/去激活/回退/切换；通过向ue发送model-id based lcm来对ue中model-id对应的ai模型的生命周期进行管理，例如，基于model based lcm来指定对应ai模型的激活/去激活/选择/切换/更新。
55.相关技术中，对于不同的ai应用场景，基于上述ai架构可以在nw侧和ue侧布置双侧模型，包括部署在ue侧的ai编码(encoder)模型，以及部署在nw侧的ai解码(decoder)模型。示例的，图2是根据一示例性实施例示出的一种csi压缩双模型的示例图，如图2所示，本实施例中以csi信息的压缩发送场景为例，基于ai的csi压缩发送为双侧模型，ue将测量到的信道状态信息经过ai编码模型压缩编码后，发送给nw，nw通过ai编码模型配对的ai解码模型对压缩编码后的信息进行解压缩，得到该信号状态信息。在另一种实施例中，ue的csi发送还包括基于ai的csi预测发送，该csi预测发送的ai模型为单侧模型，即部署在ue侧，由ue基于ai算法和测量到的历史信道信息，预测未来时刻的csi信息，并将该csi信息发送至nw。以上提到的csi信息可以是信道矩阵信息，信道的特征向量/矩阵信息，还可以是cqi(channel quality indicator，信道质量指示)，ri(rank indication，秩指示)，pmi(precodingmatrixindicator，预编码矩阵指示符)等传统csi发送量。在一种实施例中，ue的csi发送是基于ai的csi预测后的cqi、ri和pmi发送，该csi预测发送的ai模型为单侧模型，即部署在ue侧，由ue基于ai算法和测量到的历史信道信息，预测未来时刻的信道矩阵信息，并将该信道矩阵信息进行后处理后得到cqi、ri和pmi发送至nw。
56.对于基于ai模型的信息发送，需要nw侧通过信令信息来部署相应的ai模型。示例
的，以上述ue的csi信息反馈为例，每种基于ai模型的csi发送，例如，对于基于ai模型的csi压缩发送，由于csi压缩的ai模型为双侧结构，即encoder part部分部署在ue侧，decoder part部署在nw侧，encoder模型和decoder模型是成对出现的。当一侧的ai模型发生变化时，如果另一侧不知情的情况下，可能会由于encoder和decoder不匹配导致通信性能的下降。
57.申请人发现相关技术中，基于ue的能力发送或者functionality发送来使nw确定ue的相关性能，而nw侧无法确定ue使用的哪个model。因此，对于基于双侧模型的csi压缩，如何基于model-id的lcm进行模型配置，以及如何基于functionality功能性的lcm进行模型配置，从而使nw侧在不确定ue的model id的情况下，保证双边模型的通信性能；以及对于单侧模型，ue侧是基于functionalitylcm还是基于model-id lcm来部署单侧模型的lcm，才能保证通信性能的同时体现不同厂商之间的差异性。对于上述问题需要一种生命周期的管理方式，来部署ue侧functionality和/或model的lcm，从而保证通信性能。
58.为了解决上述问题，本实施例提出一种生命周期的管理方法，图3是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图3所示，该方法可以由ue执行，包括以下步骤。
59.步骤s101，向网络设备发送第一信息，第一信息指示终端设备支持的ai信息。
60.其中，本公开任意实施例提出的网络设备可以是用于与终端设备通信的设备，该网络设备也可以称为接入网设备或无线接入网设备，可以是传输接收点(transmissionreceptionpoint，trp)，还可以是lte系统中的演进型基站(evolvednodeb，enb或enodeb)，还可以是家庭基站(例如，homeevolvednodeb，或homenodeb，hnb)、基带单元(basebandunit，bbu)，还可以是云无线接入网络(cloudradioaccessnetwork，cran)场景下的无线控制器，或者该网络设备可以为中继站、接入点、车载设备、可穿戴设备以及5g网络中的网络设备或者未来演进的plmn网络中的网络设备等，可以是wlan中的接入点(accesspoint，ap)，可以是nr的gnb，本技术实施例并不限定。为便于阅读，下文会将用户设备称为基站。其中，本公开任意实施例提出的用户设备可以是手机、平板、便携电脑、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(虚拟现实(virtualreality，vr)终端设备、增强现实(augmentedreality，ar)终端设备、工业控制(industrialcontrol)中的无线终端、智能电网(smartgrid)中的无线终端、运输安全(transportationsafety)中的无线终端、智慧城市(smartcity)中的无线终端、智慧家庭(smarthome)中的无线终端等，本公开对应用场景不做限定，终端设备有时也可以称为用户设备、终端、接入终端、ue单元、ue站、移动设备、移动站、移动台(mobilestation)、移动客户端等。为便于阅读，下文会将终端设备称为ue。
61.示例的，本实施例中ue基于上述ai架构与nw侧的网络设备之间进行通信交互，在ue基于ai模型完成相应的通信交互功能之前，ue需要基于自身配置向nw侧发送第一信息，该第一信息为ue支持的ai信息，该ai信息可以是ue支持的ai模型对应的ai模型id信息，还可以是ai信息对应ai模型的ai功能信息。nw侧的网络设备可以基于该ai信息，确定对应ue支持的发送功能，然后根据当前应用场景需求和该ai信息，对ue的ai模型做相应的生命周期管理。
62.其中，ue可以在初次连接网络设备时，触发ue的ai信息发送，该ai信息发送区别于ue的能力发送和功能性发送，是ue基于自身支持的ai模型向nw发送的ai功能性或ai模型信息，nw基于该ai信息确定ue支持的ai功能性，再基于当前使用场景需求和该ai功能性，对ue
进行相应ai模型或ai功能性的生命周期管理。
63.步骤s102，接收网络设备发送的第二信息，第二信息指示lcm指示信息。
64.示例的，nw侧的网络设备根据ue发送的ai信息，确定ue的ai功能性或支持的ai模型，再基于nw当前的应用场景，对ue中的ai模型或ai功能性进行相应的部署，生成第二信息，其中，第二信息包括lcm指示信息，nw侧生成lcm指示信息后发送至ue，其中，lcm指示信息用于指示ue中至少一种ai功能性或ai模型的生命周期，该lcm指示信息可以是上述functionality based lcm指示信息和/或model based lcm指示信息。其中，nw侧发送的lcm指示信息可以由rrc(radio resource control，无线资源控制协议)信令、mac ce(media access control-control element媒体接入控制元素)信令和dci(downlink control information，下行链路控制信息)信令中的至少一种来承载。
65.例如，当nw当前使用场景下需要ue在设定时间范围内发送ue当前的csi预测信息时，nw侧的网络设备则会先基于ue发送的ai信息确定ue是否具有csi预测的ai功能性或者csi预测对应的ai模型。当基于ai信息确定ue能够基于ai实现csi预测时，则向ue相应的csi预测能力对应的lcm指示信息，该lcm指示信息可以是基于csi预测的生命周期管理信令，该生命周期管理信令可以指示ue激活csi预测能力或csi预测模型的周期。
66.可选地，在一种实施方式中，lcm指示信息包括ai模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。
67.示例的，本实施例中lcm指示信息是nw侧的网络设备基于当前应用场景和ai信息对ai模型的执行指示，其中，该执行指示可以包括：激活指示(用于指示对应ai模型的激活)、去激活指示(用于指示对应ai模型的去激活)、回退指示(用于指示对应ai模型回退到上一个状态或初始状态或者用于指示切换至预先设定的ai模型或非ai方式)、切换指示(用于指示切换至其他ai模型)、选择指示(用于指示ai模型的选择条件)、更新指示(用于指示更新相应的ai模型)中的至少一种。
