CN108057249B - 一种业务数据处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种业务数据处理方法和装置，所述方法包括：目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使所述服务器向当前业务场景中的所有终端设备同步反馈人工智能命令；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。采用本发明，可以节约计算资源。

Description

一种业务数据处理方法和装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种业务数据处理方法和装置。
背景技术
由于三维渲染和图形视觉效果已经发展到顶峰，目前游戏开发的重点已经逐步从“图像”转向“人工智能”。将人工智能(AI，Artificial Intelligence)技术更好地应用与游戏开发中，可以使得游戏中的由人工智能控制的角色表现出与人类的智能行为、思维活动或者情感相符合的特性，从而丰富游戏的趣味性和提高游戏的真实性。
人工智能技术一般应用于多人实时竞技游戏类中的人机对抗或者掉线托管等场景中。为了保证游戏运行的一致性，服务器向对局中的所有终端设备发送人工智能逻辑计算请求，对局中的每一个终端设备接收到上述请求后，均需要进行相同的人工智能逻辑处理。由于多个终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理，所以在多个终端设备中存在冗余处理的情况，进而造成计算资源的大量浪费。
发明内容
本发明实施例提供一种业务数据处理方法和装置，可以节约终端设备的计算资源。
本发明一方面提供了一种业务数据处理方法，包括：
目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
所述目标终端设备在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
所述目标终端设备向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
其中，所述根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令，包括：
所述目标终端设备获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
所述目标终端设备根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令。
其中，所述目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，包括：
所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求。
其中，在所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数之前，还包括：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则所述目标终端设备执行所述向所述服务器发送所述当前设备工作参数的步骤。
其中，还包括：
若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
本发明另一方面提供了一种业务数据处理方法，包括：
服务器向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
所述服务器接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备。
其中，所述服务器向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，包括：
所述服务器接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，并根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述服务器向所述目标终端设备发送所述人工智能逻辑运算请求。
其中，在所述服务器接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数之前，还包括：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则所述服务器向所述目标终端设备发送人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则所述服务器执行所述接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数的步骤。
本发明另一方面提供了一种业务数据处理装置，包括：
请求接收模块，用于接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
命令生成模块，用于在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令发送模块，用于向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
命令处理模块，用于接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
其中，所述命令生成模块，包括：
模型选择单元，用于获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
命令生成单元，用于根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令。
其中，所述请求接收模块，包括：
参数发送单元，用于向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
第一接收单元，用于若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求。
其中，所述请求接收模块，还包括：
第二接收单元，用于若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
第一通知单元，用于若确认响应所述人工智能托管请求，则通知所述参数发送单元向所述服务器发送所述当前设备工作参数。
其中，还包括：
若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
本发明另一方面提供了一种业务数据处理装置，包括：
请求发送模块，用于向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令接收模块，用于接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备。
