参数选择方法、参数配置方法、终端及网络侧设备与流程

1.本技术属于通信技术领域，具体涉及一种参数选择方法、参数配置方法、终端及网络侧设备。


背景技术：

2.随着通信技术的发展，人工智能(artificial intelligence，ai)模型正在逐渐成为网络架构中不可缺少的一部分。ai模型在多个领域获得了广泛的应用。然而，目前终端通常使用一套ai模型参数，应对所有应用环境和场景，从而造成使用ai模型参数的灵活性较差。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种参数选择方法、参数配置方法、终端及网络侧设备，能够解决现有终端使用ai模型参数的灵活性较差的问题。
4.第一方面，提供了一种参数选择方法，该方法包括：
5.终端确定自身满足的第一条件；
6.所述终端使用所述第一条件对应的人工智能ai模型参数。
7.第二方面，提供了一种参数配置方法，该方法包括：
8.网络侧设备向终端发送第一配置信息；
9.其中，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的ai模型参数。
10.第三方面，提供了一种参数选择装置，包括：
11.确定模块，用于确定终端满足的第一条件；
12.参数使用模块，用于使用所述第一条件对应的ai模型参数。
13.第四方面，提供了一种参数配置装置，包括：
14.第一发送模块，用于向终端发送第一配置信息；
15.其中，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的ai模型参数。
16.第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并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。
17.第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器用于确定终端满足的第一条件，并使用第一条件对应的ai模型参数。
18.第七方面，提供了一种网络侧设备，该网络侧设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并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。
19.第八方面，提供了一种网络侧设备，包括处理器及通信接口，其中，所述通信接口用于向终端发送第一配置信息，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的ai模型参数。
20.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。
21.第十方面，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的步骤，或者实现如第二方面所述的方法的步骤。
22.第十一方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非瞬态的存储介质中，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。
23.在本技术实施例中，终端在确定自身满足的第一条件之后，可以使用该第一条件对应的ai模型参数。由此，可以有效提升终端使用ai模型参数的灵活性，提升系统性能。
附图说明
24.图1是本技术实施例可应用的一种无线通信系统的框图；
25.图2是本技术实施例中的一种神经网络的示意图；
26.图3是本技术实施例中神经网络的神经元的示意图；
27.图4是本技术实施例提供的一种参数选择方法的流程图；
28.图5是本技术实施例提供的一种参数配置方法的流程图；
29.图6是本技术实施例提供的一种参数选择装置的结构示意图；
30.图7是本技术实施例提供的一种参数配置装置的结构示意图；
31.图8是本技术实施例提供的一种通信设备的结构示意图；
32.图9是本技术实施例提供的一种终端的结构示意图；
33.图10是本技术实施例提供的一种网络侧设备的结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
35.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
36.值得指出的是，本技术实施例所描述的技术不限于长期演进型(long term evolution，lte)/lte的演进(lte-advanced，lte-a)系统，还可用于其他无线通信系统，诸如码分多址(code division multiple access，cdma)、时分多址(time division multiple access，tdma)、频分多址(frequency division multiple access，fdma)、正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access，ofdma)、单载波频分多址
gradient descent(小批量梯度下降)、动量法(momentum)、nesterov(发明者的名字，具体为带动量的随机梯度下降)、adagrad(adaptive gradient descent，自适应梯度下降)、adadelta、rmsprop(root mean square prop，均方根误差降速)、adam(adaptive moment estimation，自适应动量估计)等。这些优化算法在误差反向传播时，都是根据损失函数得到的误差/损失，对当前神经元求导数/偏导，加上学习速率、之前的梯度/偏导/导数等影响，得到梯度，将梯度传给上一层。
42.可选的，本技术实施例中的ai模型参数也可以称为ai网络参数、ai参数等，对此不作限定。
43.下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本技术实施例提供的参数选择方法、参数配置方法、终端及网络侧设备进行详细地说明。