68.在另一种实施方式中，该lcm指示信息还可以是ai功能的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。ue可以基于该ai功能性的lcm指示信息自行确定该ai功能性下的目标ai模型，再基于该目标ai模型执行相应的指示操作。
69.步骤s103，根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
70.示例的，ue对第二信息指示的lcm指示信息进行解析，确定lcm指示信息所指示的ai功能性或ai模型，再基于ai功能性或ai模型执行对应的生命周期。值得一提的是，本实施例中当lcm指示信息为model based lcm指示信息时，ue基于该lcm指示信息直接对相应的ai模型执行生命周期管理；当lcm指示信息为functionality based lcm指示信息时，ue基于自身配置确定支持该functionality的一个或多个ai模型，再从该一个或多个ai模型中选择一个目标ai模型来执行生命周期管理。示例的，若ue中存在多个ai模型支持该functionality时，ue可以从多个ai模型中根据模型的复杂度等特性挑选一个ai模型作为目标ai模型，例如当nw通过lcm指示信息指示该functionality激活时，ue可以从当前激活的ai模型切换到functionality对应的ai模型，其中ue侧的模型切换行为可以由ue基于当前的应用场景进行控制，而对于nw侧只需要ue能够实现对应functionality，不会对ue的模型切换过程进行监控。
71.通过上述方式，ue向nw发送支持的ai信息，使nw基于ue支持的ai信息，对ai模型的
生命周期进行管理，避免因ai模型不匹配而导致的ai功能的紊乱，保证了通信过程中的ai性能。
72.图4是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图4所示，该方法由ue执行，包括以下步骤。
73.步骤s201，向网络设备发送第一信息，其中，第一信息包括ai功能性信息。
74.示例的，本实施例中ai信息包括ai功能性信息，ue向nw侧的网络设备发送支持的ai功能性信息，该ai功能性信息包括或指示ue侧各个ai模型所对应的functionality。ue基于预先配置的ai模型所对应的功能，可以在与网络设备建立连接时，向nw发送ue当前支持的ai功能。从而使nw知晓ue当前的ai功能性，进而基于该ai功能性和当前场景需求向ue反馈对应ai功能的lcm指示。
75.步骤s202，接收网络设备发送的第二信息。
76.示例的，与上述ai功能性信息相对应，当网络设备接受到的ai信息为ai功能性信息时，网络设备基于该ai功能性信息发送的lcm指示信息为上述实施方式中的functionality based lcm指示信息。nw侧向ue发送functionality based lcm指示信息，ue根据该functionality based lcm指示信息对ue中的ai功能进行生命周期管理。
77.步骤s203，确定与ai功能性信息匹配的多个ai模型信息，多个ai模型信息中包括编码模型信息和解码模型信息，多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求。
78.值得一提的是，在本实施例的ue中预先配置有不同ai功能性下的多个ai模型信息，各个ai模型信息可以是ai模型编号、ai模型身份、ai模型名称等用于唯一标注ai模型的身份信息。同一ai功能性下的多个ai模型信息中可以包括一个或多个编码模型信息和一个或多个解码模型信息。其中的任意一个编码模型信息对应的编码模型可以与任意一个解码模型信息对应的解码模型之间实现配对，并且，任意配对的编码模型和解码模型之间的性能参数均满足预设性能要求。
79.示例的，设定同一ai功能性下多个ai模型信息中编码模型信息的数量为x，解码模型信息的数量为y。其中，x与y之间的数值可以相同也可以不同。从x个编码模型信息中任意选择一个编码模型信息对应的编码模型，均能与y个解码模型信息中任意选择的一个解码模型信息对应的解码模型之间实现配对，并且该配对的编码模型和解码模型之间的性能参数均满足预设性能要求。其中，该性能要求可以是交互信息之间的准确性要求、清晰度要求、误差要求等，当编码模型和解码模型之间满足该预设性能要求时，能够保证ue与nw之间交互信息的真实性、清晰度和准确性等基本传递要求。
80.例如，以基于ai的csi压缩发送为例，ue发送支持csi压缩的ai功能性信息后，可以基于预设ai功能性映射表，在该ai功能性映射表中查阅ai功能性下的多个ai模型信息，多个ai模型信息中包括一个或多个csi压缩发送的编码模型和一个或多个csi压缩发送的解码模型，且任意编码模型可以与任意解码模型之间实现配对。ue从编码模型中任一选择的编码模型均能与nw侧基于ai功能性下的解码模型之间进行配对。当ue发送支持的ai功能性信息后，ue侧可以从预设ai功能性映射表中选择ai功能性信息下的任意编码模型，nw侧可以从预设ai功能性映射表中选择ai功能性信息下的任意解码模型，并且基于同一ai功能下多个ai模型之间的任意适配性，基于上述方式进行模型选择时，均不用通知对侧。示例的，
ue发送ai功能性信息后，可以根据ue当前的应用场景，选择ai功能性下的编码模型，作为生命周期管理的管理对象，并基于nw侧反馈的lcm指示信息，执行该编码模型的生命周期管理。
81.可选地，在一种实施方式中，该预设性能要求包括以下至少一种：
82.编码模型和解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值；
83.编码模型和解码模型之间的归一化均方误差小于设定误差阈值；
84.编码模型和解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值。
85.值得一提的是，为实现编码模型和解码模型之间的任意适配性，并且编码模型和解码模型配对后能够满足上述预设性能要求，需要对同一ai功能性下的多个编码模型和多个解码模型进行对应性测试。本实施例中先对多个编码模型和多个解码模型进行任意适配性测试，可以在测试前定义参考编码模型和参考解码模型，基于该参考编码模型和参考解码模型从中选取满足要求的编码模型和解码模型，再将编码模型和解码模型两两配对进行性能测试，筛选出任意两两配对均能够满足预设性能要求的编码模型和解码模型，基于该编码模型和解码模型的模型信息，生成预设ai功能性映射表。
86.其中，预设性能要求包括以下至少一种：
87.(1)两两配对的编码模型和解码模型之间需要满足广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值，示例的，该设定相似度阈值为0.8，当编码模型和解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于0.8时，则编码模型和解码模型配对后能够满足预设性能要求。
88.(2)编码模型和解码模型之间的nmse(normalized mean square error，归一化均方误差)小于预设误差阈值；示例的，该预设误差阈值为-10db，当编码模型和解码模型之间的nmse小于-10db时，则编码模型和解码模型配对后能够满足预设性能要求。
89.(3)编码模型和解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值时，则确定编码模型和解码模型配对后能够满足预设性能要求。
90.示例的，当预设性能要求需要根据编码模型和解码模型之间的广义余弦相似度、nmse和用户感知速率，三个参数进行衡量时，可以基于应用需求对三个参数设置不同的权重值，基于该权重值和参考配对编码模型和解码模型对应的参考值，确定三个参数加权后的参数阈值，根据该参数阈值确定配对的编码模型和解码模型是否满足该预设性能要求。