其中，所述请求发送模块，包括：
参数接收单元，用于接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，并根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
第一发送单元，用于若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则向所述目标终端设备发送所述人工智能逻辑运算请求。
其中，在所述请求发送模块，还包括：
第二发送单元，用于若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则向所述目标终端设备发送人工智能托管请求；
第二通知单元，用于若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则通知所述参数接收单元接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数。
本发明另一方面提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如本发明实施例中一方面中的方法。
本发明另一方面提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如本发明实施例中另一方面中的方法。
本发明实施例另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如本发明实施例中一方面中的方法。
本发明实施例另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如本发明实施例中另一方面中的方法。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a-图1d是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的场景示意图；
图2是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种生成人工智能命令的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图；
图5是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的时序示意图；
图6是本发明实施例提供的一种业务数据处理装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的另一种业务数据处理装置的结构示意图；
图8是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1a-图1d，是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的场景示意图。如图1d所示，当前业务场景为游戏场景，场景中存在终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d、终端设备1000e。终端设备1000e对应的虚拟对象为如图1a所示的虚拟对象100a，当终端设备1000e由于网络故障掉线时，终端设备1000a向服务器发送当前设备工作参数，终端设备1000b向服务器发送当前设备工作参数，终端设备1000c向服务器发送当前设备工作参数，终端设备1000d向服务器1000h发送当前设备工作参数，服务器1000h接收到上述终端设备的当前设备工作参数后，选择性能最优的终端设备1000a作为目标终端设备1000a，并向目标终端设备1000a发送人工智能运算请求。由于掉线的终端设备1000e对应的虚拟对象为100a，因此虚拟对象100a为目标虚拟对象100a，目标终端设备1000a从游戏主逻辑中获取游戏数据(当前游戏场景中，除人工智能逻辑以外的所有指令和数据都由游戏主逻辑运行和生成)。以图1a为例，获取到的游戏数据可以包括：目标虚拟对象100a的位置坐标、与目标虚拟对象100a的距离为3个单位长度的敌方单位100b、目标虚拟对象100a的生命值、等级、装备等数据。目标终端设备1000a获取到上述游戏数据后，首先根据当前设备工作参数选择匹配的人工智能模型，根据上述游戏数据和人工智能模型生成目标虚拟对象100a的行为数据，该行为数据可以包括：攻击敌方单位100b，目标终端设备1000a将生成的行为数据封装为人工智能命令发送至服务器1000h。服务器接收到人工智能命令后，向游戏对局中的终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d同步转发上述人工智能命令，如图1b所示，终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d接收到人工智能命令后，均同步将目标虚拟对象100a的行为调整为：攻击敌方单位100b。攻击敌方单位100b完成后，目标终端设备1000a从游戏主逻辑中继续获取新的游戏数据，以图1c为例，获取到的新的游戏数据可以包括：目标虚拟对象100a的位置坐标、与目标虚拟对象100a的距离为2个单位长度的友方单位100c、目标虚拟对象100a的生命值、等级、装备等数据。同样的，目标终端设备1000a获取到上述游戏数据后，根据上述游戏数据和人工智能模型生成目标虚拟对象100a的行为数据，该行为数据可以包括：跟随友方单位100c。目标终端设备将生成的行为数据封装为人工智能命令发送至服务器1000h。服务器接收到人工智能命令后，向游戏对局中的终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d转发上述人工智能命令，如图1c所示，终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d接收到人工智能命令后，同步将目标虚拟对象100a的行为调整为：跟随友方单位100c。此外，若目标终端设备1000a是多核终端设备，那么游戏主逻辑(游戏主逻辑用于运行当前游戏场景)和人工智能逻辑(人工智能逻辑用于对目标虚拟对象100a进行人工智能逻辑处理)分别运行在不同的线程。由于只由终端设备1000a对目标虚拟对象100a进行人工智能逻辑处理，并将生成的人工智能命令发送至服务器1000h，再由服务器1000h将人工智能命令同步转发至对局中的终端设备1000a、终端设备1000b、终端设备1000c、终端设备1000d，所以不必所有终端设备都对虚拟对象100a进行人工智能逻辑处理，从而可以节约计算资源。由于终端设备1000a是性能最好的终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象100a的行为，同时避免硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成游戏运行卡顿的情况，从而可以提高游戏运行的流畅度。