44.请参见图4，图4是本技术实施例提供的一种参数选择方法的流程图，该方法由终端执行，如图4所示，该方法包括如下步骤：
45.步骤41：终端确定自身满足的第一条件。
46.本实施例中，第一条件可以与小区、事件等相关。终端满足第一条件时，比如为初始接入、多小区、小区切换、触发无线链路失败(radio link failure，rlf)事件和/或触发无线资源管理(radio resource management，rrm)事件等等。
47.步骤42：终端使用第一条件对应的ai模型参数。
48.可理解的，终端在确定自身满足的第一条件之后，即可使用第一条件对应的/相匹配的ai模型参数。
49.本技术实施例的参数选择方法，终端在确定自身满足的第一条件之后，可以使用该第一条件对应的ai模型参数。由此，可以有效提升终端使用ai模型参数的灵活性，提升系统性能。
50.本技术实施例中，终端在确定自身满足的第一条件后，可以基于不同的配置方式，确定并使用第一条件对应的ai模型参数，分别说明如下。
51.方式1：
52.此方式1下，网络侧设备可以为终端配置不同条件下的ai模型参数，以当终端触发某个事件/满足某个条件/接入到某小区/切换到某小区时，自动使用对应的ai模型参数。
53.可选的，终端可以从网络侧设备接收第一配置信息，该第一配置信息用于为终端配置不同条件下的ai模型参数。之后，终端可以根据第一配置信息，使用第一条件对应的ai模型参数。这样，借助网络侧设备的配置，可以准确确定并使用第一条件对应的ai模型参数。
54.可选的，终端可以通过以下至少一项，从网络侧设备接收第一配置信息：无线资源控制(radio resource control，rrc)信令、媒体接入控制(medium access control，mac)控制单元(control element，ce)、下行控制信息(downlink control information，dci)。
55.可选的，网络侧设备在为终端配置不同条件下的ai模型参数时，可以通过第一配置信息指示ai模型参数与条件/事件/小区之间的对应关系。第一配置信息可以包括以下至少一项：
56.ai模型参数与条件之间的对应关系；
57.ai模型参数与事件之间的对应关系；
58.ai模型参数与小区之间的对应关系。
59.一些实施例中，一套模型ai参数可以对应一个或多个条件。
60.一些实施例中，一个条件可以对应一套或多套ai模型参数。
61.一些实施例中，一套模型ai参数可以对应一个或多个小区。
62.一些实施例中，一个小区可以对应一套或多套ai模型参数。
63.此方式1下，网络侧设备在为终端配置不同条件下的ai模型参数时，可以具有多种情况，分别说明如下。
64.情况1：网络侧设备指示/配置/激活各条件时可以使用的ai模型参数。
65.可选的，此情况1下，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数，以使得终端在确定其满足的第一条件之后，直接确定并使用第一条件对应的ai模型参数。
66.可选的，此情况1下，每个条件有且仅对应一套ai模型参数。
67.一些实施例中，网络侧设备可以指示/配置/激活ue在当前小区和/或其它小区时使用的ai模型参数。比如，基站配置ue在小区a时使用ai模型参数1，在小区b和小区c时使用ai模型参数2；若ue目前在小区a，则ue使用ai模型参数1。
68.情况2：网络侧设备指示/配置/激活各条件时可以使用的ai模型参数集合(或称为：ai模型参数列表、ai模型参数候选集合等)，并从中为终端具体指示一套ai模型参数。
69.可选的，此情况2下，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合。进一步的，终端可以从网络侧设备接收第一指示信息，并根据第一配置信息以及该第一指示信息，使用第一条件对应的ai模型参数。该第一指示信息用于指示ai模型参数集合中的与第一条件对应的ai模型参数，以使终端从ai模型参数集合中确定并使用第一条件对应的ai模型参数。
70.一些实施例中，网络侧设备可以配置或者激活一些ai模型参数的列表，这些作为终端的候选ai参数集合，然后具体指示该ai模型参数列表中的一套ai模型参数。
71.一些实施例中，网络侧设备可以指示/配置/激活ue在当前小区和/或其它小区时使用的ai模型参数集合。比如，基站配置ue在小区a时使用的ai模型参数集合包括ai模型参数1和ai模型参数2，在小区b和小区c时共享的ai模型参数集合包括ai模型参数3和ai模型参数4；若ue目前在小区a，基站具体指示ai模型参数1，则ue使用ai模型参数1。
72.一些实施例中，网络侧设备可以通过rrc信令和/或mac ce指示/配置/激活ai模型参数集合，并通过dci和/或mac ce从中具体指示一套ai模型参数。
73.一些实施例中，网络侧设备可以配置ai参数集合1，并从中激活ai参数集合2，然后从ai参数集合2中具体指示一套ai模型参数3。其中，ai参数集合2为ai参数集合1的子集，ai模型参数3属于ai模型参数集合2。
74.情况3：网络侧设备指示/配置/激活各条件时可以使用的ai模型参数集合，但未具体指示某套ai模型参数，而是指示终端在满足条件(比如当前事件/条件、其它事件/条件、当前小区、其它小区等)时使用默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数。
75.可选的，此情况3下，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合。进一步的，终端可以从网络侧设备接收第一指示信息，并根据第一配置信息以及该第一指示信息，使用第一条件对应的ai模型参数。该第一指示信息用于指示终端在满足条
件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数，以使得终端在确定其满足的第一条件之后，将ai模型参数集合中的默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数作为与第一条件对应的ai模型参数使用。
