1.本公开涉及通信技术领域，尤其涉及通信方法及装置、通信设备、通信系统。
背景技术：
2.人工智能(artificial intelligence，ai)技术在多个领域取得不断突破，通过在无线空口中应用ai技术进行通信处理，包括ai模型的训练以及模型的推理应用，以对无线空口的传输技术进行辅助提高。
技术实现要素：
3.网络设备为终端配置ai模型后，存在终端不支持使用该ai模型进行通信的情况。
4.本公开实施例提出了通信方法及装置、通信设备、通信系统。
5.根据本公开实施例的第一方面，提供一种通信方法，由网络设备执行，所述方法包括：确定第一信息，所述第一信息用于确定终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态；基于所述第一信息，确定是否配置所述ai模型或ai功能。用于避免终端处理过载，提高通信的通信效率。
6.根据本公开实施例的第二方面，提供一种通信方法，由终端执行，所述方法包括：发送第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态，所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能。
7.根据本公开实施例的第三方面，提供一种通信方法，用于通信系统，所述方法包括：网络设备确定第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态，所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能；网络设备基于所述第一信息，确定是否为所述终端配置所述ai模型或ai功能。
8.根据本公开实施例的第四方面，提供一种第一通信装置，所述装置包括：处理模块，用于确定第一信息，所述第一信息用于确定终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态；基于所述第一信息，确定是否配置所述ai模型或ai功能。
9.根据本公开实施例的第五方面，提供一种第二通信装置，所述装置包括：发送模块，用于发送第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的载状态，所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能。
10.根据本公开实施例的第六方面，提供通信设备，包括：一个或多个处理器；其中，所述处理器用于调用指令以使得所述通信设备执行第一方面、第二方面中任一项所述的通信方法。
11.根据本公开实施例的第七方面，提供通信系统，包括终端和网络设备，其中，所述终端被配置为实现第二方面中任一项所述的通信方法，所述网络设备被配置为实现第一方面中任一项所述的通信方法。
12.根据本公开实施例的第八方面，提供存储介质，所述存储介质存储有指令，其特征在于，当所述指令在通信设备上运行时，使得所述通信设备执行第一方面、第二方面中任一
项所述的通信方法。
附图说明
13.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。
14.图1是根据本公开实施例示出的通信系统的架构示意图。
15.图2是根据本公开实施例示出的通信方法交互示意图。
16.图3a是根据本公开实施例示出的通信法流程图。
17.图3b是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
18.图3c是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
19.图3d是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
20.图4a是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
21.图4b是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
22.图4c是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
23.图5是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。
24.图6a是根据本公开实施例示出的第一通信装置示意图。
25.图6b是根据本公开实施例示出的第二通信装置示意图。
26.图7a是根据一示例性实施例示出的一种通信设备示意图。
27.图7b是根据一示例性实施例示出的一种芯片结构示意图。
具体实施方式
28.本公开实施例提出了通信方法及装置、通信设备、通信系统。
29.第一方面，本公开实施例提出了通信方法，由网络设备执行，方法包括：确定第一信息，第一信息用于确定终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态；基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。
30.在上述实施例中，网络设备基于第一信息，确定终端进行通信的状态，以便网络设备能够基于终端进行通信的状态确定是否为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，无法基于网络设备配置的ai模型或ai功能进行通信，从而提高通信效率。
31.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：
32.终端接收网络设备配置的ai模型或ai功能；
33.终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能；
34.终端支持的总存储；
35.终端支持的总算力资源；
36.终端支持的ai模型或ai功能；
37.终端支持的ai模型或ai功能占用的存储；
38.终端支持的ai模型或ai功能占用的算力资源；
39.终端支持的ai模型或ai功能的最大数量；
40.终端的剩余算力资源；
41.终端的剩余存储；
42.终端是否期望被配置ai模型或ai功能；
43.终端同时支持的ai模型或ai功能的数量；
44.所述终端的电量信息；
45.所述终端允许被配置ai模型或ai功能的条件。
46.在上述实施例中，网络设备通过第一信息，能够确定终端进行通信的状态，以便网络设备能够基于终端进行通信的状态确定是否为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，无法基于网络设备配置的ai模型或ai功能进行通信，从而提高通信效率。
47.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，确定第一信息，包括：接收第一信息。
48.在上述实施例中，网络设备通过接收终端发送的第一信息，确定终端进行通信的状态，以便网络设备能够基于终端进行通信的状态确定是否为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，无法基于网络设备配置的ai模型或ai功能进行通信，从而提高通信效率。
49.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端支持的总存储、终端支持的总算力资源、终端支持的ai模型或ai功能、终端支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端支持的ai模型或ai功能占用的算力资源；所述基于所述第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括：基于所述第一信息，确定所述终端的剩余存储和剩余算力资源；基于所述终端的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能。
50.在上述实施例中，网络设备基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定是否为终端配置ai模型或ai功能，避免终端的剩余存储和剩余算力无法保证终端基于ai模型或ai功能进行通信，导致通信失败。
51.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定是否为终端配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：终端的剩余存储和剩余算力资源支持终端接受配置的ai模型或ai功能，确定配置ai模型或ai功能；终端的剩余存储和剩余算力资源不支持终端接受配置的ai模型或ai功能，确定不为终端配置ai模型或ai功能。
52.在上述实施例中，网络设备基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定终端能够接收配置的ai模型或ai功能，为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，从而提高通信效率。网络设备基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定终端无法接收配置的ai模型或ai功能，确定不为终端配置ai模型或ai功能，避免了终端处理过载，从而提高通信效率。
53.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一信息用于指示终端支持的ai模型或ai功能的最大数量；
54.基于第一信息，确定是否为终端配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：终端支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，确定不为终端配置ai模型或ai功能；终端支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端当前被配置的进行通信的ai模型的数量，确定为终端配置ai模型或ai功能。
55.在上述实施例中，网络设备确定终端支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，确定终端无法接收配置的ai模型
或ai功能，不为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，从而提高通信效率。网络设备确定终端支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，确定终端能够接收配置的ai模型或ai功能，为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，从而提高通信效率。
56.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示以下至少一项：所述终端接受网络设备配置的ai模型或ai功能、所述终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能；
57.所述基于所述第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
58.所述第一信息用于指示所述终端接受网络设备配置的ai模型或ai功能，确定配置所述ai模型或ai功能；
59.所述第一信息用于指示所述终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能，确定不配置所述ai模型或ai功能。
60.在上述实施例中，网络设备为终端配置ai模型或ai功能后，终端发送第一信息为接收配置或拒绝配置，从而网络设备能够确定终端进行通信的状态，避免终端处理过载，从而提高通信效率。若第一信息为终端接收网络设备配置的ai模型或ai功能，说明终端当前能够处理ai模型或ai功能，则网络设备可以确定能够再次为终端配置ai模型或ai功能。