其中，目标终端设备可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(MID，mobile internet device)、可穿戴设备(例如智能手表、智能手环等)或其他提供定位功能服务的终端设备。
其中，对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理的具体过程的可以参见以下图2至图5所对应的实施例。
进一步地，请参见图2，是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的流程示意图。如图2所示，所述方法可以包括：
步骤S101，目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
具体的，目标终端设备(可以为上述图1中的终端设备1000a)监听并接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，接收到该人工智能逻辑运算请求后，根据该人工智能逻辑运算请求确定当前业务场景中的目标虚拟对象。其中，人工智能逻辑运算请求是服务器发送的对虚拟对象进行人工智能逻辑处理的请求；人工智能逻辑运算请求中待执行人工智能逻辑运算的虚拟对象即为目标虚拟对象。若当前业务场景是游戏中的人机对抗场景，则目标虚拟对象是需要由人工智能进行控制的虚拟对象；若当前业务场景是游戏中的玩家掉线托管场景，则目标虚拟对象可以是托管过程中掉线玩家所对应的虚拟对象。业务场景可以包括游戏中的人机对抗场景、游戏中的掉线托管场景或其他存在人工智能的场景。举例来说，终端设备A在游戏对局中对应虚拟对象A，当终端设备A网络故障掉线时，服务器向同在游戏对局中的目标终端设备B发送人工智能运算请求，目标终端设备B通过该人工智能运算请求确定目标虚拟对象即是虚拟对象A。
步骤S102，所述目标终端设备在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
具体的，目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据该目标业务数据以及人工智能模型对目标虚拟对象的下一步业务行为做出判断，由于还需将判断结果发送至服务器，因此将判断结果封装为与目标虚拟对象对应的人工智能命令。例如，在游戏对局的场景中，目标终端设备从游戏对局生成的数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标游戏数据，目标终端设备根据该目标游戏数据以及人工智能模型，判断目标虚拟对象的下一步业务行为是：攻击敌方单位，并将“攻击敌方单位”封装为人工智能命令。其中，业务行为数据集合是存储在终端设备的本地文件中(当前业务场景中的所有终端设备中的业务行为数据集合是一致的)，因此目标终端设备只需要从内存中直接获取该业务行为数据集合即可，从而减少通讯消耗。
步骤S103，所述目标终端设备向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
具体的，目标终端设备生成人工智能命令后，向服务器(可以具体为上述图1中的服务器1000h)发送该人工智能命令，以使服务器接收到人工智能命令后向当前业务场景(例如，游戏对局)中的所有终端设备同步转发上述人工智能命令，为了保证当前业务场景中目标虚拟对象行为的一致性，所有终端设备包括目标终端设备，也就是说，目标终端设备向服务器发送了人工智能命令后，服务器还向目标终端设备同步发送上述人工智能命令。
步骤S104，所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
具体的，服务器向所有终端设备发送人工智能命令后，目标终端设备接收该人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象执行对应的业务行为处理。例如在游戏场景中，对目标虚拟对象进行业务行为处理的过程可以包括：目标虚拟对象寻找最短路径向友方单位靠近、目标虚拟对象攻击生命值最低的敌方单位、目标虚拟对象攻击游戏中的非玩家控制角色(NPC，Non Player Character)等。所有终端设备中除了目标终端设备以外的其他终端设备也均可以同步根据所接收到的人工智能命令对所述目标虚拟对象进行相同的业务行为处理。以图1d为例，目标终端设备1000a生成人工智能命令后，将人工智能命令发送至服务器1000h，服务器再将人工智能命令转发至当前业务场景中的目标终端设备1000a，终端设备1000b，终端设备1000c和终端设备1000d。目标终端设备1000a，终端设备1000b，终端设备1000c和终端设备1000d接收到人工智能命令后，同步对目标虚拟对象做出相同的行为处理。
值得注意的是，若目标终端设备为多线程终端设备，为了充分利用终端设备的计算资源，则目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；业务主逻辑是用于运行当前业务场景，人工智能逻辑是用于对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，也就是说除人工智能逻辑处理以外的所有指令和数据都由主逻辑运行和生成。多线程终端设备是指终端设备包含至少两个中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，每个中央处理器运行一个线程。
进一步地，请一并参加图3，是本发明实施例提供的一种生成人工智能命令的流程示意图。如图3所示，步骤S201-步骤S202是对上述图2所对应实施例中步骤S102的具体描述，即步骤S201-步骤S202是本发明实施例提供的一种生成人工智能命令的具体流程，可以包括如下步骤：
步骤S201，所述目标终端设备获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
具体的，目标终端设备获取目标终端设备的当前设备工作参数，当前设备参数可以包括：设备品牌、中央处理器、运行内存、电池容量、屏幕分辨率等。目标终端设备再选择与当前设备参数相匹配的人工智能模型，人工智能模型中包括人工智能参数，人工智能参数可以是人工智能运算式，人工智能运算式可以用于计算目标虚拟对象下一步的行为数据。该人工智能模型是存储在目标终端设备的本地文件中，目标终端设备选择人工智能模型是一个动态调整的过程，随着当前设备工作参数的变化而变化，例如在游戏场景中，第一局目标终端设备根据目标终端设备当前的电池电量为1000毫安时，选择对应的人工智能模型A，第二局目标终端设备根据目标终端设备当前的电池电量为500毫安时，选择对应的人工智能模型B。其中，不同的人工智能模型，所对应的人工智能参数的复杂度不同。例如，若根据当前设备工作参数确定设备性能较好，则可以选择包含复杂度较高的人工智能参数的人工智能模型，使得所计算出的目标虚拟对象的下一步行为数据能够更加真实、准确。
步骤S202，所述目标终端设备根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令.
