随着人工智能工程化应用的全面爆发，智能化转型企业的关注从完备易用的工具和平台体系，逐渐转化为数据、算法和模型等AI资产的研发运营和管理。MLOps和ModelOps技术被誉为实现人工智能规模化应用的最佳路径，受到了产业界和人工智能技术应用方的广泛关注。

2022年4月28日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）云计算与大数据研究所和人工智能关键技术和应用评测重点实验室工程化推进委员会主办的“AI工程化论坛”以线上形式召开。会上，中国信通院云计算与大数据研究所首次解读AI模型开发管理标准——《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第一部分：开发管理》。中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯从背景、意义及结构等角度对标准进行解读，并为核心编制企业及人员颁发了参编证书。中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部项目主管秦思思从内容体系、测试评估等方面对标准进行了详细剖析。

标准核心编制企业及人员

《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标准结构

该标准从需求管理、数据工程和模型开发等3个能力子域切入，包括10个能力项和28个能力子项，对机器学习开发管理过程提出了五个级别的能力要求，分别为基础级、专业级、优秀级、卓越级和领航级。

标准一“开发管理”结构

目前，中国信通院已根据开发管理标准启动测试评估工作，旨在衡量企业AI开发管理的技术和应用水平，梳理行业标杆，欢迎有意向的企业咨询参评。同时，《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型 第二部分：模型交付》标准编制即将启动，欢迎更多行业专家的加入。

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