76.比如，基站配置ue在小区a时使用的ai模型参数集合包括ai模型参数1和ai模型参数2，在基站没有具体指示某套ai模型参数时，基站指示默认使用/优先使用ai模型参数1。
77.情况4：网络侧设备指示/配置/激活各条件时可以使用的ai模型参数集合，但未具体指示某套ai模型参数，但协议约定终端在满足条件(比如当前事件/条件、其它事件/条件、当前小区、其它小区等)时使用默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数。
78.可选的，此情况4下，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合。进一步的，终端可以根据第一配置信息以及协议约定，使用第一条件对应的ai模型参数。其中，协议约定为终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数。这样终端在确定其满足的第一条件之后，可以根据协议约定，将ai模型参数集合中的默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数作为与第一条件对应的ai模型参数使用。
79.可选的，上述的默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数和优先使用的ai模型参数中的任意一者可以包括以下至少一项：
80.标识最小的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用ai模型参数标识最小的ai模型参数；该标识可选为索引等；
81.标识最大的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用ai模型参数标识最大的ai模型参数；该标识可选为索引等；
82.数据量最大的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用数据量最大的ai模型参数；
83.数据量最小的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用数据量最小的ai模型参数；
84.模型结构最复杂的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用模型结构最复杂的ai模型参数；
85.模型结构最简单的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用模型结构最复杂的ai模型参数；
86.模型层数最多的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用模型层数最多的ai模型参数；
87.模型层数最少的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用模型层数最少的ai模型参数；
88.量化等级最高的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用量化等级最高的ai模型参数；
89.量化等级最低的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用量化等级最低的ai模型参数；
90.全连接神经网络结构的ai模型参数；比如，默认使用/初始激活/优先使用全连接神经网络结构的ai模型参数；
91.卷积神经网络结构的ai模型参数。比如，默认使用/初始激活/优先使用卷积神经
网络结构的ai模型参数。
92.方式2：
93.此方式2下，网络侧设备不为终端配置不同条件下的ai模型参数。终端可以在相应事件/条件/小区(比如当前事件/条件、其它事件/条件、当前小区、其它小区等)时，默认使用/初始激活/优先使用自己的ai模型参数，或对使用的ai模型参数不做限制，或可使用任意ai模型参数，或默认使用/初始激活/优先使用通用ai模型参数。
94.可选的，终端可以根据第一预设规则，使用第一条件对应的ai模型参数。该第一预设规则可以包括以下至少一项：
95.各条件下默认使用、初始激活或优先使用终端自身的ai模型参数；
96.终端使用任意ai模型参数；
97.各条件下默认使用、初始激活或优先使用通用ai模型参数。
98.一些实施例中，对于默认使用/初始激活/优先使用终端自身的ai模型参数，或对使用的ai模型参数不做限制，相应的前提条件可选为以下至少一项：网络侧设备未配置ai模型参数集合、网络侧设备未指示ai模型参数、网络侧设备配置了ai模型参数集合但未具体指示某套ai模型参数。
99.一些实施例中，对于默认使用/初始激活/优先使用通用ai模型参数，相应的前提条件可选为以下至少一项：网络侧设备未配置ai模型参数集合、网络侧设备未指示ai模型参数、网络侧设备配置了ai模型参数集合但未具体指示某套ai模型参数。
100.一些实施例中，对于通用ai模型参数，可以是所有小区或所有ue都使用的ai参数。
101.一些实施例中，对于通用ai模型参数，可以由协议规定，或者由网络侧设备指示。
102.一些实施例中，通用ai模型参数可以有多套。对于多套通用ai模型参数，终端可以基于自身需求从中选择一套通用ai模型参数使用；或者，网络侧设备可以指示其中一套通用ai模型参数供终端使用。比如，网络侧设备在指示一套通用ai模型参数时，该通用ai模型参数的标识可以携带在如下至少一者中：系统信息块(system information block，sib)信息、主系统信息块(master information block，mib)信息、随机接入信息。
103.本技术实施例中，终端可以在相应事件/条件/小区(比如当前事件/条件、其它事件/条件、当前小区、其它小区等)时，默认使用/初始激活/优先使用非ai模型参数。比如，ue在小区a可以使用ai模型参数1和ai模型参数2，在网络侧设备没有具体指示某套ai模型参数时，网络侧指示默认使用/优先使用非ai模型参数。