具体的，目标终端设备根据从业务行为数据集合中获取的目标业务数据和本地的人工智能模型中的人工智能参数，生成目标虚拟对象的待处理行为数据，待处理行为数据是指示目标虚拟对象下一步动作行为的数据。由于还需向服务器发送生成的待处理行为数据，因此将上述待处理行为数据封装为目标虚拟对象对应的人工智能命令。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
进一步地，请参加图4，是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图。如图4所示，具体可以包括如下步骤：
步骤S301，若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
具体的，目标终端设备检测对应的虚拟对象，若目标终端设备对应的虚拟对象是主虚拟对象(例如，游戏对局中的队长)，且当前业务场景中存在掉线状态的终端设备(可以是终端设备由于网络故障被服务器判定为掉线状态；也可以是用户主动点击托管按钮使服务器判定终端设备为掉线状态)，则目标终端设备接收服务器发送的人工智能托管请求，人工智能托管请求是服务器发送的由人工智能控制目标虚拟对象的请求。例如在游戏场景中，目标终端设备B所对应虚拟对象是游戏对局中的队长，而对局中的终端设备A由于网络故障为掉线状态，则服务器向目标终端设备B发送人工智能托管请求，目标终端设备B接收该人工智能托管请求。
步骤S302，若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
具体的，目标终端设备接收该人工智能托管请求后，若目标终端设备同意该人工智能托管请求，则当前业务场景中所有终端设备(包括目标终端设备)向服务器发送当前设备工作参数，当前设备工作参数可以包括：设备品牌、中央处理器、运行内存、电池容量、屏幕分辨率等。服务器根据当前业务场景中所有终端设备(包括目标终端设备)发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备，并向该满足设备性能条件的终端设备发送人工智能逻辑运算请求，满足设备性能条件的终端设备可以是设备性能最优的一台终端设备，也可以设备性能最优的和次优的两台终端设备(此时可以随机从中选择一台终端设备作为目标终端设备)。
步骤S303，若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求；
具体的，若目标终端设备是当前业务场景中所有终端设备中满足设备性能条件的终端设备，那么终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，人工智能逻辑运算请求是服务器发送的对虚拟对象进行人工智能逻辑处理的请求。
步骤S304，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
步骤S305，所述目标终端设备在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
步骤S306，所述目标终端设备向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
步骤S307，所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
其中，步骤S304-步骤S307的具体实现方式可参见上述图2所对应实施例中对步骤S101-步骤S104的描述，且生成人工智能命令的具体流程可以参见上述图3中对步骤S201-步骤S202的描述，这里将不在继续进行赘述。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
进一步地，请参见图5，是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的时序示意图。如图5所示，具体可以包括如下步骤：
步骤S401，若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备；
步骤S402，服务器向目标终端设备发送人工智能托管请求；
步骤S403，若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求；
步骤S404，服务器接收所述目标终端设备发送的所述当前设备工作参数；
其中，步骤S401-步骤S404的具体实现方式可参见上述图4所对应实施例中对步骤S301-步骤S302的描述，这里将不在继续进行赘述。
步骤S405，所述服务器接收其余终端设备发送的所述当前设备工作参数；
具体的，服务器接收当前业务场景中除目标终端设备以外的其余终端设备发送的当前设备参数，也就是说，当前业务场景中的所有终端设备均向服务器发送当前设备参数。目标终端设备和其余终端设备向服务器发送设备工作参数的时间顺序不做限定，可以是目标终端设备先向服务器发送设备工作参数，其余终端设备后发送设备工作参数；也可以是目标终端设备和其余终端设备同步向服务器发送设备工作参数。
步骤S406，所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
步骤S407，若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求；
步骤S408，所述目标终端设备在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
步骤S409，所述目标终端设备向所述服务器发送所述人工智能命令；
其中，步骤S406-步骤S409的具体实现方式可参见上述图4所对应实施例中对步骤S302-步骤S305的描述，且步骤S201-步骤S202是生成人工智能命令的具体流程，这里将不在继续进行赘述。
步骤S410，服务器向目标终端设备发送所述人工智能命令；
具体的，服务器向目标终端设备发送由目标终端设备生成的人工智能命令。
步骤S411，服务器向其余终端终端设备发送所述人工智能命令；
具体的，服务器向当前业务场景中的其余终端设备发送由目标终端设备生成的人工智能命令，为了使当前业务场景中，由人工智能控制的目标虚拟对象在当前业务场景中的行为一致，上述图5中的步骤S410和步骤S411同步执行，也就是说服务器向目标终端设备和其余终端设备同步发送人工智能命令。举例来说，在游戏场景中，存在终端设备A、终端设备B、终端设备C和终端设备D，目标终端设备为终端设备A，终端设备A生成并向服务器发送了人工智能命令后，服务器向终端设备A、终端设备B、终端设备C和终端设备D同步转发上述人工智能命令。
步骤S412，目标终端根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；