61.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：所述终端的剩余算力资源、所述终端的剩余存储以及所述终端是否期望被配置ai模型或ai功能；
62.所述基于所述第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
63.所述终端的剩余算力资源和剩余存储支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，且所述终端期望被配置ai模型或ai功能，确定配置ai模型或ai功能；
64.所述终端的剩余算力资源不支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能；
65.所述终端的剩余存储不支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能；
66.所述终端不期望被配置ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能。
67.在上述实施例中，网络设备基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定终端能够接收配置的ai模型或ai功能，并且终端期望被配置ai模型或ai功能，则网络设备为终端配置ai模型或ai功能，避免了终端处理过载，从而提高通信效率。网络设备基于终端的剩余存储和剩余算力资源，确定终端无法接收配置的ai模型或ai功能，和/或，终端不期望接收新的ai模型或ai功能，则网络设备确定不为终端配置ai模型或ai功能，避免了终端处理过载，从而提高通信效率。
68.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，第一信息用于指示：终端同时支持的ai模型或ai功能的数量；
69.基于第一信息，确定是否为终端配置ai模型，包括：确定为终端配置ai模型或ai功能，配置的ai模型或ai功能的数量基于终端同时支持的ai模型或ai功能的数量确定。
70.在上述实施例中，在上述实施例中，网络设备基于终端同时支持的ai模型或ai功能的数量，为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，从而提高通信效率。
71.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，方法还包括：发送第二信息；所述第二信息包括以下至少一项：所述第二信息用于配置ai模型或ai功能；所述第二信息用于指示终端发送所述第一信息。
72.在上述实施例中，网络设备发送第二信息，为终端配置ai模型或ai功能；或者，网络设备发送第二信息，指示终端发送第一信息。从而使网络设备能够获取第一信息，避免终端处理过载，从而提高通信效率。
73.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在基于第一信息确定配置所述ai模型或ai功能之后，发送第三信息，第三信息用于配置ai模型或ai功能。
74.在上述实施例中，当网络设备确定为终端配置ai模型或ai功能时，可以发送第三信息，为终端配置ai模型或ai功能。
75.结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，在发送第三信息之后，方法还包括：接收第四信息，第四信息用于指示终端接受第三信息配置的ai模型或ai功能，或第四信息用于指示终端拒绝第三信息配置的ai模型或ai功能。
76.在上述实施例中，当网络设备为终端配置第三信息后，终端可再次基于自身状态确定是否接收第三信息配置的ai模型或ai功能，避免终端处理过载，提高通信效率。
77.第二方面，本公开实施例提出了通信方法，由终端执行，方法包括：发送第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态，所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能。
78.在上述实施例中，终端通过发送第一信息，使得网络设备能够基于第一信息，确定终端进行通信的状态，以便网络设备能够基于终端进行通信的状态确定是否为终端配置ai模型或ai功能，避免终端处理过载，无法基于网络设备配置的ai模型或ai功能进行通信，从而提高通信效率。
79.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示以下至少一项：
80.所述终端接受网络设备配置的ai模型或ai功能；
81.所述终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能；
82.所述终端支持的总存储；
83.所述终端支持的总算力资源；
84.所述终端支持的ai模型或ai功能；
85.所述终端支持的ai模型或ai功能占用的存储；
86.所述终端支持的ai模型或ai功能占用的算力资源；
87.所述终端支持的ai模型或ai功能的最大数量；
88.所述终端的剩余算力资源；
89.所述终端的剩余存储；
90.所述终端是否期望被配置ai模型或ai功能；
91.所述终端同时支持的ai模型或ai功能的数量；
92.所述终端的电量信息；
93.所述终端允许被配置ai模型或ai功能的条件。
94.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示以下至少
一项：所述终端支持的总存储、所述终端支持的总算力资源、所述终端支持的ai模型或ai功能、所述终端支持的ai模型或ai功能占用的存储、所述终端支持的ai模型或ai功能占用的算力资源。
95.所述第一信息用于所述网络设备确定所述终端的剩余存储和剩余算力资源，并用于所述网络设备基于所述终端的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能。
96.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于所述网络设备确定所述终端的剩余存储和剩余算力资源，并用于所述网络设备基于所述终端的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：所述终端的剩余存储和剩余算力资源支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，所述第一信息用于所述网络设备确定配置所述ai模型或ai功能；所述终端的剩余存储和剩余算力资源不支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，所述第一信息用于所述网络设备确定不配置所述ai模型或ai功能。
97.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示所述终端支持的ai模型或ai功能的最大数量；
98.所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
99.所述终端支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于所述终端当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，所述第一信息用于所述网络设备确定不配置ai模型或ai功能；
100.所述终端支持的ai模型或ai功能的最大数量大于所述终端当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，所述第一信息用于所述网络设备确定为所述终端配置ai模型或ai功能。
101.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示所述终端接受网络设备配置的ai模型或ai功能，或所述终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能；
102.所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
103.所述第一信息用于指示所述终端接受网络设备配置的ai模型或ai功能，所述第一信息用于指示所述网络设备确定不配置所述ai模型或ai功能；
104.所述第一信息用于指示所述终端拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能，所述第一信息用于指示所述网络设备确定不配置所述ai模型或ai功能。
105.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示以下至少一项：所述终端的剩余算力资源、所述终端的剩余存储以及所述终端是否期望被配置ai模型或ai功能；
106.所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
107.所述终端的剩余算力资源和剩余存储支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，且所述终端期望被配置ai模型或ai功能，所述第一信息用于指示所述网络设备确定配置ai模型或ai功能；
108.所述终端的剩余算力资源不支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，所述第一信息用于指示所述网络设备确定不配置ai模型或ai功能；
109.所述终端的剩余存储不支持所述终端接受配置的ai模型或ai功能，所述第一信息
用于指示所述网络设备确定不配置ai模型或ai功能；
110.所述终端不期望被配置ai模型或ai功能，所述第一信息用于指示所述网络设备确定不配置ai模型或ai功能。
111.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，所述第一信息用于指示以下至少一项：所述终端同时支持的ai模型或ai功能的数量；所述第一信息用于网络设备确定配置ai模型或ai功能，所述配置的ai模型或ai功能的数量基于所述终端同时支持的ai模型或ai功能的数量确定。
112.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，在发送第一信息之前，所述方法还包括：
113.接收第二信息；
114.所述第二信息包括以下至少一项：
115.所述第二信息用于配置ai模型或ai功能；
116.所述第二信息用于指示终端发送所述第一信息。
117.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，在所述第一信息用于网络设备确定配置所述ai模型或ai功能之后，所述方法还包括：
118.接收第三信息，所述第三信息用于配置ai模型或ai功能。
119.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，在接收第三信息之后，所述方法还包括：
120.发送第四信息，所述第四信息用于指示终端接受所述第三信息配置的ai模型或ai功能，或所述第四信息用于指示终端拒绝所述第三信息配置的ai模型或ai功能。
121.第三方面，本公开实施例提供了通信方法，用于通信系统，方法包括：网络设备确定第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态，所述第一信息用于网络设备确定为所述终端是否配置ai模型或ai功能；网络设备基于所述第一信息，确定是否为所述终端配置所述ai模型或ai功能。
122.第四方面，本公开实施例提出了第一通信装置，上述第一通信装置包括：处理模块，用于确定第一信息，所述第一信息用于确定终端基于ai模型或ai功能进行通信的状态；基于所述第一信息，确定是否为所述终端配置所述ai模型或ai功能。
123.第五方面，本公开实施例提出了第二通信装置，上述第二通信装置包括：发送模块，用于发送第一信息，所述第一信息用于指示终端基于ai模型或ai功能进行通信的载状态，所述第一信息用于网络设备确定为所述终端是否配置ai模型或ai功能。