91.步骤s204，根据编码模型信息，从编码模型中确定ai模型。
92.示例的，本实施例中多个ai模型下的任一编码模型均能与多个ai模型下的任一解码模型之间实现配对，则表示该多个ai模型下的编码模型和解码模型之间存在任意适配性。因此，当通过上述ai功能性信息确定多个ai模型编号时，可以从多个ai模型编号对应的编码模型信息中任意选择一个编码模型作为进行生命周期管理的ai模型。值得一提的是，上述预设ai功能性映射表中包括多个ai功能性信息与多个ai模型信息之间的对应关系，功能性与模型之间的架构可以参照图1中的ai架构，对此本实施例中不再赘述。预设ai功能性映射表中记录的功能性和模型信息的内容分为两种情况：(1)ue中存储的预设ai功能性映射表中记录的ai功能性信息为当前ue能够实现的ai功能性信息，因此各个ai功能性信息对应的ai模型信息为ue当前配置有的ai模型，ue基于发送的ai功能性信息，任意选择该ai功能性信息下的编码模型；(2)ue中存储的预设ai功能性映射表中记录的所有ue对应的ai功能性信息，对应的ai模型信息为ai功能性下所有ai模型，也即ai功能性映射表为参照表，ue
需要基于发送支持的ai功能性信息和当前配置的ai模型，从该表中确定适配的ai模型。
93.步骤s205，根据lcm指示信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
94.示例的，当ue发送支持的ai信息为ai功能性信息时，nw侧基于该ai功能性信息发送的lcm指示信息为functionality based lcm指示信息。ue基于该functionality based lcm指示信息直接对ai模型进行生命周期管理，其中，生命周期的管理方式与上述步骤s103中相同，可以参照上述步骤s103，不再赘述。
95.通过上述方式，ue向nw发送支持的ai功能性信息后，可以基于nw发送的lcm指示信息对ai功能性信息下的模型进行生命周期管理，而无需将ai模型通知给nw，减少了相互通报的过程，在保证通信性能的基础上提高了通信效率。
96.图5是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图5所示，该方法由ue执行，包括以下步骤。
97.步骤s301，向网络设备发送终端设备支持的第一信息，其中第一信息包括ai功能性信息。
98.示例的，本实施例中ai功能性信息的发送方式和作用与上述步骤s201中相同，可以参照上述步骤s201，不再赘述。
99.步骤s302，接收网络设备发送的第二信息。
100.示例的，本实施例中接收第二信息的方式与上述步骤s202中相同，可以参照上述步骤s202，不再赘述。
101.步骤s303，确定与ai功能性信息对应的多个ai预测模型，其中，多个ai预测模型均满足预设性能要求。
102.示例的，本实施例中ai功能性信息对应的ai模型为ai预测模型，ai预测模型为单边模型，即设置在ue侧，通过该ai预测模型对预设时间范围内的通信信息进行预测后，直接将通信信息上传至nw。例如，ai功能性信息为csi预测功能信息，ue向nw发送支持的csi预测功能后，确定该csi预测功能对应的多个csi预测模型。
103.其中，本实施例中ue中配置的ai功能性信息下的多个ai预测模型均满足预设性能要求。该预设性能要求可以是ran4(radio access network
‑‑
无线接入网)定义的准确性要求，还可以是上述步骤s203中预设性能要求，可以参照上述步骤s203，不再赘述。
104.步骤s304，从多个ai预测模型中确定ai模型。
105.示例的，本实施例中基于ai功能性信息确定多个ai预测模型后，可以从多个ai预测模型中确定任意预测模型作为ai模型。还可以基于ue当前的通信状态从多个ai预测模型中选择满足要求的预测模型作为ai模型。选择确定ai模型后无需通知nw侧，基于属于该ai功能性信息的ai模型进行相应的生命周期管理，其中，进行lcm的ai模型可以包括一个或多个。
106.步骤s305，根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
107.示例的，本实施例中管理ai模型生命周期的方式与上述步骤s205和上述步骤s103中相同，可以参照上述步骤s205或步骤s103，不再赘述。
108.通过上述方式，当ue发送的ai功能性信息对应ai模型为单边设置的ai预测模型时，ue可以从ai功能性信息对应的多个ai预测模型中选择ai模型，基于该ai功能性信息下的ai模型进行生命周期管理，在保证通信性能的前提下，无需向nw报备ai模型，节省了ue与
nw之间的信息交互成本。
109.图6是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图6所示，该方法由ue执行，其中，ai信息包括ai模型id信息，该方法包括以下步骤。
110.步骤s401，向网络设备发送终端设备支持的第一ai模型id信息，第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，第一配对模型包括编码模型和解码模型。
111.示例的，本实施例中ue与nw建立初始通信连接后，向nw发送ue支持的第一ai模型id信息，该第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，其中，第一配对模型包括编码模型和解码模型。
112.其中，本实施例中ue基于ai的ai模型为双侧模型，即在ue侧配置编码模型，在nw侧配置解码模型，其中编码模型与解码模型相互配对。配对的编码模型和解码模型共用一个第一ai模型id，ue通过发送支持的第一ai模型id信息来使nw在应用对应的ai功能时，使用同一第一ai模型id信息下的解码模型对ue传输的ai通信信息进行解码。
113.可选地，在一种实施方式中，第一配对模型包括的编码模型和解码模型之间满足预设性能要求，且编码模型与解码模型之间一一对应。
114.示例的，本实施例中第一ai模型id信息对应的编码模型和解码模型之间一一对应，即在编码模型和解码模型的测试案例中包括x个编码模型对x个解码模型的共计x种组合的性能测试。并且该x种组合之间的编码模型和解码模型配对时需要满足预设性能要求。本实施例中的预设性能要求与上述步骤s203中的预设性能要求相同，可以参照上述步骤s203，不再赘述。
115.步骤s402，接收网络设备发送的第二信息。
116.示例的，本实施例中网络设备接收到的ai信息为ai模型id信息，因此，网络设备基于发送的ai模型id信息生成的lcm指示信息为model based lcm指示信息。ue基于该model based lcm指示信息对相应的ai模型进行生命周期管理。
117.步骤s403，根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
118.示例的，本实施例中第二信息为nw基于第一ai模型id信息发送的对于第一ai模型id信息下编码模型的生命周期管理指示，因此，ue可以基于该model based lcm指示信息对相应的ai模型进行生命周期管理。
119.可选地，在一种实施方式中，第二信息包括基于第一模型id信息的第一模型指示信息，上述步骤s403，包括以下步骤：
120.根据第一模型指示信息，确定与第一模型id信息匹配的ai模型；
121.基于第一模型指示信息管理ai模型的生命周期。
122.值得一提的是，本实施例中ue侧的编码模型和nw侧的解码模型共用一个第一模型id信息，ue发送支持的第一模型id信息后，nw侧基于该第一模型id信息和当前应用场景对第一模型id信息下的编码模型进行生命周期管理，生成第一模型指示信息反馈至ue，其中该第一模型指示信息为model based lcm指示信息，ue基于该model based lcm指示信息确定配置于ue侧的ai编码模型，再基于model based lcm指示信息管理ai编码模型的生命周期。
123.通过上述方式，在ue侧和nw侧分别配置同一ai模型id信息下的编码模型和解码模型，通过ue发送支持的ai模型id信息，使nw基于该信息对相应的编码模型进行生命周期管