具体的，目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令后，根据该人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理，例如，在游戏场景中，目标终端设备接收的人工智能命令是：向距离最近的友方单位靠近，因此目标终端设备根据人工智能命令，调整目标虚拟对象的业务行为为：寻找最短路径向距离最近的友方单位靠近。
若目标终端设备为多线程终端设备，为了充分利用终端设备的计算资源，则目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；业务主逻辑是用于运行当前业务场景，人工智能逻辑是用于对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，也就是说除人工智能逻辑处理以外的所有指令和数据都由主逻辑运行和生成。多线程终端设备是指终端设备包含至少两个中央处理器，每个中央处理运行一个线程。
步骤S413，其余终端设备根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
具体的，当前业务场景中的其余终端设备同步根据接收到的人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。例如，在游戏场景中，存在终端设备A、终端设备B和终端设备C，服务器向终端设备A、终端设备B和终端设备C同步发送人工智能命令，该人工智能命令为：攻击敌方单位D，终端设备A、终端设备B和终端设备C接收到上述人工智能命令后，根据上述人工智能命令均将目标虚拟对象的行为调整为：攻击敌方单位D。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
进一步的，请参见图6，是本发明实施例提供的一种业务数据处理装置的结构示意图。如图6所示，所述业务数据处理装置1可以应用于上述图2所对应实施例中的目标终端设备，所述业务数据处理装置1可以包括：请求接收模块11，命令生成模块12，命令发送模块13和命令处理模块14；
请求接收模块11，用于接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
命令生成模块12，用于在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令发送模块13，用于向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
命令处理模块14，用于接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
其中，请求接收模块11，命令生成模块12，命令发送模块13和命令处理模块14的具体功能实现方式可以参见上述图2对应实施例中的步骤S101-步骤104，这里不再进行赘述。
进一步的，如图6所示，所述请求接收模块11包括：参数发送单元111、第一接收单元112、第二接收单元113和第一通知单元114；
参数发送单元111，用于向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
第一接收单元112，用于若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求；
第二接收单元113，用于若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
第一通知单元114，用于若确认响应所述人工智能托管请求，则通知所述参数发送单元111向所述服务器发送所述当前设备工作参数的步骤；
其中，参数发送单元111、第一接收单元112、第二接收单元113和第一通知单元114的具体功能实现方式可以参见上述图4对应实施例中的步骤S301-步骤S303，这里不再进行赘述。
进一步的，如图6所示，所述命令生成模块12包括：模型选择单元121，命令生成单元122；
模型选择单元121，用于获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
命令生成单元122，用于根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令。
其中，模型选择单元121，命令生成单元122的具体功能实现方式可以参见上述图3对应实施例中的步骤S201-步骤S202，这里不再进行赘述。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
进一步的，请参见图7，是本发明实施例提供的另一种业务数据处理装置的结构示意图。如图7所示，所述业务数据处理装置2可以应用于上述图2所对应实施例中的服务器，所述业务数据处理装置2可以包括：请求发送模块21，命令接收模块22；
请求发送模块21，用于向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令接收模块22，用于接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备。
其中，请求发送模块21，命令接收模块22的具体功能实现方式可以参见上述图5对应实施例中的步骤S407-步骤S413，这里不再进行赘述。
进一步的，如图7所示，所述请求发送模块21可以包括：参数接收单元211，第一发送单元212，第二发送单元213和第二通知单元214；
参数接收单元211，用于接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，并根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
第一发送单元212，用于若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则向所述目标终端设备发送所述人工智能逻辑运算请求；
第二发送单元213，用于若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则向所述目标终端设备发送人工智能托管请求；
第二通知单元214，用于若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则通知所述参数接收单元211接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数的步骤。
其中，参数接收单元211，第一发送单元212，第二发送单元213和第二通知单元214的具体功能实现方式可以参见上述图5对应实施例中的步骤S401-步骤S413，这里不再进行赘述。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
