中国信通院发布“2022人工智能十大关键词”(3)

关键词七：MLOps

MLOps落地开花，AI资产沉淀和治理成为实践新风向。 随着业界对人工智能研发效率、团队协作、安全保障等需求进一步提升，整个MLOps产业实践呈现出“内涵很明确、落地很困难”的现状。 从技术内涵来看， MLOps的核心和要求已明确，即围绕“一个基础、两个关键、三个提升”，逐步建设从需求、开发、交付到模型运营的全生命周期运营管理机制。 一个基础是指持续交付， 通过搭建工厂流水线式的模型生产方式，提高规模化生产效率。许多头部企业都已开始实践模式的持续交付，部分企业模型研发效率提升超过40%。 两个关键是指持续训练和持续监控， 通过持续训练和持续监控搭建高效闭环的运营管理体系，提高机器学习可观察性，保证模型质量，增加赋能效果。 三个提升是指数据管理、特征管理、模型管理能力的提升。 对数据、特征和模型等AI资产加以沉淀、安全管控和风险治理，提升企业级AI治理能力，已成为MLOps新风向。 从落地现状来看， 持续交付、持续训练、持续监控和模型治理难度依次提升，产业界当前尚处在提升持续交付和持续监控能力过程中，模型治理等仅有少量探索，未来仍然是AI工程化的重点方向。此外， MLOps的工具市场持续火热， 端到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热，端到端工具追求大而全的功能集，专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好，例如流水线编排、模型监控、特征存储、可观测等工具，未来MLOps相关工具可能会成为AI软件市场的重要赛道。

关键词八：人工智能新基建

AI软件设施加速新基建的赋能效应。 自2018年新基建的概念提出以来，政产学研用多方主体发力建设人工智能基础设施，AI新基建的内涵也在这个过程中逐步明晰。 AI新基建主要包括数据基础设施、算力基础设施和AI软件设施。 数据和算力基础设施非常重要，但是如果没有软件设施作为连接枢纽，则难以充分发挥人工智能的赋能效应，支撑起丰富的AI应用和服务。因此，AI软件设施在近两年成为产业焦点，AI开源框架生态、预训练大模型体系、AI软件平台生态等内容都得到了长足的发展。AI新基建的愿景是让AI像水、电一样成为触手可得的普惠资源： 政策层面， 国家以及各行业的“十四五”规划相继对人工智能新基建提出指导意见，不断推动新基建的落地应用； 产业层面， 头部科技企业联合地方政府，积极建设运营区域性基础设施，不断加速AI生态的培育。