理，明确ai通信交互过程中的配对模型，保证了通信过程中ai模型的通信性能。
124.图7是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图7所示，该方法由ue执行，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，该方法包括以下步骤。
125.步骤s501，向网络设备发送终端设备支持的ai模型id信息，ai模型id信息为与ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。
126.示例的，本实施例中基于ai的模型包括编码模型和解码模型，即ue侧设置有ai编码模型，nw侧设置有ai解码模型，并且在ue中预先设置有多个ai功能下的ai模型id信息映射表，其中包括x个编码模型对应的编码模型id信息，y个解码模型对应的解码模型id信息，其中x和y的数量可以相同也可以不同。示例的，当ue与nw初次建立通信连接时，ue会向nw发送支持的ai模型id信息，其中，该ai模型id信息为ue先基于自身配置确定ue支持的编码模型的id信息，再根据ai模型id信息映射表确定支持的编码模型对应的ai解码模型的第二模型id信息，并将该第二模型id信息上传至nw。
127.可选地，在一种实施方式中，ai编码模型和ai解码模型之间满足预设性能要求。
128.示例的，本实施例中ai模型id信息映射表中对应的ai编码模型和ai解码之间需要满足预设性能要求，该预设性能要求与上述步骤s401中的要求相同，可以参照上述步骤s401，不再赘述。
129.步骤s502，接收网络设备发送的第二信息。
130.示例的，本实施例中接收第二信息的方式与上述步骤s402中相同，可以参照上述步骤s402，不再赘述。
131.步骤s503，根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
132.示例的，本实施例中nw发送的lcm指示信息为model based lcm指示信息，其中的模型为ai解码模型，因此，ue基于该ai编码模型可以从ai模型id信息映射表中确定对应的ai编码模型，并基于model based lcm指示信息对该ai编码模型的生命周期进行管理。
133.可选地，在一种实施方式中，第二信息包括基于第二模型id信息的第二模型指示信息，上述步骤s503，包括以下步骤：
134.根据第二模型指示信息，确定与第二模型id信息对应的ai编码模型；
135.基于第二模型指示信息管理ai编码模型的生命周期。
136.其中，当基于ai模型id信息映射表确定同一ai功能性下的一个ai解码模型对应多个ai编码模型，或多个ai解码模型对应多个ai编码模型时，ue可以基于该多个ai编码模型和当前应用场景选择其中一个或多个作为目标ai编码模型，再根据model based lcm指示信息对该目标ai编码模型进行生命周期管理。
137.通过上述方式，ue发送支持的解码模型id信息后，nw基于该id信息和当前应用场景反馈基于解码模型的lcm指示，ue基于解码模型在对应的编码模型中随机选择目标编码模型，并基于lcm指示对目标解码模型进行生命周期管理，从而在模型选择过程中nw无需知道ue选择的编码模型，由ue在满足条件的编码模型中自行进行选择，在保证通信过程中ai模型性能的前提下，使ue自主选择对应的ai模型，提高了模型选择的灵活性。
138.图8是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图8所示，该方法由网络设备执行，该方法包括以下步骤。
139.步骤s601，接收终端设备发送的第一信息，第一信息指示终端设备支持的ai信息。
140.示例的，本实施例中网络设备接收ue发送第一信息的方式与上述步骤s101中相同，可以参照上述步骤s101，不再赘述。
141.步骤s602，根据第一信息，生成第二信息，第二信息指示lcm指示信息。
142.示例的，本实施例中网络设备接收到第一信息后，根据该第一信息和网络设备当前的应用场景，生成基于该第一信息的第二信息，其中，第二信息用于指示lcm指示信息，第二信息的生成方式可以参照上述步骤s102，不再赘述。
143.可选地，在一种实施方式中，第二信息包括ai编码模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。
144.示例的，本实施例中第二信息的定义与上述步骤s101中相同，可以参照上述步骤s101，不再赘述。
145.步骤s603，发送第二信息至终端设备，第二信息用于指示终端设备根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
146.示例的，本实施例中发送第二信息的方式与上述步骤s102中相同，可以参照上述步骤s102，不再赘述。其中第二信息的作用与上述步骤s103中相同，不再赘述。
147.可选地，在另一种实施方式中，上述步骤s603，包括以下步骤：
148.通过指示信令发送第二信息至终端设备，指示信令包括rrc信令、mac ce信令和dci信令中的至少一种。
149.示例的，本实施例中网络设备可以通过指示信令向ue发送lcm指示信息，其中，该指示信令包括rrc(radio resource control，无线资源控制协议)信令、mac ce(media access control-control element媒体接入控制元素)信令和dci(downlink control information，下行链路控制信息)信令中的至少一种。
150.通过上述方式，nw接收ue发送的ai信息，使nw基于ue支持的ai信息，对ai模型的生命周期进行管理，避免因ai模型不匹配而导致的ai功能的紊乱，保证了通信过程中ai模型的性能。
151.图9是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图9所示，该方法由网络设备执行，ai信息包括ai功能性信息，该方法包括以下步骤。
152.步骤s701，接收终端设备发送的第一信息，第一信息指示终端设备支持的ai信息。
153.示例的，本实施例中ue发送的第一信息为ai功能性信息，网络设备接收ai功能性信息的方式与上述步骤s201中相同，可以参照上述步骤s201，不再赘述。
154.步骤s702，根据ai功能性信息，生成基于功能性lcm指示信息。
155.示例的，本实施例中当ue发送的第一信息为ai功能性信息时，网络设备会基于该ai功能性信息生成基于功能性lcm指示信息，该基于功能性lcm指示信息为functionality based lcm指示信息。其中，functionality based lcm指示信息的生成方式与上述步骤s102中相同，可以参照上述步骤s102，不再赘述。
156.步骤s703，发送第二信息至终端设备，第二信息用于指示终端设备根据第二信息，管理ai信息对应ai模型的生命周期。
157.示例的，本实施例中发送第二信息的方式与上述步骤s102中相同，可以参照上述步骤s102，不再赘述。其中第二信息的作用与上述步骤s103中相同，不再赘述。
158.可选地，在一种实施方式中，ai模型为ai编码模型，上述步骤s703之前，该方法还
包括以下步骤：
159.从网络设备中确定与ai功能性信息匹配的多个ai模型信息，多个ai模型信息中包括编码模型信息和解码模型信息，多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求；
160.根据解码模型信息，从编码模型中确定ai编码模型对应的ai解码模型。
161.示例的，本实施例中网络设备中确定多个ai模型信息的方式，以及ai模型信息的定义与上述步骤s203中相同，可以参照上述步骤s203，不再赘述。
162.其中，根据解码模型确定ai编码模型的方式与上述步骤s204中根据编码模型确定ai编码模型的方式相同，可以参照上述步骤s204，不再赘述。
163.示例的，本实施例中预设性能要求的定义与上述步骤s203中相同，可以参照上述步骤s203，不再赘述。