104.可选的，终端可以根据第二预设规则，不使用第一条件对应的ai模型参数。该第二预设规则包括：各条件下默认使用、初始激活或优先使用非ai模型参数。
105.一些实施例中，对于默认使用、初始激活或优先使用非ai模型参数，相应的前提条件可选为以下至少一项：网络侧设备未配置ai模型参数集合、网络侧设备未指示ai模型参数、网络侧设备配置了ai模型参数集合但未具体指示某套ai模型参数。
106.本技术实施例中，在ai模型参数更新的情况下，网络侧设备可以将更新后的ai模型参数发送至终端，以便终端使用更新后的ai模型参数。
107.可选的，终端可以从网络侧设备接收第二配置信息，该第二配置信息包括更新后的ai模型参数，以便使用更新后的ai模型参数。
108.一些实施例中，在终端进行小区接入、小区切换或其它需要进行rrc重配的事件/
broadcast channel，pbch)等。
147.c)信号解调。
148.d)信道状态信息(channel state information，csi)获取。
149.可选的，上述csi获取可以包括：1)csi反馈，包括信道相关信息、信道矩阵相关信息、信道特征信息、信道矩阵特征信息、(precoding matrix indicator，pmi)、秩指示(rank indication，ri)、csi-rs资源指示(csi-rs resource indicator，cri)、信道质量指示(channel quality indication，cqi)、层指示(layer indicator，li)等；2)频分双工(frequency division duplexing，fdd)上下行部分互易性。对于fdd系统，根据部分互异性，基站根据上行信道获取角度和时延信息，可以通过csi-rs预编码或者直接指示的方法，将角度信息和时延信息通知ue，ue根据基站的指示上报或者在基站的指示范围内选择并上报，从而减少ue的计算量和csi上报的开销。
150.e)波束管理，包括但不限于波束测量、波束上报、波束预测、波束失败检测、波束失败恢复、波束失败恢复中的新波束指示等。
151.f)信道预测，包括但不限于信道状态信息的预测、波束预测等。
152.g)干扰抑制，包括但不限于小区内干扰、小区间干扰、带外干扰、交调干扰等等。
153.h)定位，可以通过参考信号(例如srs)，估计出的ue的具体位置(比如包括水平位置和/或垂直位置)或未来可能的轨迹，或辅助位置估计或轨迹估计的信息等。
154.i)高层业务和参数的预测，包括但不限于吞吐量、所需数据包大小、业务需求、移动速度、噪声信息等等的预测。
155.j)高层业务和参数的管理，包括但不限于吞吐量、所需数据包大小、业务需求、移动速度、噪声信息等等的管理。
156.k)控制信令的解析，比如可以对功率控制的相关信令和/或波束管理的相关信令进行解析。
157.请参见图5，图5是本技术实施例提供的一种参数配置方法的流程图，该方法由网络侧设备执行，如图5所示，该方法包括如下步骤：
158.步骤51：网络侧设备向终端发送第一配置信息。
159.本实施例中，第一配置信息用于为终端配置不同条件下的ai模型参数。
160.本技术实施例的参数配置方法，通过发送第一配置信息，可以为终端配置不同条件下的ai模型参数，从而使得终端在确定自身满足的第一条件之后，使用该第一条件对应的ai模型参数，从而有效提升终端使用ai模型参数的灵活性，提升系统性能。
161.可选的，基于配置方式的不同，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数，或者，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合，以使得终端可以根据第一配置信息，确定并使用第一条件对应的ai模型参数。
162.可选的，网络侧设备可以通过以下至少一项，向终端发送所述第一配置信息：rrc信令、mac ce、dci。
163.可选的，当第一配置信息指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合时，网络侧设备还可以向终端发送第一指示信息。其中，该第一指示信息用于指示所述ai模型参数集合中的与终端当前条件对应的ai模型参数，以使终端从ai模型参数集合中确定并使用第一条件对应的ai模型参数。或者，该第一指示信息用于指示终端在满足条件时使用以下至
少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数，以使得终端在确定其满足的第一条件之后，将ai模型参数集合中的默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数作为与第一条件对应的ai模型参数使用。
164.需指出的，对于默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数或者优先使用的ai模型参数可以参见上述实施例所述，在此不再赘述。
165.本技术实施例中，在ai模型参数更新的情况下，网络侧设备可以将更新后的ai模型参数发送至终端，以便终端使用更新后的ai模型参数。网络侧设备可以向终端发送第二配置信息，该第二配置信息包括更新后的ai模型参数，以便终端使用更新后的ai模型参数。
166.一些实施例中，在终端进行小区接入小区切换或其它需要进行rrc重配的事件/条件时，网络侧设备向终端发送第二配置信息，其中包括更新后的ai模型参数，以便终端使用更新后的ai模型参数。
167.一些实施例中，在ue进行小区接入时，基站发送给ue的rrc配置信息中包括更新后的ai模型参数。
168.一些实施例中，在ue进行小区切换时，基站发送给ue的rrc重配信息中包括更新后的ai模型参数。
169.需要说明的是，本技术实施例提供的参数选择方法，执行主体可以为参数选择装置，或者，该参数选择装置中的用于执行参数选择方法的控制模块。本技术实施例中以参数选择装置执行参数选择方法为例，说明本技术实施例提供的参数选择装置。
