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        近年來，人工智能工程化受到業(yè)界的高度關注，Gartner連續(xù)兩年將其列為重要的戰(zhàn)略趨勢。行業(yè)專家大膽對2022年的企業(yè)人工智能趨勢發(fā)展作出了戰(zhàn)略預測，其中“機器學習操作 (MLOps)逐漸規(guī)范化”的預測正朝著面向AI規(guī)?；涞氐哪繕酥鸩綄崿F(xiàn)當中。

MLOps發(fā)展迅猛，研發(fā)難點突顯        

        自人工智能進入工程化應用的產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期后，國外頭部科技企業(yè)均已推出MLOps解決方案并涌現(xiàn)出一批提供MLOps解決方案的創(chuàng)業(yè)公司，國內頭部科技企業(yè)則在AI中臺上逐步擴展流程管理功能，逐步推出MLOps解決方案。然而，在此過程中產(chǎn)業(yè)遇到了用戶方要花費大量時間精力做調研、選型、需求匹配、驗收等工作，產(chǎn)品方缺乏行業(yè)共識，經(jīng)常要面臨大量定制化需求的難題。因此，為AI研發(fā)運營管理體系制定一套全方位的標準規(guī)范，加速人工智能應用的研發(fā)和落地勢在必行。

首個AI模型開發(fā)管理標準正式發(fā)布        

        4月28日，中國信通院云大所于“AI工程化論壇”上發(fā)布全球首個AI模型開發(fā)管理標準——《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分：開發(fā)管理》。通過“以評促建，以評促改”系統(tǒng)性評估企業(yè)人工智能項目研發(fā)運營一體化（開發(fā)管理）水平，查缺補漏，持續(xù)改進，橫向對標行業(yè)內優(yōu)秀實踐和能力，取長補短。作為《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標準的首個標準，填補了國內外機器學習項目開發(fā)管理標準的空白。

圖1：Model/MLOps系列標準體系架構

        其中，標準第一部分“開發(fā)管理”將面向具備自研能力的用戶方企業(yè)、ModelOps/MLOps 開發(fā)平臺產(chǎn)品提供方等對象，以需求管理、數(shù)據(jù)工程及模型開發(fā)三大能力子域作為開發(fā)管理的切入點，為具備人工智能軟件研發(fā)交付運營能力的組織在實施模型開發(fā)管理過程中的能力給予評價和指導。

圖2：開發(fā)管理總體結構

        作為一家科技領先型企業(yè)，網(wǎng)思科技依托其多年來全棧自研人工智能技術的實施能力經(jīng)驗，結合自身源于MLOps理念開發(fā)的“Alphamind AI能力開放平臺”的研發(fā)歷程，在參編“數(shù)據(jù)工程”能力子域的標準制定與研究工作的過程中分享產(chǎn)品在開發(fā)流程及研發(fā)人員在開發(fā)AI能力過程中的經(jīng)驗，為推動完善人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實踐工作添上了濃墨重彩的一筆！

圖3：“開發(fā)管理”標準參編單位

        網(wǎng)思科技將繼續(xù)積極參與《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分：模型交付》標準編制，協(xié)同推進開發(fā)平臺的產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化、服務化進程，為行業(yè)提供更高質量的參考標準。