164.通过上述方式，ue向nw发送支持的ai功能性信息后，可以基于nw发送的第二信息对ai功能性信息下的模型进行生命周期管理，而无需将ai模型通知给nw，减少了相互通报的过程，在保证通信性能的基础上提高了通信效率。
165.可选地，在另一种实施方式中，ai模型为ai预测模型，上述步骤s703，包括以下步骤。
166.发送基于功能性lcm指示信息，基于功能性lcm指示信息用于指示终端设备根据基于功能性lcm指示信息，管理ai信息对应ai预测模型的生命周期。
167.示例的，本实施例中ue支持的ai模型为ai预测模型，其中，该ai预测模式为单侧模型。网络设备发送functionality based lcm指示信息对ai预测模型的生命周期进行管理方式与上述步骤s303中相同，可以参照上述步骤s303，不在赘述。
168.通过上述方式，当ue发送的ai功能性信息对应ai模型为单边设置的ai预测模型时，ue可以从ai功能性信息对应的多个ai预测模型中选择任意模型作为ai模型，来实现对ai模型的生命周期管理，在保证通信性能的前提下，无需向nw报备ai模型，节省了ue与nw之间的信息交互成本。
169.图10是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图10所示，该方法由网络设备执行，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，该方法包括以下步骤。
170.步骤s801，接收终端设备支持的第一ai模型id信息，第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，第一配对模型包括编码模型和解码模型。
171.示例的，本实施例中接收第一ai模型id信息的方式，以及第一ai模型id信息的定义与上述步骤s401中相同，可以参照上述步骤s401，不再赘述。
172.可选地，在一种实施方式中，第一配对模型包括的编码模型和解码模型之间满足预设性能要求，且编码模型与解码模型之间一一对应。
173.示例的，本实施例中第一配对模型与上述步骤s401中相同，可以参照上述步骤s401，不再赘述。
174.步骤s802，根据ai信息，生成第二信息。
175.示例的，本实施例中生成第二信息的方式与上述步骤s402中相同，可以参照上述步骤s402，不再赘述。
176.可选地，在另一种实施方式中，上述步骤s802，包括以下步骤：
177.根据第一模型id信息，生成第一模型指示信息，第一模型指示信息用于管理ai模型的生命周期，其中第一模型id信息与ai编码模型匹配。
178.示例的，本实施例中生成第一模型指示信息的方式以及第一模型指示信息的作用与上述步骤s403中相同，可以参照上述步骤s403，不再赘述。
179.步骤s803，发送第二信息至终端设备，第二信息用于指示所述终端设备根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
180.示例的，本实施例中网络设备发送第二信息的方式与上述步骤s403中相同，可以参照上述步骤s403，不再赘述。
181.通过上述方式，在ue侧和nw侧分别配置同一ai模型id信息下的编码模型和解码模型，通过ue发送支持的ai模型id信息，使nw基于该信息对相应的编码模型进行生命周期管理，明确ai通信交互过程中的配对模型，保证了通信过程中ai模型的通信性能。
182.图11是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理方法的流程图，如图11所示，该方法由网络设备执行，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，该方法包括以下步骤。
183.步骤s901，接收终端设备发送的终端设备支持的ai模型id信息，ai模型id信息为与ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。
184.示例的，本实施例中接收ai模型id信息的方式，以及第二模型id信息的定义与上述步骤s501中相同，可以参照上述步骤s501，不再赘述。
185.可选地，在一种实施方式中，ai编码模型和ai解码模型之间满足预设性能要求。
186.示例的，本实施例中预设性能要求的定义与上述步骤s501中相同，可以参照上述步骤s501，不再赘述。
187.步骤s902，根据ai信息，生成第二信息。
188.示例的，本实施例中生成第二信息的方式与上述步骤s502中相同，可以参照上述步骤s502，不再赘述。
189.可选地，在另一种实施方式中，上述步骤s902，包括以下步骤。
190.根据第二模型id信息，生成第二模型指示信息，第二模型指示信息用于管理ai编码模型的生命周期，其中第二模型id信息对应ai编码模型。
191.示例的，本实施例中生成第二模型指示信的方式与上述步骤s503中相同，可以参照上述步骤s503，不再赘述。
192.步骤s903，发送第二信息至终端设备，第二信息用于指示终端设备根据第二信息，确定ai信息对应ai模型的生命周期。
193.示例的，本实施例中发送第二信息的方式与上述步骤s503中相同，可以参照上述步骤s503，不再赘述。
194.通过上述方式，ue发送支持的解码模型id信息后，nw基于该id信息和当前应用场景反馈基于解码模型的lcm指示，ue基于解码模型在对应的编码模型中随机选择目标编码模型，并基于lcm指示对目标解码模型进行生命周期管理，从而在模型选择过程中nw无需知道ue选择的编码模型，由ue在满足条件的编码模型中自行进行选择，在保证通信过程中ai模型性能的前提下，使ue自主选择对应的ai模型，提高了模型选择的灵活性。
195.图12是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理装置的框图，如图12所示，该装置100应用于终端设备，包括：第一发送模块110、第一接收模块120和执行模块130。
196.第一发送模块110，被配置为向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；
197.第一接收模块120，被配置为接收所述网络设备发送的第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；
198.执行模块130，被配置为根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
199.可选地，所述第一信息包括ai功能性信息，所述ai模型为多个ai模型信息中编码模型信息对应的编码模型，其中，所述多个ai模型信息中包括所述编码模型信息和解码模型信息，所述多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求。
200.可选地，所述第一信息包括ai功能性信息，所述ai模型为所述ai功能性信息对应的ai预测模型，其中，所述ai预测模型均满足预设性能要求。
201.可选地，ai信息包括ai模型id信息，第一发送模块110，被配置为：
202.向网络设备发送终端设备支持的第一ai模型id信息，第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，第一配对模型包括编码模型和解码模型。
203.可选地，第一配对模型包括的编码模型和解码模型之间满足预设性能要求，且编码模型与解码模型之间一一对应。
204.可选地，执行模块130，被配置为：
205.根据第一模型指示信息，确定与第一模型id信息匹配的ai模型；
206.基于第一模型指示信息确定ai模型的生命周期。
207.可选地，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，第一发送模块110，被配置为：
208.向网络设备发送终端设备支持的ai模型id信息，ai模型id信息为与ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。
209.可选地，ai编码模型和ai解码模型之间满足预设性能要求。