170.请参见图6，图6是本技术实施例提供的一种参数选择装置的结构示意图，该装置应用于终端，如图6所示，参数选择装置60包括：
171.确定模块61，用于确定终端满足的第一条件；
172.参数使用模块62，用于使用所述第一条件对应的ai模型参数。
173.本技术实施例中，终端在确定自身满足的第一条件之后，可以使用该第一条件对应的ai模型参数。由此，可以有效提升终端使用ai模型参数的灵活性，提升系统性能。
174.可选的，参数选择装置60还包括：
175.第一接收模块，用于从网络侧设备接收第一配置信息，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的ai模型参数；
176.所述参数使用模块62还用于：根据所述第一配置信息，使用所述第一条件对应的ai模型参数。
177.可选的，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数。
178.可选的，所述第一配置信息包括以下至少一项：
179.ai模型参数与条件之间的对应关系；
180.ai模型参数与事件之间的对应关系；
181.ai模型参数与小区之间的对应关系。
182.可选的，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合。
183.可选的，所述第一接收模块还用于：从所述网络侧设备接收第一指示信息；
184.所述参数使用模块62还用于：根据所述第一配置信息以及所述第一指示信息，使用所述第一条件对应的ai模型参数；
185.其中，所述第一指示信息用于指示所述ai模型参数集合中的与所述第一条件对应
的ai模型参数；或者，所述第一指示信息用于指示所述终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数。
186.可选的，所述参数使用模块62还用于：根据所述第一配置信息以及协议约定，使用所述第一条件对应的ai模型参数；其中，所述协议约定为所述终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数。
187.可选的，所述默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数和优先使用的ai模型参数中的任意一者包括以下至少一项：
188.标识最小的ai模型参数；
189.标识最大的ai模型参数；
190.数据量最大的ai模型参数；
191.数据量最小的ai模型参数；
192.模型结构最复杂的ai模型参数；
193.模型结构最简单的ai模型参数；
194.模型层数最多的ai模型参数；
195.模型层数最少的ai模型参数；
196.量化等级最高的ai模型参数；
197.量化等级最低的ai模型参数；
198.全连接神经网络结构的ai模型参数；
199.卷积神经网络结构的ai模型参数。
200.可选的，所述参数使用模块62还用于：根据第一预设规则，使用所述第一条件对应的ai模型参数；
201.其中，所述第一预设规则包括以下至少一项：
202.各条件下默认使用、初始激活或优先使用终端自身的ai模型参数；
203.终端使用任意ai模型参数；
204.各条件下默认使用、初始激活或优先使用通用ai模型参数。
205.可选的，所述参数使用模块62还用于：根据第二预设规则，不使用所述第一条件对应的ai模型参数；其中，所述第二预设规则包括：各条件下默认使用、初始激活或优先使用非ai模型参数。
206.可选的，所述第一接收模块用于：通过以下至少一项，从所述网络侧设备接收所述第一配置信息：rrc信令、mac ce、dci。
207.可选的，参数选择装置60还包括：
208.第二接收模块，用于从网络侧设备接收第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括更新后的ai模型参数。
209.可选的，所述第一条件包括以下至少一项：
210.初始接入；
211.多小区；
212.小区切换；
213.基于小区标识确定的条件；
214.基于位置区域确定的条件；
215.基于以下至少一项确定的条件：信噪比snr、参考信号接收功率rsrp、信号与干扰加噪声比sinr、参考信号接收质量rsrq、层1snr、层1rsrp、层1sinr、层1rsrq；
216.基于带宽部分bwp确定的条件；
217.基于跟踪区ta和/或无线接入网通知区域rna确定的条件；
218.基于工作频率确定的条件；
219.基于公共陆地移动网plmn确定的条件；
220.基于终端状态确定的条件；
221.基于服务质量流qos flow确定的条件；
222.基于无线链路失败rlf事件确定的条件；
223.基于无线资源管理rrm事件确定的条件；
224.基于波束失败bf事件和/或波束失败恢复bfr事件确定的条件；
225.基于定时和/或定时提前测量结果确定的条件；
226.基于往返时延rtt测量结果确定的条件；
227.基于观察到达时间差otdoa测量结果确定的条件。
228.可选的，所述ai模型参数包括以下至少一项：
229.ai模型的结构信息；
230.ai模型中每个神经元的参数。
231.可选的，所述ai模型参数对应的ai模型用于以下至少一项：
232.信号处理；
233.信号传输；
234.信号解调；
235.信道状态信息获取
236.波束管理；
237.信道预测；
238.干扰抑制；
239.定位；
240.高层业务和参数的预测；
241.高层业务和参数的管理；
242.控制信令的解析。
243.本技术实施例中的参数选择装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端11的类型，非移动终端可以为个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
244.本技术实施例提供的参数选择装置能够实现图4的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