124.第六方面，本公开实施例提出了通信设备，上述通信设备包括：一个或多个处理器；用于存储指令的一个或多个存储器；其中，上述处理器用于调用上述指令以使得上述通信设备执行如第一方面和第二方面、第一方面和第二方面的可选实现方式所描述的通信方法。
125.第七方面，本公开实施例提出了通信系统，上述通信系统包括：网络设备、终端；其中，上述网络设备被配置为执行如第一方面和第三方面的可选实现方式所描述的方法，上述终端被配置为执行如第二方面和第三方面的可选实现方式所描述的方法。
126.第八方面，本公开实施例提出了存储介质，上述存储介质存储有指令，当上述指令在通信设备上运行时，使得上述通信设备执行如第一方面和第三方面、第二方面和第三方
面的可选实现方式所描述的方法。
127.第九方面，本公开实施例提出了程序产品，上述程序产品被通信设备执行时，使得上述通信设备执行如第一方面和第三方面、第二方面和第三方面的可选实现方式所描述的方法。
128.第十方面，本公开实施例提出了计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面和第三方面、第二方面和第三方面的可选实现方式所描述的方法。
129.可以理解地，上述第一通信装置、第二通信装置、通信设备、通信系统、存储介质、程序产品、计算机程序均用于执行本公开实施例所提出的方法。因此，其所能达到的有益效果可以参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。
130.本公开实施例提出了通信方法。在一些实施例中，通信方法与信息处理方法等术语可以相互替换，通信装置与信息处理装置、通信装置等术语可以相互替换，信息处理系统、通信系统等术语可以相互替换。
131.本公开实施例并非穷举，仅为部分实施例的示意，不作为对本公开保护范围的具体限制。在不矛盾的情况下，某一实施例中的每个步骤均可以作为独立实施例来实施，且各步骤之间可以任意组合，例如，在某一实施例中去除部分步骤后的方案也可以作为独立实施例来实施，且在某一实施例中各步骤的顺序可以任意交换，另外，某一实施例中的可选实现方式可以任意组合；此外，各实施例之间可以任意组合，例如，不同实施例的部分或全部步骤可以任意组合，某一实施例可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。
132.在各本公开实施例中，如果没有特殊说明以及逻辑冲突，各实施例之间的术语和/或描述具有一致性，且可以互相引用，不同实施例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。
133.本公开实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非作为对本公开的限制。
134.在本公开实施例中，除非另有说明，以单数形式表示的元素，如“一个”、“一种”、“该”、“上述”、“所述”、“前述”、“这一”等，可以表示“一个且只有一个”，也可以表示“一个或多个”、“至少一个”等。例如，在翻译中使用如英语中的“a”、“an”、“the”等冠词(article)的情况下，冠词之后的名词可以理解为单数表达形式，也可以理解为复数表达形式。
135.在本公开实施例中，“多个”是指两个或两个以上。
136.在一些实施例中，“至少一者(至少一项、至少一个)(at least one of)”、“一个或多个(one or more)”、“多个(a plurality of)”、“多个(multiple)等术语可以相互替换。
137.在一些实施例中，“a、b中的至少一者”、“a和/或b”、“在一情况下a，在另一情况下b”、“响应于一情况a，响应于另一情况b”等记载方式，根据情况可以包括以下技术方案：在一些实施例中a(与b无关地执行a)；在一些实施例中b(与a无关地执行b)；在一些实施例中从a和b中选择执行(a和b被选择性执行)；在一些实施例中a和b(a和b都被执行)。当有a、b、c等更多分支时也类似上述。
138.在一些实施例中，“a或b”等记载方式，根据情况可以包括以下技术方案：在一些实施例中a(与b无关地执行a)；在一些实施例中b(与a无关地执行b)；在一些实施例中从a和b中选择执行(a和b被选择性执行)。当有a、b、c等更多分支时也类似上述。
139.本公开实施例中的“第一”、“第二”等前缀词，仅仅为了区分不同的描述对象，不对
communication device)、远程设备(remote device)、移动订户站(mobile subscriber station)、接入终端(access terminal)、移动终端(mobile terminal)、无线终端(wireless terminal)、远程终端(remote terminal)、手持设备(handset)、用户代理(user agent)、移动客户端(mobile client)、客户端(client)等术语可以相互替换。
147.在一些实施例中，接入网设备、核心网设备、或网络设备可以被替换为终端。例如，针对将接入网设备、核心网设备、或网络设备以及终端间的通信置换为多个终端间的通信(例如，设备对设备(device-to-device，d2d)、车联网(vehicle-to-everything，v2x)等)的结构，也可以应用本公开的各实施例。在该情况下，也可以设为终端具有接入网设备所具有的全部或部分功能的结构。此外，“上行”、“下行”等术语也可以被替换为与终端间通信对应的术语(例如，“侧行(side)”)。例如，上行信道、下行信道等可以被替换为侧行信道，上行链路、下行链路等可以被替换为侧行链路。
148.在一些实施例中，终端可以被替换为接入网设备、核心网设备、或网络设备。在该情况下，也可以设为接入网设备、核心网设备、或网络设备具有终端所具有的全部或部分功能的结构。
149.在一些实施例中，获取数据、信息等可以遵照所在地国家的法律法规。
150.在一些实施例中，可以在得到用户同意后获取数据、信息等。
151.此外，本公开实施例的表格中的每一元素、每一行、或每一列均可以作为独立实施例来实施，任意元素、任意行、任意列的组合也可以作为独立实施例来实施。
152.图1是根据本公开实施例示出的通信系统的架构示意图(只包括发明点相关主体及其重要对侧的系统图，主体数量对应于发明点涉及的主体数量)。
153.如图1所示，通信系统100包括终端101(terminal)101、网络设备102。
154.在一些实施例中，终端101例如包括手机(mobile phone)、可穿戴设备、物联网设备、具备通信功能的汽车、智能汽车、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，vr)终端101设备、增强现实(augmented reality，ar)终端101设备、工业控制(industrial control)中的无线终端101设备、无人驾驶(self-driving)中的无线终端101设备、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端101设备、智能电网(smart grid)中的无线终端101设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端101设备、智慧城市(smart city)中的无线终端101设备、智慧家庭(smart home)中的无线终端101设备中的至少一者，但不限于此。
155.在一些实施例中，网络设备102可包括接入网设备和核心网设备的至少一者。
156.在一些实施例中，终端101例如包括手机(mobile phone)、可穿戴设备、物联网设备、具备通信功能的汽车、智能汽车、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，vr)终端101设备、增强现实(augmented reality，ar)终端101设备、工业控制(industrial control)中的无线终端101设备、无人驾驶(self-driving)中的无线终端101设备、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端101设备、智能电网(smart grid)中的无线终端101设备、运输安全(transportation safety)中的无线终端101设备、智慧城市(smart city)中的无线终端101设备、智慧家庭(smart home)中的无线终端101设备中的至少一者，但不限于此。
157.在一些实施例中，接入网设备例如是将终端101接入到无线网络的节点或设备，接
入网设备可包括5g通信系统中的演进节点b(evolved nodeb，enb)、下一代演进节点b(next generation enb，ng-enb)、下一代节点b(next generation nodeb，gnb)、节点b(node b，nb)、家庭节点b(home node b，hnb)、家庭演进节点b(home evolved nodeb，henb)、无线回传设备、无线网络控制器(radio network controller，rnc)、基站控制器(base station controller，bsc)、基站收发台(base transceiver station，bts)、基带单元(base band unit，bbu)、移动交换中心、6g通信系统中的基站、开放型基站(open ran)、云基站(cloud ran)、其他通信系统中的基站、无线保真(wireless fidelity，wifi)系统中的接入节点中的至少一者，但不限于此。
158.在一些实施例中，本公开的技术方案可适用于open ran架构，此时，本公开实施例所涉及的接入网设备间或者接入网设备内的接口可变为open ran的内部接口，这些内部接口之间的流程和信息交互可以通过软件或者程序实现。
159.在一些实施例中，接入网设备可以由集中单元(central unit，cu)与分布式单元(distributed unit，du)组成的，其中，cu也可以称为控制单元(control unit)，采用cu-du的结构可以将接入网设备的协议层拆分开，部分协议层的功能放在cu集中控制，剩下部分或全部协议层的功能分布在du中，由cu集中控制du，但不限于此。
160.在一些实施例中，核心网设备可以是一个设备，包括一个或多个网元，也可以是多个设备或设备群，包括一个或多个网元，也可以是实体的。核心网例如包括演进分组核心(evolved packet core，epc)、5g核心网络(5g core network，5gcn)、下一代核心(next generation core，ngc)中的至少一者。
161.可以理解的是，本公开实施例描述的通信系统是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提出的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本公开实施例提出的技术方案对于类似的技术问题同样适用。
162.下述本公开实施例可以应用于图1所示的通信系统100、或部分主体，但不限于此。图1所示的各主体是例示，通信系统可以包括图1中的全部或部分主体，也可以包括图1以外的其他主体，各主体数量和形态为任意，各主体可以是实体的也可以是虚拟的，各主体之间的连接关系是例示，各主体之间可以不连接也可以连接，其连接可以是任意方式，可以是直接连接也可以是间接连接，可以是有线连接也可以是无线连接。