210.可选地，lcm指示信息包括基于第二模型id信息的第二模型指示信息，执行模块130，被配置为：
211.根据第二模型指示信息，确定与第二模型id信息对应的ai编码模型；
212.基于第二模型指示信息管理ai编码模型的生命周期。
213.可选地，预设性能要求包括以下至少一种：
214.编码模型和解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值；
215.编码模型和解码模型之间的归一化均方误差小于设定误差阈值；
216.编码模型和解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值。
217.可选地，lcm指示信息包括ai编码模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。
218.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。
219.图13是根据一示例性实施例示出的一种生命周期管理装置的框图，如图13所示，
该装置200应用于网络设备，包括：第二接收模块210、生成模块220和第二发送模块230。
220.第二接收模块210，被配置为接收终端设备发送的第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息。
221.生成模块220，被配置为根据所述第一信息，生成第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息。
222.第二发送模块230，被配置为发送所述第二信息至所述终端设备，所述第二信息用于指示所述终端设备根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。
223.可选地，ai信息包括ai功能性信息，生成模块220，被配置为：
224.根据ai功能性信息，生成所述第二信息，所述第二信息指示基于功能性lcm指示信息。
225.可选地，ai模型为ai编码模型，该装置200还包括第三确定模块，该第三确定模块被配置为：
226.从网络设备中确定与ai功能性信息匹配的多个ai模型信息，多个ai模型信息中包括编码模型信息和解码模型信息，多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求；
227.根据解码模型信息，从编码模型中确定ai编码模型对应的ai解码模型。
228.可选地，ai模型为ai预测模型，第二发送模块230，被配置为：
229.发送基于功能性lcm指示信息，基于功能性lcm指示信息用于指示终端设备根据基于功能性lcm指示信息，确定ai信息对应ai预测模型的生命周期。
230.可选地，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，第二接收模块210，被配置为：
231.接收终端设备支持的第一ai模型id信息，第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，第一配对模型包括编码模型和解码模型。
232.可选地，第一配对模型包括的编码模型和解码模型之间满足预设性能要求，且编码模型与解码模型之间一一对应。
233.可选地，生成模块220，被配置为：
234.根据第一模型id信息，生成第一模型指示信息，第一模型指示信息用于确定ai模型的生命周期，其中第一模型id信息与ai编码模型匹配。
235.可选地，ai信息包括ai模型id信息，ai模型为ai编码模型，第二接收模块210，被配置为：
236.接收终端设备发送的终端设备支持的ai模型id信息，ai模型id信息为与ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。
237.可选地，ai编码模型和ai解码模型之间满足预设性能要求。
238.可选地，生成模块220，被配置为：
239.根据第二模型id信息，生成第二模型指示信息，第二模型指示信息用于管理ai编码模型的生命周期，其中第二模型id信息对应ai编码模型。
240.可选地，预设性能要求包括以下至少一种：
241.编码模型和解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值；
242.编码模型和解码模型之间的归一化均方误差小于设定误差阈值；
243.编码模型和解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值。
244.可选地，第二发送模块230，被配置为：
245.通过指示信令发送lcm指示信息至终端设备，指示信令包括rrc信令、mac ce信令和dci信令中的至少一种。
246.可选地，lcm指示信息包括ai编码模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。
247.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。
248.图14是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图。例如，终端设备1400可以是上述的测试设备或同步设备，该终端设备1400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。
249.参照图14，终端设备1400可以包括以下一个或多个组件：处理组件1402，存储器1404，电源组件1406，多媒体组件1408，音频组件1410，输入/输出(i/o)接口1412，传感器组件1414，以及通信组件1416。
250.处理组件1402通常控制终端设备1400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1402可以包括一个或多个处理器1420来执行指令，以完成时延测量方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1402可以包括一个或多个模块，便于处理组件1402和其他组件之间的交互。例如，处理组件1402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1408和处理组件1402之间的交互。
251.存储器1404被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备1400的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备1400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1404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。
252.电源组件1406为终端设备1400的各种组件提供电力。电源组件1406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备1400生成、管理和分配电力相关联的组件。
253.多媒体组件1408包括在所述终端设备1400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1408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端设备1400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。
254.音频组件1410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1410包括一个麦克风(mic)，当终端设备1400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1404或经由通信组件1416发送。在一些实施例中，音频组件1410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