245.需要说明的是，本技术实施例提供的参数配置方法，执行主体可以为参数配置装置，或者，该参数配置装置中的用于执行参数配置方法的控制模块。本技术实施例中以参数配置装置执行参数配置方法为例，说明本技术实施例提供的参数配置装置。
246.请参见图7，图7是本技术实施例提供的一种参数配置装置的结构示意图，该装置应用于网络侧设备，如图7所示，参数配置装置70包括：
247.第一发送模块71，用于向终端发送第一配置信息；
248.其中，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的ai模型参数。
249.可选的，基于配置方式的不同，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数，或者，第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合，以使得终端可以根据第一配置信息，确定并使用第一条件对应的ai模型参数。
250.可选的，第一发送模块71用于：通过以下至少一项，向所述终端发送第一配置信息：rrc信令、mac ce、dci。
251.可选的，当第一配置信息指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合时，第一发送模块71还用于：向终端发送第一指示信息。其中，该第一指示信息用于指示所述ai模型参数集合中的与终端当前条件对应的ai模型参数，以使终端从ai模型参数集合中确定并使用第一条件对应的ai模型参数。或者，该第一指示信息用于指示终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数，以使得终端在确定其满足的第一条件之后，将ai模型参数集合中的默认使用/初始激活/优先使用的ai模型参数作为与第一条件对应的ai模型参数使用。
252.可选的，参数配置装置70还包括：
253.第二发送模块，用于向终端发送第二配置信息，该第二配置信息包括更新后的ai模型参数，以便终端使用更新后的ai模型参数。
254.一些实施例中，在终端进行小区接入小区切换或其它需要进行rrc重配的事件/条件时，网络侧设备向终端发送第二配置信息，其中包括更新后的ai模型参数，以便终端使用更新后的ai模型参数。
255.本技术实施例提供的参数配置装置能够实现图5的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
256.可选的，如图8所示，本技术实施例还提供一种通信设备80，包括处理器81，存储器82，存储在存储器82上并可在所述处理器81上运行的程序或指令，例如，该通信设备80为终端时，该程序或指令被处理器81执行时实现上述参数选择方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果。该通信设备80为网络侧设备时，该程序或指令被处理器81执行时实现上述参数配置方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
257.本技术实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，处理器用于确定终端满足的第一条件，并使用第一条件对应的ai模型参数。该终端实施例是与上述终端侧方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。
258.具体地，图9为实现本技术实施例的一种终端的硬件结构示意图。
259.该终端900包括但不限于：射频单元901、网络模块902、音频输出单元903、输入单元904、传感器905、显示单元906、用户输入单元907、接口单元908、存储器909、以及处理器910等中的至少部分部件。
260.本领域技术人员可以理解，终端900还可以包括给各个部件供电的电源(比如电
池)，电源可以通过电源管理系统与处理器910逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图9中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
261.应理解的是，本技术实施例中，输入单元904可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)9041和麦克风9042，图形处理器9041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元906可包括显示面板9061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板9061。用户输入单元907包括触控面板9071以及其他输入设备9072。触控面板9071，也称为触摸屏。触控面板9071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备9072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
262.本技术实施例中，射频单元901将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器910处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元901包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。
263.存储器909可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器909可主要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器909可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