163.本公开各实施例可以应用于长期演进(long term evolution，lte)、lte-advanced(lte-a)、lte-beyond(lte-b)、super 3g、imt-advanced、第四代移动通信系统(4th generation mobile communication system，4g)、)、第五代移动通信系统(5th generation mobile communication system，5g)、5g新空口(new radio，nr)、未来无线接入(future radio access，fra)、新无线接入技术(new-radio access technology，rat)、新无线(new radio，nr)、新无线接入(new radio access，nx)、未来一代无线接入(future generation radio access，fx)、global system for mobile communications(gsm(注册商标))、cdma2000、超移动宽带(ultra mobile broadband，umb)、ieee 802.11(wi-fi(注册商标))、ieee 802.16(wimax(注册商标))、ieee 802.20、超宽带(ultra-wideband，uwb)、蓝牙(bluetooth(注册商标))、陆上公用移动通信网(public land mobile network，plmn)网络、设备到设备(device-to-device，d2d)系统、机器到机器(machine to machine，m2m)系
统、物联网(internet of things，iot)系统、车联网(vehicle-to-everything，v2x)、利用其他通信方法的系统、基于它们而扩展的下一代系统等。此外，也可以将多个系统组合(例如，lte或者lte-a与5g的组合等)应用。
164.近年来，人工智能(artificial intelligence，ai)技术在多个领域取得不断突破。智能语音、计算机视觉等领域的持续发展不仅为智能终端带来丰富多彩的各种应用，在教育、交通、家居、医疗、零售、安防等多个领域也有广泛应用，给人们生活带来便利同时，也在促进各个行业进行产业升级。ai技术也正在加速与其他学科领域交叉渗透，其发展融合不同学科知识同时，也为不同学科的发展提供了新的方向和方法。
165.在一些实施例中，在无线接入网(radio access network，ran)中设立关于ai技术在无线空口中的研究项目，以在无线空口中引入人工智能技术，对无线空口的传输技术进行辅助提高。并且，目前已支持在无线空口中应用ai技术进行通信处理，包括ai模型的训练以及模型的推理应用。
166.在一些实施例中，针对ai用例会定义相关的ai模型，或者ai功能。终端101会向网络设备102上报其支持的ai模型或者ai功能。网络设备102会根据终端101上报的ai功能或者ai模型，为终端101配置ai模型或ai功能。例如终端101上报其支持ai功能1，ai功能2，ai功能3，网络设备102可以为终端101配置ai功能2。
167.在一些实施例中，网络设备102配置了ai功能或ai模型，终端101会按照网络设备102的配置进行对应的操作。
168.在一些实施例中，终端101要使用某个ai模型或ai功能进行通信时，终端101需要消耗一定的算力资源并占用一定的存储。但，终端101此时的状态并不一定支持终端101使用该ai模型或ai功能进行通信。
169.在一些实施例中，ai模型或ai功能可以包括以下至少一项：ai模型、ai功能、ai模型和ai功能，以下实施例不再进行赘述。
170.图2是根据本公开实施例示出的通信方法的交互示意图。如图2所示，本公开实施例涉及通信方法，用于通信系统100，上述方法包括：
171.步骤s2101，网络设备102向终端101发送第二信息。
172.在一些实施例中，终端101接收网络设备102发送的第二信息。
173.在一些实施例中，第二信息用于指示终端101查询终端101基于ai模型或ai功能进行通信的状态信息。
174.在一些实施例中，第二信息用于指示网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，第二信息通过指示ai模型或ai功能的标识，指示网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，标识可以是“id”“名称”等。
175.在一些实施例中，第二信息用于指示终端101发送第一信息。
176.在一些实施例中，第二信息的名称不做限定，例如是“指示信息”、“配置信息”、“配置信令”、“查询信息”“查询信令”等。
177.在一些实施例中，第一信息的可选实施方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式，此处不再进行说明。
178.步骤s2102，终端101向网络设备102发送第一信息。
179.在一些实施例中，网络设备102接收终端101发送的第一信息。
180.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101基于ai模型或ai功能进行通信的状态。
181.在一些实施例中，终端101的状态用于指示终端101是否能够基于ai模型或ai功能进行通信。
182.在一些实施例中，第一信息的名称不做限定，例如是“指示信息”、“反馈信息”“状态信息”等。
183.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量、终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量、终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能、终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能、终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能、终端的电量信息、终端允许被配置ai模型或ai功能的条件。
184.可选地，终端的算力资源还可以被称为终端的算力、终端的算力能力等。
185.可选地，终端的存储还可以被称为终端的存储能力等。
186.可选地，终端101的剩余算力资源表示终端101的总的算力资源中，除了已经被配置的ai模型或ai功能占用的算力资源之外，剩余的算力资源。
187.可选地，终端101的剩余存储表示终端101的总的存储中，除了已经被配置的ai模型或ai功能占用的存储之外，剩余的存储。
188.可选地，终端101支持的总存储还可以理解为终端101的存储能力等。
189.可选地，终端101支持的总算力资源还可以理解为终端101支持的总算力、终端101的算力能力等。
190.可选地，“期望被配置”可以解释为终端101期望接收配置的ai模型或ai功能，也可以解释为在接收到配置的ai模型或ai功能等后，对该ai模型或ai功能等执行后续处理；“不期望被配置”可以解释为不期望接收配置的ai模型或ai功能，也可以解释为期望接收但是不期望对该ai模型或ai功能等执行后续处理。
191.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的总存储。可选地，终端101支持的总存储表示终端101能够存储ai模型或ai功能的资源。
192.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的总算力资源。可选地，终端101支持的总算力资源表示终端101能够处理ai模型或ai功能的资源。
193.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能。可选地，第一信息可以包括终端101支持的ai模型或ai功能的名称、标识等。
194.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储。可选地，终端101支持一个或多个ai模型或ai功能，第一信息用于指示一个或多个ai模型或ai功能分别占用的存储。
195.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源。可选地，终端101支持一个或多个ai模型或ai功能，第一信息用于指示一个或多个ai模型或ai功能分别占用的算力资源。
196.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量。
可选地，终端101支持一个或多个ai模型或ai功能，但终端101在同一时刻能够进行通信的ai模型或ai功能的数量与终端101支持的ai模型或ai功能的数量可能并不相同。
197.可选地，终端101当前被配置由多个ai模型或ai功能，终端101确定终端101无法同时基于多个ai模型或ai功能进行通信，终端101确定终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量。
198.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能或第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101是否接受网络设备102配置的ai模型或ai功能由终端101确定。
199.示例性的，终端101基于剩余存储、剩余算力资源以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能等确定终端101是否接受网络设备102配置的ai模型或ai功能。例如，终端101的剩余存储不支持终端101接受新的ai模型或ai功能，则终端101确定终端101无法接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，也即第一消息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。又例如，终端101的剩余存储和剩余算力资源能够支持终端101接受新的ai模型或ai功能，则终端101确定终端101能够接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，也即第一消息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能。
200.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101的电量信息。可选地，电量信息可以包括终端的剩余电量。
201.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件。可选地，终端101向网络设备102发送终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件。
202.可选地，终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件可以包括以下至少一项：终端101允许被配置ai模型或ai功能的存储、终端101允许被配置ai模型或ai功能的算力资源、终端101允许被配置ai模型或ai功能的电量等，本公开实施例在此不做限定。
203.在一些实施例中，终端101接收到网络设备102发送的第二信息，第二信息用于指示网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101向网络设备102发送的第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能、终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。
204.在一些实施例中，终端101接收到网络设备102发送的第二信息，第二信息用于指示终端101发送第一信息。可选地，终端101向网络设备102发送的第一信息用于指示终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能。
205.在一些实施例中，终端101接收到网络设备101发送的第二信息，第二信息用于指示网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101向网络设备102发送的第一信息用于指示终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量.