255.i/o接口1412为处理组件1402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。
256.传感器组件1414包括一个或多个传感器，用于为终端设备1400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1414可以检测到终端设备1400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1400的显示器和小键盘，传感器组件1414还可以检测终端设备1400或终端设备1400一个组件的位置改变，用户与终端设备1400接触的存在或不存在，终端设备1400方位或加速/减速和终端设备1400的温度变化。传感器组件1414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1414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1414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。
257.通信组件1416被配置为便于终端设备1400和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备1400可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，5g或6g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1416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1416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。
258.在示例性实施例中，终端设备1400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，用于生命周期管理方法。
259.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1404，上述指令可由终端设备1400的处理器1420执行以完成时延测量方法。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。
260.上述装置除了可以是独立的电子设备外，也可是独立电子设备的一部分，例如在一种实施例中，该装置可以是集成电路(integrated circuit，ic)或芯片，其中该集成电路可以是一个ic，也可以是多个ic的集合；该芯片可以包括但不限于以下种类：gpu(graphics processing unit，图形处理器)、cpu(central processing unit，中央处理器)、fpga(field programmable gate array，可编程逻辑阵列)、dsp(digital signal processor，数字信号处理器)、asic(application specific integrated circuit，专用集成电路)、soc(system on chip，soc，片上系统或系统级芯片)等。上述的集成电路或芯片中可以用于执行可执行指令(或代码)，以实现上述的生命周期管理方法。其中该可执行指令可以存储在该集成电路或芯片中，也可以从其他的装置或设备获取，例如该集成电路或芯片中包括处理器、存储器，以及用于与其他的装置通信的接口。该可执行指令可以存储于该处理器中，当该可执行指令被处理器执行时实现上述的生命周期管理方法；或者，该集成电路或芯
片可以通过该接口接收可执行指令并传输给该处理器执行，以实现上述的生命周期管理方法。
261.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的生命周期管理方法的代码部分。
262.图15是根据一示例性实施例示出的一种网络设备1500的框图。例如，网络设备1500可以被提供为一服务器，可以作为上述的同步设备或测量设备。参照图15，网络设备1500包括处理组件1522，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1532所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1522的执行的指令，例如应用程序。存储器1532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1522被配置为执行指令，以执行上述生命周期管理方法。
263.网络设备1500还可以包括一个电源组件1526被配置为执行网络设备1500的电源管理，一个有线或无线网络接口1550被配置为将网络设备1500连接到网络，和一个输入/输出(i/o)接口1558。网络设备1500可以操作基于存储在存储器1532的操作系统。
264.本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术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。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
265.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要求来限制。

技术特征：
1.一种生命周期管理方法，其特征在于，由终端设备执行，所述方法包括：向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；接收所述网络设备发送的第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai功能性信息，所述ai模型为多个ai模型信息中编码模型信息对应的编码模型，其中，所述多个ai模型信息中包括所述编码模型信息和解码模型信息，所述多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai功能性信息，所述ai模型为所述ai功能性信息对应的ai预测模型，其中，所述ai预测模型均满足预设性能要求。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai模型id信息，所述向网络设备发送所述第一信息，包括：向所述网络设备发送所述终端设备支持的所述第一ai模型id信息，所述第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，所述第一配对模型包括编码模型和解码模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一配对模型包括的所述编码模型和所述解码模型之间满足预设性能要求，且所述编码模型与所述解码模型之间一一对应。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二信息包括基于所述第一模型id信息的第一模型指示信息，所述根据所述第二信息，确定所述ai模型的生命周期，包括：根据所述第一模型指示信息，确定与所述第一模型id信息匹配的所述ai模型；基于所述第一模型指示信息确定所述ai模型的生命周期。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai模型id信息，所述ai模型为ai编码模型，所述向网络设备发送所述第一信息，包括：向所述网络设备发送所述终端设备支持的所述ai模型id信息，所述ai模型id信息为与所述ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述ai编码模型和所述ai解码模型之间满足预设性能要求。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二信息包括基于所述第二模型id信息的第二模型指示信息，根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期，包括：根据所述第二模型指示信息，确定与所述第二模型id信息对应的所述ai模型；基于所述第二模型指示信息确定所述ai模型的生命周期。10.根据权利要求2、3、5或8所述的方法，其特征在于，所述预设性能要求包括以下至少一种：所述编码模型和所述解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值；所述编码模型和所述解码模型之间的归一化均方误差小于设定误差阈值；所述编码模型和所述解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值。11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述lcm指示信息包括所述ai编码模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。
