2022年1月14日，2021可信AI成果发布会于线上召开，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发布《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型》标准体系，从人工智能模型全生命周期治理等角度对AI研发运营管理体系提出了一套全方位的标准规范。
《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型》标准体系
通过本套标准的落地实施，可以帮助企业提高AI研发运营管理能力，提升AI模型治理能力，为AI大规模应用提供有效路径，让企业级AI应用从小作坊手工模式走向大工厂流水线模式，为实现企业智能化提供战略性思考和方向。
本套标准包括过程管理、模型管理、安全与风险管理、组织结构、系统与工具等5个能力类：
过程管理，聚焦于MLOps，面向机器学习模型全生命流程的管理，对开发过程、持续交付、监控和运营等过程进行规范，解决模型开发、部署及更新周期长等问题。
模型管理，聚焦于ModelOps，面向各类模型的集中管理，从模型注册与存储，到模型服务与评价，再到模型退出等，对模型全方位管理进行规范，解决各类模型管理复杂等问题。
安全和风险管理，聚焦于AI模型的安全及合规管理，对其是否符合监管要求、是否满足风控及审计要求进行规范。
组织结构，聚焦于AI研发运营等过程中组织结构的设置，人员角色的划分和管理。
系统与工具，聚焦于规范MLOps/ModelOps产品所需的功能，用于对标和提高AI研发运营管理平台及工具的能力。
能力成熟度等级划分
本套标准能力成熟度共设计5个水平，分别为初始级、基础级、专业级、优秀级和卓越级 ，可为各企业提供不同级别水平的参考，为企业发展提供前瞻性方向（以“开发管理”为例，其能力成熟度如上图所示）。
参编企业
目前共有30多家头部企业参与该套标准的编制，已启动编制第一个标准“开发管理”，计划2022年4月发布并启动试点测试评估工作，同时于2022年完成第二个和第三个标准编制。
期待本套标准可以为推动产业发展和进步贡献更多力量，欢迎更多优秀企业和专家继续加入我们。请联系qinsisi@caict.ac.cn，开展探讨、交流、合作。
校 审 | 陈 力、 珊 珊
编 辑 | 凌 霄
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