206.在一些实施例中，步骤s2101为可选步骤。
207.在一些实施例中，终端101未接收网络设备102发送的第二信息，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量、终端的电量信息、终端允许被配置ai模型或ai功能的条件。
208.步骤s2103，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。
209.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源。
210.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定终端101的剩余存储和剩余算力资源。
211.可选地，网络设备102基于终端101支持的总存储和终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能占用的存储确定终端101的剩余存储。可选地，网络设备102能够知晓终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能占用的存储基于终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储确定。
212.应当理解的是，终端101目前被配置的ai模型或ai功能为终端101支持的ai模型或ai功能。
213.可选地，网络设备102基于终端101支持的总算力资源和终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能确定终端101的剩余算力资源。可选地，网络设备102能够知晓终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101目前已经被配置的ai模型或ai功能占用的算力资源基于终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源确定。
214.在一些实施例中，网络设备102基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能。
215.在一些实施例中，网络设备102基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一者：
216.终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；
217.终端101的剩余存储和剩余算力资源无法支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
218.可选地，终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接收配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101的剩余存储大于或等于终端101支持的ai模型或ai功能所占用的存储，且终端101的剩余算力资源大于或等于终端101支持的ai模型或ai功能所占用的算力资源，则网络设备102确定终端101能够接收新的配置的ai模型或ai功能，进而确定配置ai模型或ai功能。
219.可选地，终端101的剩余存储和剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能。可选地，终端101的剩余存储小于终端101支持的ai模型或ai功能所占用的存储，且终端101的剩余算力资源小于终端101支持的ai模型或ai功能所占用的算力资源，则网络设备102确定终端101无法接受新的配置的ai模型或ai功能，进而确定不配置ai模型或ai功能。
220.在一些实施例中，终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
221.在一些实施例中，终端101的剩余存储和剩余算力资源无法支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
222.在一些实施例中，终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；终端101的剩余存储和剩余算力资
源无法支持终端101接收配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
223.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量。
224.可选地，网络设备102基于终端支持的ai模型或ai功能的最大数量和终端当前被配置的进行ai模型或ai功能的数量，确定是否配置ai模型或ai功能。
225.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一者：
226.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；
227.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
228.在一些实施例中，终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
229.在一些实施例中，终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
230.在一些实施例中，终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
231.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量。
232.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括：
233.网络设备102基于终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量，确定配置ai模型或ai功能。
234.可选地，网络设备102配置的ai模型或ai功能的数量基于终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量确定。例如，终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量为3个，则网络设备102确定配置的ai模型或ai功能的数量小于或等于3个。
235.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，或终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。
236.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
237.第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；
238.第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
239.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
240.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai
功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
241.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
242.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能。
243.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一者：
244.终端101的剩余算力资源和剩余存储支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，且终端101期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；
245.终端101的剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
246.终端101的剩余存储不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
247.终端101不期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
248.在一些实施例中，终端101的剩余算力资源和剩余存储支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，且终端101期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
249.在一些实施例中，终端101的剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
250.在一些实施例中，终端101的剩余存储不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
251.在一些实施例中，终端101不期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
252.在一些实施例中，终端101的剩余算力资源和剩余存储支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，且终端101期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能；终端101的剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；终端101的剩余存储不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；终端101不期望被配置ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
253.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101的电量信息。
254.在一些实施例中，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一者：
255.终端101的电量信息不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
256.终端101的电量信息支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
257.在一些实施例中，终端101的电量信息不支持终端101接受配置的ai模型或ai功
能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
258.在一些实施例中，终端101的电量信息支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
259.在一些实施例中，终端101的电量信息不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；终端101的电量信息支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，网络设备102确定配置ai模型或ai功能。
260.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件。
261.可选地，终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件为终端101允许被配置ai模型或ai功能的算力资源。
262.可选地，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一者：
263.网络设备101基于终端101当前的算力资源确定满足终端101允许被配置ai模型或ai功能的算力资源，确定配置ai模型或ai功能；
264.网络设备101基于终端101当前的算力资源确定不满足终端101允许被配置ai模型或ai功能的算力资源，确定不配置ai模型或ai功能。
265.可选地，终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件为终端101允许被配置ai模型或ai功能的存储。
266.可选地，网络设备102基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括：
267.网络设备101基于终端101当前的存储确定满足终端101允许被配置ai模型或ai功能的存储，确定配置ai模型或ai功能；
268.网络设备101基于终端101当前的存储确定不满足终端101允许被配置ai模型或ai功能的存储，确定不配置ai模型或ai功能。
269.步骤s2104，网络设备102向终端101发送第三信息。
270.在一些实施例中，终端101接收网络设备102发送的第三信息。
271.在一些实施例中，第三信息用于网络设备102配置ai模型或ai功能。
272.可选地，当网络设备102向终端101发送第二信息，且第二信息用于指示网络设备102配置的ai模型或ai功能时，第三信息和第二信息配置的ai模型或ai功能不同。
273.可选地，第二信息用于指示网络设备102配置的ai模型或ai功能，终端101基于第二信息确定终端101是否接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，若终端确定接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，网络设备102可以发送第三信息配置新的ai模型或ai功能。可选地，第三信息配置新的ai模型或ai功能可以不同于第二信息配置的ai模型或ai功能。
274.例如，第二信息用于配置ai模型1，终端101确定能够接受ai模型1，则网络设备102基于终端101确定能够接受ai模型1的消息，继续配置ai模型2；终端101确定无法接受ai模型1，则网络设备102基于终端101确定无法接受ai模型1的消息，不再继续配置新的ai模型。