进一步地，请参见图8，是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图8所示，所述电子设备1000可以为上述图2对应实施例中的目标终端设备，所述电子设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，所述电子设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1004可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图8所示，作为一种计算机存储介质的存储器1004中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
所述电子设备1000可以为上述图2对应实施例中的目标终端设备，在图8所示的电子设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1004中存储的设备控制应用程序，以实现：
接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理。
在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理时，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令，具体执行以下步骤：
获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令。
在一个实施例中，所述处理器1001在执行所述目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求时，具体执行以下步骤：
向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求。
在一个实施例中，所述处理器1001在执行在所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数之前，还执行以下步骤：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则执行所述向所述服务器发送所述当前设备工作参数的步骤。
应当理解，本发明实施例中所描述的终端设备1000可执行前文图2到图5所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，也可执行前文图6所对应实施例中对所述业务数据处理装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的业务数据处理装置1所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图2到图5所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。
进一步地，请参见图9，是本发明实施例提供的另一种电子设备的结构示意图。如图9所示，所述电子设备2000可以为上述图2对应实施例中的服务器，所述电子设备2000可以包括：处理器2001，网络接口2004和存储器2005，此外，所述电子设备2000还可以包括：用户接口2003，和至少一个通信总线2002。其中，通信总线2002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口2003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口2003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口2004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器2004可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器2004可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器2001的存储装置。如图9所示，作为一种计算机存储介质的存储器2004中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
所述终端设备2000可以为上述图2对应实施例中的服务器，在图9所示的电子设备2000中，网络接口2004可提供网络通讯功能；而用户接口2003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器2001可以用于调用存储器2004中存储的设备控制应用程序，以实现：
向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备。
在一个实施例中，所述处理器2001在执行所述服务器向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求时，具体执行以下步骤：
接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，并根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则向所述目标终端设备发送所述人工智能逻辑运算请求。
在一个实施例中，所述处理器2001在执行在所述服务器接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数之前，还执行以下步骤：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则向所述目标终端设备发送人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则执行所述接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数的步骤。
本发明实施例中目标终端设备通过接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；目标终端设备在当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据目标业务数据对目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到目标虚拟对象对应的人工智能命令；目标终端设备向服务器发送人工智能命令，以使服务器向当前业务场景中的有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所有终端设备包括所述目标终端设备；目标终端设备接收服务器发送的人工智能命令，并根据人工智能命令对目标虚拟对象进行业务行为处理。由此可见，在业务场景中当出现需要人工智能逻辑处理的情况时，只由目标终端设备执行人工智能处理并生成人工智能命令，通过服务器将人工智能命令转发至业务场景中的所有终端设备，进而避免因所有的终端设备都执行相同的人工智能逻辑处理而造成计算资源大量浪费的情况，从而节约计算资源。由于选择性能最优的终端设备作为目标终端设备，所以可以选择复杂度较高的人工智能模型，更准确地模拟目标虚拟对象的行为，同时，避免当前业务场景中硬件配置较低的终端设备运行复杂度较高的人工智能模型造成业务场景运行卡顿的情况，提高业务场景运行的流畅度。