12.一种生命周期管理方法，其特征在于，由网络设备执行，所述方法包括：接收终端设备发送的第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；根据所述第一信息，生成第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；发送所述第二信息至所述终端设备，所述第二信息用于指示所述终端设备根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai功能性信息，根据所述第一信息，生成第二信息，包括：根据所述ai功能性信息，生成所述第二信息，所述第二信息指示基于功能性lcm指示信息。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述ai模型为ai编码模型，所述方法还包括：从所述网络设备中确定与所述ai功能性信息匹配的多个ai模型信息，所述多个ai模型信息中包括编码模型信息和解码模型信息，所述多个ai模型信息中任意配对的编码模型和解码模型均满足预设性能要求；根据所述解码模型信息，从所述编码模型中确定所述ai编码模型对应的ai解码模型。15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述ai模型为ai预测模型，所述发送所述第二信息至所述终端设备，包括：发送所述基于功能性lcm指示信息，所述基于功能性lcm指示信息用于指示所述终端设备根据所述基于功能性lcm指示信息，确定所述ai信息对应所述ai预测模型的生命周期。16.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括第一ai模型id信息，所述ai模型为ai编码模型，所述接收终端设备发送的第一信息，包括：接收所述终端设备支持的所述第一ai模型id信息，所述第一ai模型id信息为第一配对模型的模型id信息，所述第一配对模型包括编码模型和解码模型。17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述第一配对模型包括的所述编码模型和所述解码模型之间满足预设性能要求，且所述编码模型与所述解码模型之间一一对应。18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息，生成第二信息，包括：根据所述第一模型id信息，生成第一模型指示信息，所述第一模型指示信息用于确定所述ai模型的生命周期，其中所述第一模型id信息与所述ai编码模型匹配。19.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一信息包括ai模型id信息，所述ai模型为ai编码模型，所述接收终端设备发送的第一信息，包括：接收所述终端设备发送的所述终端设备支持的所述ai模型id信息，所述ai模型id信息为与所述ai编码模型匹配的ai解码模型的第二模型id信息。20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述ai编码模型和所述ai解码模型之间满足预设性能要求。21.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息，生成第二信息，包括：根据所述第二模型id信息，生成第二模型指示信息，所述第二模型指示信息用于管理所述ai编码模型的生命周期，其中所述第二模型id信息对应所述ai编码模型。
22.根据权利要求14、16或19所述的方法，其特征在于，所述预设性能要求包括以下至少一种：所述编码模型和所述解码模型之间的广义余弦相似度的平方大于设定相似度阈值；所述编码模型和所述解码模型之间的归一化均方误差小于设定误差阈值；所述编码模型和所述解码模型之间的用户感知速率大于设定速率阈值。23.根据权利要求12-22中任一项所述的方法，其特征在于，所述发送所述lcm指示信息至所述终端设备，包括：通过指示信令发送所述lcm指示信息至所述终端设备，所述指示信令包括rrc信令、mac ce信令和dci信令中的至少一种。24.根据权利要求12-22所述的方法，其特征在于，所述lcm指示信息包括所述ai编码模型的激活指示、去激活指示、回退指示、切换指示、选择指示和更新指示中的至少一种。25.一种生命周期管理装置，其特征在于，应用于终端设备，所述装置包括：第一发送模块，被配置为向网络设备发送所述第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；第一接收模块，被配置为接收所述网络设备发送的第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；执行模块，被配置为根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。26.一种生命周期管理方法，其特征在于，应用于网络设备，所述装置包括：第二接收模块，被配置为接收终端设备发送的第一信息，所述第一信息指示所述终端设备支持的ai信息；生成模块，被配置为根据所述第一信息，生成第二信息，所述第二信息指示lcm指示信息；第二发送模块，被配置为发送所述第二信息至所述终端设备，所述第二信息用于指示所述终端设备根据所述第二信息，确定所述ai信息对应ai模型的生命周期。27.一种生命周期管理装置，其特征在于，应用于终端设备，所述装置包括：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权利要求1-11中任一项所述方法的步骤。28.一种生命周期管理装置，其特征在于，应用于网络设备，所述装置包括：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权利要求12-24中任一项所述方法的步骤。29.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述方法的步骤，或者，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求12-24中任一项所述方法的步骤。30.一种通信系统，其特征在于，包括：终端设备，所述终端设备执行如权利要求1-11中任一项所述的方法；网络设备，所述网络设备执行如权利要求12-24中任一项所述的方法。

技术总结
本公开涉及一种生命周期管理方法、装置和存储介质，该方法包括：向网络设备发送第一信息，第一信息指示终端设备支持的AI信息，接收网络设备发送的第二信息，第二信息指示LCM指示信息，根据第二信息，确定AI信息对应AI模型的生命周期。从而使NW基于UE支持的AI信息，对AI模型的生命周期进行管理，保证了通信过程中AI模型的性能。AI模型的性能。AI模型的性能。


技术研发人员：刘敏 刘正宣 牟勤
受保护的技术使用者：北京小米移动软件有限公司
技术研发日：2023.04.07
技术公布日：2023/10/5