275.在一些实施例中，第三信息的名称不做限定，例如是“指示信息”、“配置信息”、“配置信令”等。
276.在一些实施例中，网络设备102配置的ai模型或ai功能为终端101支持的ai模型或ai功能。
277.在一些实施例中，终端101能够基于网络设备102配置的ai模型或ai功能进行通
信。
278.步骤s2105，终端101向网络设备102发送第四信息。
279.在一些实施例中，网络设备102接收终端101发送的第四信息。
280.在一些实施例中，第四信息用于指示终端101接受第三信息配置的ai模型或ai功能。
281.在一些实施例中，第四信息用于指示终端101拒绝第三信息配置的ai模型或ai功能。
282.在一些实施例中，第四信息的名称不做限定，例如是“指示信息”、“反馈信息”等。
283.在一些实施例中，终端101基于终端101的当前状态确定第四信息。
284.在一些实施例中，终端101当前的状态可以包括终端101当前的电量。可选地，若终端101当前的电量低于电量阈值，则第四信息用于拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。可选地，若终端101当前的电量高于电量阈值，则第四信息用于接受网络设备102配置的ai模型或ai功能。
285.在一些实施例中，“发送”、“发射”、“上报”、“下发”、“传输”、“双向传输”、“发送和/或接收”等术语可以相互替换。
286.在一些实施例中，“获取”、“获得”、“得到”、“接收”、“传输”、“双向传输”、“发送和/或接收”可以相互替换，其可以解释为从其他主体接收，从协议中获取，从高层获取，自身处理得到、自主实现等多种含义。
287.在一些实施例中，信息等的名称不限定于实施例中所记载的名称，“信息(information)”、“消息(message)”、“信号(signal)”、“信令(signaling)”、“报告(report)”、“配置(configuration)”、“指示(indication)”、“指令(instruction)”、“命令(command)”、“信道”、“参数(parameter)”、“域”、“字段”、“符号(symbol)”、“码元(symbol)”、“码本(codebook)”、“码字(codeword)”、“码点(codepoint)”、“比特(bit)”、“数据(data)”、“程序(program)”、“码片(chip)”等术语可以相互替换。
288.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s2101～步骤s2105中的至少一者。例如，步骤s2102可以作为独立实施例来实施，步骤s2103可以作为独立实施例来实施，步骤s2102 步骤s2103可以作为独立实施例来实施，步骤s2102 步骤s2103 步骤s2104可以作为独立实施例来实施，步骤s2101 步骤s2102 步骤s2103可以作为独立实施例来实施，步骤s2101 步骤s2102 步骤s2103 步骤s2104可以作为独立实施例来实施，但不限于此。
289.在一些实施例中，步骤s2101、步骤s2103、步骤s2104、步骤s2105是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
290.在一些实施例中，步骤s2101、步骤s2102、步骤s2104、步骤s2105是可选的，在不同实施例中可以对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
291.图3a是根据本公开实施例示出的通信方法的流程示意图。如图3a所示，本公开实施例涉及通信方法，由终端101执行，上述方法包括：
292.步骤s3101，获取第二信息。
293.步骤s3101的可选实现方式可以参见图2的步骤s2101的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
294.在一些实施例中，终端101从网络设备102接收第二信息，但也可以从其它主体接
收第二信息。
295.在一些实施例中，终端101获取由协议规定的第二信息。
296.在一些实施例中，终端101从高层(upper layer(s))获取第二信息。
297.在一些实施例中，终端101进行处理从而得到第二信息。
298.在一些实施例中，步骤s3101被省略，终端101自主实现确定第二信息。
299.步骤s3102，发送第一信息。
300.步骤s3102的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
301.步骤s3103，获取第三信息。
302.步骤s3103的可选实现方式可以参见图2的步骤s2104的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
303.在一些实施例中，终端101从网络设备102接收第三信息，但也可以从其它主体接收第三信息。
304.在一些实施例中，终端101获取由协议规定的第三信息。
305.在一些实施例中，终端101从高层(upper layer(s))获取第三信息。
306.在一些实施例中，终端101进行处理从而得到第三信息。
307.在一些实施例中，步骤s3103被省略，终端101自主实现确定第三信息。
308.步骤s3104，发送第四信息。
309.步骤s3104的可选实现方式可以参见图2的步骤s2105的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
310.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s3101～步骤s3104中的至少一者。例如，步骤s3102可以作为独立实施例来实施，步骤s3103可以作为独立实施例来实施，步骤s3101 步骤s3102可作为独立实施例来实施，步骤s3101 步骤s3103可作为独立实施例来实施，步骤s3103 步骤s3104可作为独立实施例来实施，步骤s3101 步骤s3102 步骤s3103可作为独立实施例来实施，但不限于此。
311.在一些实施例中，步骤s3101是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
312.在一些实施例中，步骤s3103是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
313.在一些实施例中，步骤s3104是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
314.图3b是根据本公开实施例示出的通信方法的流程示意图。如图3b所示，本公开实施例涉及通信方法，由终端101执行，上述方法包括：
315.步骤s3201，获取第二信息。
316.步骤s3201的可选实现方式可以参见图2的步骤s2101的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分。在可选地实施例中，步骤s3201的可选实现方式可参见图3a的步骤s3101、及图3a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
317.在一些实施例中，第二信息用于配置ai模型或ai功能。
318.在一些实施例中，第二信息用于指示终端101确定第一信息。
319.步骤s3202，发送第一信息。
320.步骤s3202的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
321.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能、终端101接收网络设备102配置的ai模型或ai功能、终端101拒绝
322.在一些实施例中，第二信息用于指示配置的ai模型或ai功能。可选地，第一信息用于指示以下至少一项：终端101接收网络设备102配置的ai模型或ai功能、终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能。
323.在一些实施例中，第二信息用于指示终端101确定第一信息。第一信息用于指示以下至少一项：终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能、
324.步骤s3203，获取第三信息。
325.步骤s3203的可选实现方式可以参见图2的步骤s2104的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。在可选地实施例中，步骤s3203的可选实现方式可参见图3a的步骤s3103及图3a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
326.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s3201～步骤s3203中的至少一者。例如，步骤s3202可以作为独立实施例来实施，步骤s3201 步骤s3202可作为独立实施例来实施，步骤s3201 步骤s3202 步骤s3203可作为独立实施例来实施，但不限于此。
327.在一些实施例中，步骤s3203是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
328.网络设备102配置的ai模型或ai功能。
329.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s3201～步骤s3203中的至少一者。例如，步骤s3201可以作为独立实施例来实施，步骤s3201 步骤s3202可作为独立实施例来实施，但不限于此。
330.在一些实施例中，步骤s3203是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
331.图3c是根据本公开实施例示出的通信方法的流程示意图。如图3c所示，本公开实施例涉及通信方法，由终端101执行，上述方法包括：
332.步骤s3301，发送第一信息。
333.步骤s3301的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。在可选地实施例中，步骤s3301的可选实现方式可参见图3a的步骤s3102及图3a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
334.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量、终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量。
335.步骤s3302，获取第三信息。
336.步骤s3302的可选实现方式可以参见图2的步骤s2104的可选实现方式、及图2所涉
及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。在可选地实施例中，步骤s3302的可选实现方式可参见图3a的步骤s3103及图3a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
337.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s3301～步骤s3302中的至少一者。例如，步骤s3301可以作为独立实施例来实施，但不限于此。
338.在一些实施例中，步骤s3302是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
339.图3d是根据本公开实施例示出的通信方法的流程示意图。如图3d所示，本公开实施例涉及通信方法，由终端101执行，上述方法包括：
340.步骤s3401，发送第一信息。
341.步骤s3401的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。在可选地实施例中，步骤s3401的可选实现方式可参见图3a的步骤s3102及图3a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
342.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源。
343.第一信息用于网络设备102确定终端101的剩余存储和剩余算力资源，并用于网络设备102基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能。
344.在一些实施例中，第一信息用于网络设备102确定终端101的剩余存储和剩余算力资源，并用于网络设备102基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
345.终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，第一信息用于网络设备102确定配置ai模型或ai功能；终端101的剩余存储和剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，第一信息用于网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
346.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量；
347.第一信息用于网络设备102确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
348.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，终端101第一信息用于终端101网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
349.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，第一信息用于网络设备102确定为终端101配置ai模型或ai功能。
350.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，或终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能；
351.第一信息用于网络设备102确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