本发明实施例中所描述的终端设备2000可执行前文图2到图5所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，也可执行前文图7所对应实施例中对所述业务数据处理装置2的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的业务数据处理装置2所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图2到图5所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (13)

1.一种业务数据处理方法，其特征在于，包括：
目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
所述目标终端设备在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
所述目标终端设备向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；
其中，若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令，包括：
所述目标终端设备获取当前设备工作参数，并选择与所述当前设备工作参数相匹配的人工智能模型；
所述目标终端设备根据所述目标业务数据和所述人工智能模型中的人工智能参数，生成所述目标虚拟对象的待处理行为数据，并将所述待处理行为数据封装为所述目标虚拟对象对应的人工智能命令。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标终端设备接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，包括：
所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数，以使所述服务器根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的所述人工智能逻辑运算请求。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述目标终端设备向所述服务器发送所述当前设备工作参数之前，还包括：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则所述目标终端设备接收所述服务器发送的人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则所述目标终端设备执行所述向所述服务器发送所述当前设备工作参数的步骤。
5.一种业务数据处理方法，其特征在于，包括：
服务器向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
所述服务器接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
其中，若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述服务器向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，包括：
所述服务器接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，并根据所述所有终端设备发送的当前设备工作参数，选择满足设备性能条件的终端设备；
若所述目标终端设备为所述所有终端设备中满足所述设备性能条件的终端设备，则所述服务器向所述目标终端设备发送所述人工智能逻辑运算请求。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述服务器接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数之前，还包括：
若所述目标终端设备对应的虚拟对象为主虚拟对象，且所述当前业务场景中存在处于掉线状态的终端设备，则所述服务器向所述目标终端设备发送人工智能托管请求；
若所述目标终端设备确认响应所述人工智能托管请求，则所述服务器执行所述接收所述所有终端设备发送的当前设备工作参数的步骤。
8.一种业务数据处理装置，应用于目标终端设备，其特征在于，包括：
请求接收模块，用于接收服务器发送的人工智能逻辑运算请求，根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象；
命令生成模块，用于在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令发送模块，用于向所述服务器发送所述人工智能命令，以使所述服务器向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
命令处理模块，用于接收所述服务器发送的所述人工智能命令，并根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；
其中，若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
9.一种业务数据处理装置，应用于服务器，其特征在于，包括：
请求发送模块，用于向目标终端设备发送人工智能逻辑运算请求，以使所述目标终端设备根据所述人工智能逻辑运算请求获取当前业务场景中的目标虚拟对象，并在所述当前业务场景对应的业务行为数据集合中，获取与所述目标虚拟对象相关联的目标业务数据，根据所述目标业务数据对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理，得到所述目标虚拟对象对应的人工智能命令；
命令接收模块，用于接收所述目标终端设备发送的所述人工智能命令，并向所述当前业务场景中的所有终端设备同步反馈所述人工智能命令，以使所述所有终端设备同步根据所述人工智能命令对所述目标虚拟对象进行业务行为处理；所述所有终端设备包括所述目标终端设备；
其中，若所述目标终端设备为多线程终端设备，则所述目标终端设备中的业务主逻辑和人工智能逻辑分别运行在不同的线程；所述业务主逻辑是用于运行所述当前业务场景，所述人工智能逻辑是用于对所述目标虚拟对象进行人工智能逻辑处理。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求5-7任一项所述的方法。
12.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如权利要求5-7任一项所述的方法。
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