264.处理器910可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器910可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器910中。
265.其中，处理器910，用于终端900满足的第一条件，并使用第一条件对应的ai模型参数。由此，可以有效提升终端使用ai模型参数的灵活性，提升系统性能。
266.可选的，处理器910，用于确定终端900满足的第一条件，并使用所述第一条件对应的ai模型参数。
267.可选的，射频单元901，用于从网络侧设备接收第一配置信息，所述第一配置信息用于为终端配置不同条件下的ai模型参数；
268.处理器910，还用于根据所述第一配置信息，使用所述第一条件对应的ai模型参数。
269.可选的，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数。
270.可选的，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的ai模型参数集合。
271.可选的，射频单元901，还用于从网络侧设备接收第一指示信息；第一指示信息用于指示ai模型参数集合中的与第一条件对应的ai模型参数；或者，第一指示信息用于指示终端900在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数；
272.处理器910，还用于根据所述第一配置信息以及所述第一指示信息，使用所述第一条件对应的ai模型参数。
273.可选的，处理器910，还用于根据所述第一配置信息以及协议约定，使用所述第一条件对应的ai模型参数；所述协议约定为所述终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的ai模型参数、初始激活的ai模型参数、优先使用的ai模型参数。
274.可选的，处理器910，还用于根据第一预设规则，使用第一条件对应的ai模型参数；
275.其中，所述第一预设规则包括以下至少一项：
276.各条件下默认使用、初始激活或优先使用终端自身的ai模型参数；
277.终端使用任意ai模型参数；
278.各条件下默认使用、初始激活或优先使用通用ai模型参数。
279.可选的，处理器910，还用于根据第二预设规则，不使用第一条件对应的ai模型参数；所述第二预设规则包括：各条件下默认使用、初始激活或优先使用非ai模型参数。
280.本技术实施例提供的终端900能够实现图4的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
281.本技术实施例还提供一种网络侧设备，包括处理器和通信接口，通信接口用于向终端发送第一配置信息，该第一配置信息用于为终端配置不同条件下的ai模型参数。该网络侧设备实施例是与上述网络侧设备方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该网络侧设备实施例中，且能达到相同的技术效果。
282.具体地，本技术实施例还提供了一种网络侧设备。如图10所示，该网络侧设备100包括：天线101、射频装置102、基带装置103。天线101与射频装置102连接。在上行方向上，射频装置102通过天线101接收信息，将接收的信息发送给基带装置103进行处理。在下行方向上，基带装置103对要发送的信息进行处理，并发送给射频装置102，射频装置102对收到的信息进行处理后经过天线101发送出去。
283.上述频带处理装置可以位于基带装置103中，以上实施例中网络侧设备执行的方法可以在基带装置103中实现，该基带装置103包括处理器104和存储器105。
284.基带装置103例如可以包括至少一个基带板，该基带板上设置有多个芯片，如图10所示，其中一个芯片例如为处理器104，与存储器105连接，以调用存储器105中的程序，执行以上方法实施例中所示的网络侧设备操作。
285.该基带装置103还可以包括网络接口106，用于与射频装置102交互信息，该接口例如为通用公共无线接口(common public radio interface，简称cpri)。
286.具体地，本技术实施例的网络侧设备还包括：存储在存储器105上并可在处理器104上运行的指令或程序，处理器104调用存储器105中的指令或程序执行图7中所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。
287.本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述参数选择方法实施例的各个过程，或者实现上述参数配置方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
288.其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器
(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
289.本技术实施例另提供了一种芯片，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，实现上述参数选择方法实施例的各个过程，或者实现上述参数配置方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
290.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。
291.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
292.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络侧设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
293.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。