352.第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，第一信息用于指示终端101网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
353.第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能，第一信息用于指示终端101网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
354.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能；
355.第一信息用于网络设备102确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
356.终端101的剩余算力资源和剩余存储支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，且终端101期望被配置ai模型或ai功能，终端101第一信息用于指示网络设备102确定配置ai模型或ai功能；
357.终端101的剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，第一信息用于指示终端101网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
358.终端101的剩余存储不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，第一信息用于指示终端101网络设备102确定不配置ai模型或ai功能；
359.终端101不期望被配置ai模型或ai功能，第一信息用于指示网络设备102确定不配置ai模型或ai功能。
360.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量；终端101第一信息用于网络设备102确定配置ai模型或ai功能，配置的ai模型或ai功能的数量基于终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量确定。
361.在一些实施例中，在发送第一信息之前，方法还包括：
362.接收第二信息；
363.第二信息包括以下至少一项：
364.第二信息用于配置ai模型或ai功能；
365.第二信息用于指示终端101发送第一信息。
366.在一些实施例中，在终端101第一信息用于网络设备102确定配置ai模型或ai功能之后，终端101方法还包括：
367.接收第三信息，第三信息用于配置ai模型或ai功能。
368.结合第二方面的一些实施例，在一些实施例中，在接收第三信息之后，终端101方法还包括：
369.发送第四信息，第四信息用于指示终端101接受第三信息配置的ai模型或ai功能，或第四信息用于指示终端101拒绝第三信息配置的ai模型或ai功能。
370.在本公开实施例中，步骤s3401可以与图3a的步骤s3101、步骤s3103或步骤s3104组合，但不限于此。
371.图4a是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。如图4a所示，本公开实施例涉及通信方法，由网络设备102执行，上述方法包括：
372.步骤s4101，发送第二信息。
373.步骤s4101的可选实现方式可以参见图2的步骤s2101的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
374.步骤s4102，获取第一信息。
375.步骤s4102的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
376.在一些实施例中，网络设备102从终端101接收第一信息，但也可以从其它主体接收第一信息。
377.在一些实施例中，网络设备102获取由协议规定的第一信息。
378.在一些实施例中，网络设备102从高层(upper layer(s))获取第一信息。
379.在一些实施例中，网络设备102进行处理从而得到第一信息。
380.在一些实施例中，步骤s4102被省略，网络设备102自主实现确定第一信息。
381.步骤s4103，基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。
382.步骤s4103的可选实现方式可以参见图2的步骤s2103的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
383.步骤s4104，发送第三信息。
384.步骤s4104的可选实现方式可以参见图2的步骤s2104的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
385.步骤s4105，获取第四信息。
386.步骤s4104的可选实现方式可以参见图2的步骤s2104的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。
387.在一些实施例中，网络设备102从终端101接收第四信息，但也可以从其它主体接收第四信息。
388.在一些实施例中，网络设备102获取由协议规定的第四信息。
389.在一些实施例中，网络设备102从高层(upper layer(s))获取第四信息。
390.在一些实施例中，网络设备102进行处理从而得到第四信息。
391.在一些实施例中，步骤s4105被省略，网络设备102自主实现确定第四信息。
392.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s4101～步骤s4105中的至少一者。例如，步骤s4102可以作为独立实施例来实施，步骤s4103可以作为独立实施例来实施，步骤s4102 步骤s4103可作为独立实施例来实施，步骤s4101 步骤s4102可作为独立实施例来实施，步骤s4103 步骤s4104可作为独立实施例来实施，步骤s4101 步骤s4102 步骤s4103可作为独立实施例来实施，步骤s4102 步骤s4102 步骤s4102可作为独立实施例来实施但不限于此。
393.在一些实施例中，步骤s4101是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
394.在一些实施例中，步骤s4104是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
395.在一些实施例中，步骤s4105是可选地，在不同实施例中可对这些步骤中的一个或多个步骤进行省略或替代。
396.图4b是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。如图4b所示，本公开实施例涉及通信方法，由网络设备102执行，上述方法包括：
397.步骤s4201，发送第二信息。
398.步骤s4201的可选实现方式可以参见图2的步骤s2101的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。可选地实施例中，步骤s4201的可选实现方式可参见图4a的步骤s4101、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
399.步骤s4202，获取第一信息。
400.步骤s4202的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉
及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。可选地实施例中，步骤s4202的可选实现方式可参见图4a的步骤s4102、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
401.步骤s4203，基于第一信息，确定是否为终端101配置ai模型或ai功能。
402.步骤s4203的可选实现方式可以参见图2的步骤s2103的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。可选地实施例中，步骤s4203的可选实现方式可参见图4a的步骤s4103、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
403.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s4201～步骤s4103中的至少一者。例如，步骤s4201可以作为独立实施例来实施，步骤s4203可以作为独立实施例来实施，步骤s4201 步骤s4201可作为独立实施例来实施，步骤s4202 步骤s4203可作为独立实施例来实施，但不限于此。
404.图4c是根据本公开实施例示出的通信方法流程图。如图4c所示，本公开实施例涉及通信方法，由网络设备102执行，上述方法包括：
405.步骤s4301，确定第一信息。
406.在一些实施例中，网络设备102可以从终端101接收第一信息，也可以从其它主体接收第一信息。
407.在一些实施例中，网络设备102中预先存储有第一信息，网络设备101通过下载第一信息获取第一信息。
408.在一些实施例中，网络设备102从高层(upper layer(s))获取第一信息。
409.在一些实施例中，网络设备102基于协议规定确定第一信息。
410.在一些实施例中，网络设备102进行处理从而得到第一信息。
411.在一些实施例中，网络设备102自主实现确定第一信息。
412.步骤s4301的可选实现方式可以参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。可选地实施例中，步骤s4301的可选实现方式可参见图4a的步骤s4102、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
413.在一些实施例中，第一信息用于确定终端101基于ai模型或ai功能进行通信的状态。
414.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：
415.终端101接受网络设备配置的ai模型或ai功能；
416.终端101拒绝网络设备配置的ai模型或ai功能；
417.终端101支持的总存储；
418.终端101支持的总算力资源；
419.终端101支持的ai模型或ai功能；
420.终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储；
421.终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源；
422.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量；
423.终端101的剩余算力资源；
424.终端101的剩余存储；
425.终端101是否期望被配置ai模型或ai功能；
426.终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量；
427.终端101的电量信息；
428.终端101允许被配置ai模型或ai功能的条件。
429.步骤s4302，基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。
430.步骤s4302的可选实现方式可以参见图2的步骤s2103的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其他关联部分，此处不再赘述。可选地实施例中，步骤s4302的可选实现方式可参见图4a的步骤s4103、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分，此处不再赘述。
431.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101支持的总存储、终端101支持的总算力资源、终端101支持的ai模型或ai功能、终端101支持的ai模型或ai功能占用的存储、终端101支持的ai模型或ai功能占用的算力资源；
432.基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括：
433.基于第一信息，确定终端101的剩余存储和剩余算力资源；
434.基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能。
435.在一些实施例中，基于终端101的剩余存储和剩余算力资源，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
436.终端101的剩余存储和剩余算力资源支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，确定配置ai模型或ai功能；
437.终端101的剩余存储和剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能。
438.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量；
439.基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
440.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量小于或等于终端101当前被配置的进行通信的ai模型或ai功能的数量，确定不配置ai模型或ai功能；
441.终端101支持的ai模型或ai功能的最大数量大于终端101当前被配置的进行通信的ai模型的数量，确定配置ai模型或ai功能。
442.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，或终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能；
443.基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
444.第一信息用于指示终端101接受网络设备102配置的ai模型或ai功能，确定配置ai模型或ai功能；
445.第一信息用于指示终端101拒绝网络设备102配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能。
446.在一些实施例中，第一信息用于指示以下至少一项：终端101的剩余算力资源、终端101的剩余存储以及终端101是否期望被配置ai模型或ai功能；
