中國信通院首次解讀AI模型開發管理標準
隨著人工智能工程化應用的全面爆發，智能化轉型企業的關注從完備易用的工具和平臺體系，逐漸轉化為數據、算法和模型等AI資產的研發運營和管理。MLOps和ModelOps技術被譽為實現人工智能規模化應用的最佳路徑，受到了產業界和人工智能技術應用方的廣泛關注。
2022年4月28日，由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）云計算與大數據研究所和人工智能關鍵技術和應用評測重點實驗室工程化推進委員會主辦的“AI工程化論壇”以線上形式召開。會上，中國信通院云計算與大數據研究所首次解讀AI模型開發管理標準——《人工智能研發運營一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第一部分：開發管理》。中國信通院云計算與大數據研究所副所長魏凱從背景、意義及結構等角度對標準進行解讀，并為核心編制企業及人員頒發了參編證書。中國信通院云計算與大數據研究所人工智能部項目主管秦思思從內容體系、測試評估等方面對標準進行了詳細剖析。
標準核心編制企業及人員
《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標準結構
該標準從需求管理、數據工程和模型開發等3個能力子域切入，包括10個能力項和28個能力子項，對機器學習開發管理過程提出了五個級別的能力要求，分別為基礎級、專業級、優秀級、卓越級和領航級。
標準一“開發管理”結構
目前，中國信通院已根據開發管理標準啟動測試評估工作，旨在衡量企業AI開發管理的技術和應用水平，梳理行業標桿，歡迎有意向的企業咨詢參評。同時，《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分：模型交付》標準編制即將啟動，歡迎更多行業專家的加入。
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