447.基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能，包括以下至少一项：
448.终端101的剩余算力资源和剩余存储支持所述终端101接受配置的ai模型或ai功能，且终端101期望被配置ai模型或ai功能，确定配置ai模型或ai功能；
449.终端101的剩余算力资源不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能；
450.终端101的剩余存储不支持终端101接受配置的ai模型或ai功能，确定不配置ai模
型或ai功能；
451.终端101不期望被配置ai模型或ai功能，确定不配置ai模型或ai功能。
452.在一些实施例中，第一信息用于指示：终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量；
453.基于第一信息，确定是否配置ai模型，包括：
454.确定配置ai模型或ai功能，配置的ai模型或ai功能的数量基于终端101同时支持的ai模型或ai功能的数量确定。
455.在一些实施例中，在确定第一信息之前，方法还包括：
456.发送第二信息；
457.第二信息包括以下至少一项：
458.第二信息用于配置ai模型或ai功能；
459.第二信息用于指示终端101发送第一信息。
460.在一些实施例中，在确定配置ai模型或ai功能之后，方法还包括：
461.发送第三信息，第三信息用于配置ai模型或ai功能。
462.在一些实施例中，在发送第三信息之后，方法还包括：
463.接收第四信息，第四信息用于指示终端101接受第三信息配置的ai模型或ai功能，或第四信息用于指示终端101拒绝第三信息配置的ai模型或ai功能。
464.本公开实施例所涉及的通信方法可以包括步骤s4301～步骤s4302中的至少一者。例如，步骤s4301可以作为独立实施例来实施，步骤s4302可以作为独立实施例来实施，但不限于此。
465.图5是根据本公开实施例示出的通信方法的流程示意图。如图5所示，本公开实施例涉及通信方法，用于通信系统100，上述方法包括：
466.步骤s5101，终端101向网络设备发送第一信息。
467.在一些实施例中，第一信息用于指示终端101基于ai模型或ai功能进行通信的状态。
468.在一些实施例中，所述第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能；
469.步骤s5101的可选实现方式可参见图2的步骤s2102的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其它关联部分。步骤s5101的可选实现方式可参见图3a的步骤s3102的可选实现方式、及图3a所涉及的实施例中其它关联部分。步骤s5101的可选实现方式可参见图4a的步骤s4102的可选实现方式、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分。
470.步骤s5102，网络设备基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。
471.步骤s5102的可选实现方式可参见图2的步骤s2103的可选实现方式、及图2所涉及的实施例中其它关联部分。步骤s5101的可选实现方式可参见图4a的步骤s4103的可选实现方式、及图4a所涉及的实施例中其它关联部分。
472.在一些实施例中，上述方法可包括上述与通信系统100、终端101、网络设备102等有关的实施例所述的方法，此处不再赘述。
473.本公开实施例还提供了通信方法，如下所述：
474.方法一：网络侧在给终端101配置某个模型时，向终端101发送对应的配置信令。终端101在收到配置信令时，确认终端101状态，终端101根据确认结果，给网络发送接收配置
或者拒绝配置的反馈。
475.方法二：终端101在上报其本地支持的ai功能或ai模型时，上报其需要的存储和/或算力。同时终端101还上报其支持的总的存储和算力。网络侧根据终端101上报的存储和算力，以及现在情况下终端101所配置的ai模型和算力，来确定终端101是否有余力接收新的额外的配置。如果有，则向终端101发起配置，如果没有则不发起配置。在终端101侧，终端101仍然可以根据其他因素，例如电量等情况接收网络的配置或拒绝终端101的配置
476.方法三：终端101侧上报其支持的最大的功能或者ai模型的数量。网络侧根据其支持的最大的功能或者ai模型的数量进行判定终端101侧是否会存在处理过载的情况。如果不存在处理过载，则此时基站可进行ai模型或ai功能的配置。
477.方法四：网络侧在配置某个ai功能或者ai模型前，先向终端101发起状态查询。具体可以包括，终端101的剩余算力，剩余存储，以及配置另一个ai功能或者ai模型的意向。网络根据终端101反馈的查询结果，确定是否给终端101配置ai模型或ai功能。当终端101满足允许某ai模型或者ai功能的条件和有运行意愿时，此时才进行配置
478.方法五：响应于网络向终端101配置多个ai功能，或者多个ai模型，方便网络侧进行动态选择或者动态切换，此时当终端101无法满足多个ai功能或者ai模型的处理，终端101可以进一步向网络反馈，能同时支持的ai功能或者ai模型的个数。此时网络可以进行重新配置。
479.在本公开实施例中，上述各方法、上述各步骤可以作为独立实施例来实施。部分或全部方法、部分或全部步骤、其可选实现方式可以与其他实施例中的部分或全部步骤任意组合，也可以与其他实施例的可选实现方式任意组合。
480.本公开实施例还提出用于实现以上任一方法的装置，例如，提出一装置，上述装置包括用以实现以上任一方法中终端101所执行的各步骤的单元或模块。再如，还提出另一装置，包括用以实现以上任一方法中网络设备102(例如接入网设备、核心网功能节点、核心网设备等)所执行的各步骤的单元或模块。
481.应理解以上装置中各单元或模块的划分仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。此外，装置中的单元或模块可以以处理器调用软件的形式实现：例如装置包括处理器，处理器与存储器连接，存储器中存储有指令，处理器调用存储器中存储的指令，以实现以上任一方法或实现上述装置各单元或模块的功能，其中处理器例如为通用处理器，例如中央处理单元(central processing unit，cpu)或微处理器，存储器为装置内的存储器或装置外的存储器。或者，装置中的单元或模块可以以硬件电路的形式实现，可以通过对硬件电路的设计实现部分或全部单元或模块的功能，上述硬件电路可以理解为一个或多个处理器；例如，在一种实现中，上述硬件电路为专用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)，通过对电路内元件逻辑关系的设计，实现以上部分或全部单元或模块的功能；再如，在另一种实现中，上述硬件电路为可以通过可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)实现，以现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)为例，其可以包括大量逻辑门电路，通过配置文件来配置逻辑门电路之间的连接关系，从而实现以上部分或全部单元或模块的功能。以上装置的所有单元或模块可以全部通过处理器调用软件的形式实现，或全部通过硬件电路的形式实现，或部分通过处理器调用软件的形式实现，剩余部分通过硬件电路的
形式实现。
482.在本公开实施例中，处理器是具有信号处理能力的电路，在一种实现中，处理器可以是具有指令读取与运行能力的电路，例如中央处理单元(central processing unit，cpu)、微处理器、图形处理器(graphics processing unit，gpu)(可以理解为微处理器)、或数字信号处理器(digital signal processor，dsp)等；在另一种实现中，处理器可以通过硬件电路的逻辑关系实现一定功能，上述硬件电路的逻辑关系是固定的或可以重构的，例如处理器为专用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)或可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)实现的硬件电路,例如fpga。在可重构的硬件电路中，处理器加载配置文档，实现硬件电路配置的过程，可以理解为处理器加载指令，以实现以上部分或全部单元或模块的功能的过程。此外，还可以是针对人工智能设计的硬件电路，其可以理解为asic，例如神经网络处理单元(neural network processing unit，npu)、张量处理单元(tensor processing unit，tpu)、深度学习处理单元(deep learning processing unit，dpu)等。
483.图6a是本公开实施例提出的第一通信装置的结构示意图。如图6a所示，第一通信装置6100包括：处理模块6101，用于确定第一信息，第一信息用于确定终端101基于ai模型或ai功能进行通信的状态；基于第一信息，确定是否配置ai模型或ai功能。可选地，上述处理模块用于执行以上任一方法中网络设备102执行的与处理有关的步骤，此处不再赘述。可选地，第一通信装置6100还包括发送模块、接收模块中的至少一者，上述发送模块用于执行以上任一方法中网络设备102执行的与发送有关的步骤，上述接收模块用于执行以上任一方法中网络设备102执行的与接收有关的步骤，此处不再赘述。
484.图6b是本公开实施例提出的第二通信装置的结构示意图。如图6b所示，第二通信装置6200包括：发送模块6201，用于发送第一信息，第一信息用于指示终端101基于ai模型或ai功能进行通信的载状态，第一信息用于网络设备确定是否配置ai模型或ai功能。可选地，上述发送模块用于执行以上任一方法中终端101执行的与发送有关的步骤，此处不再赘述。可选地，第二通信装置6200还包括处理模块、接收模块中的至少一者，上述处理模块用于执行以上任一方法中终端101执行的与处理有关的步骤，上述接收模块用于执行以上任一方法中终端101执行的与接收有关的步骤，此处不再赘述。
485.图7a是本公开实施例提出的通信设备7100的结构示意图。通信设备7100可以是网络设备102(例如接入网设备、核心网设备等)，也可以是终端101(例如用户设备等)，也可以是支持网络设备102实现以上任一方法的芯片、芯片系统、或处理器等，还可以是支持终端101实现以上任一方法的芯片、芯片系统、或处理器等。通信设备7100可用于实现上述方法实施例中描述的方法，具体可以参见上述方法实施例中的说明。
486.如图7a所示，通信设备7100包括一个或多个处理器7101。处理器7101可以是通用处理器或者专用处理器等，例如可以是基带处理器或中央处理器。基带处理器可以用于对通信协议以及通信数据进行处理，中央处理器可以用于对通信装置(如，基站、基带芯片，终端101设备、终端101设备芯片，du或cu等)进行控制，执行程序，处理程序的数据。处理器7101用于调用指令以使得通信设备7100执行以上任一方法。
487.在一些实施例中，通信设备7100还包括用于存储指令的一个或多个存储器7102。可选地，全部或部分存储器7102也可以处于通信设备7100之外。
488.在一些实施例中，通信设备7100还包括一个或多个收发器7103。在通信设备7100包括一个或多个收发器7103时，上述方法中的发送接收等通信步骤由收发器7103执行，其他步骤由处理器7101执行。
489.在一些实施例中，收发器可以包括接收器和发送器，接收器和发送器可以是分离的，也可以集成在一起。可选地，收发器、收发单元、收发机、收发电路等术语可以相互替换，发送器、发送单元、发送机、发送电路等术语可以相互替换，接收器、接收单元、接收机、接收电路等术语可以相互替换。
490.可选地，通信设备7100还包括一个或多个接口电路7104，接口电路7104与存储器7102连接，接口电路7104可用于从存储器7102或其他装置接收信号，可用于向存储器7102或其他装置发送信号。例如，接口电路7104可读取存储器7102中存储的指令，并将该指令发送给处理器7101。
491.以上实施例描述中的通信设备7100可以是网络设备102或者终端101，但本公开中描述的通信设备7100的范围并不限于此，通信设备7100的结构可以不受图7a的限制。通信设备可以是独立的设备或者可以是较大设备的一部分。例如所述通信设备可以是：1)独立的集成电路ic，或芯片，或，芯片系统或子系统；(2)具有一个或多个ic的集合，可选地，上述ic集合也可以包括用于存储数据，程序的存储部件；(3)asic，例如调制解调器(modem)；(4)可嵌入在其他设备内的模块；(5)接收机、终端101设备、智能终端101设备、蜂窝电话、无线设备、手持机、移动单元、车载设备、网络设备102、云设备、人工智能设备等等；(6)其他等等。
492.图7b是本公开实施例提出的芯片7200的结构示意图。对于通信设备7100可以是芯片或芯片系统的情况，可以参见图7b所示的芯片7200的结构示意图，但不限于此。
493.芯片7200包括一个或多个处理器7201，处理器7201用于调用指令以使得芯片7200执行以上任一方法。
494.在一些实施例中，芯片7200还包括一个或多个接口电路7202，接口电路7202与存储器7203连接，接口电路7202可以用于从存储器7203或其他装置接收信号，接口电路7202可用于向存储器7203或其他装置发送信号。例如，接口电路7202可读取存储器7203中存储的指令，并将该指令发送给处理器7201。可选地，接口电路、接口、收发管脚、收发器等术语可以相互替换。
495.在一些实施例中，芯片7200还包括用于存储指令的一个或多个存储器7203。可选地，全部或部分存储器7203可以处于芯片7200之外。
496.本公开还提出存储介质，上述存储介质上存储有指令，当上述指令在通信设备7100上运行时，使得通信设备7100执行以上任一方法。可选地，上述存储介质是电子存储介质。可选地，上述存储介质是计算机可读存储介质，但不限于此，其也可以是其他装置可读的存储介质。可选地，上述存储介质可以是非暂时性(non-transitory)存储介质，但不限于此，其也可以是暂时性存储介质。
497.本公开还提出程序产品，上述程序产品被通信设备7100执行时，使得通信设备7100执行以上任一方法。可选地，上述程序产品是计算机程序产品。
498.本公开还提出计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上任一方法。