近期 ChatGPT 的出现掀起了又一波AI发展热潮，中国AI行业发展势头强劲，市场规模持续上升，正逐步进入效率化生产阶段。MLOps 技术作为人工智能生产落地的重要推动力，重要性愈加凸显。

  • 人工智能行业现处于核心硬件发展阶段，数据、算力、算法是三大核心发展要素， 推动着人工智能的技术迭代和商业化落地。中国AI企业处于发展初期，大多数企业对于人工智能的发展主要以框架搭建和应用解决方案为主，在打造高质量产品和减少相关成本方面持续创新。政策环境的优化，也将助力 AI 产业高速发展。

  • 对比以模型为中心的 AutoML，以数据为中心的 MLOps 具有把数据的质量和数量 置于主要位置的特点，能提供更有优势的解决方案，使组织规模化、高质量、高效率、可持续地生产机器学习模型，有效缓解 AI 生产的全部过程的管理问题，提升AI 生产的转化效率。目前，MLOps 行业应用稳步推进，落地实践成果颇丰。

  • 近年来，中国人工智能开发平台市场规模持续增长。在应用场景端，传统 AI 模型痛点突出，亟待人工智能协助转型，中国制造业人工智能解决方案的市场规模 呈现快速增长态势。AI 与各产业深层次地融合，精准解决各场景痛点，未来增长潜力巨大，尤其在制造行业和交通行业，AI 的渗透率有较大增长空间。

  ◆ 人工智能：Artificial Intelligence，英文缩写为 AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出一定的反应的智能机器。

  ◆ DevOps：一种软件开发和运维的文化、方法和实践，旨在通过自动化、协作和跨职能团队的整合，实现更快、更可靠和更高效的软件开发、测试、部署和运维。

  ◆ 生成式AI：AI-Generated Content，人工智能生成内容，是指基于人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关联的内容的技术，可以生成常见的如图像、文本、音频、视频等内容。

  ◆ ChatGPT：基于GPT-3.5架构训练的大型语言模型，由 OpenAI 开发。能够直接进行对话、回答问题、生成文本等任务。利用自然语言处理和机器学习技术，能处理广泛的语言任务，包括文本分类、语义理解、文本生成、对话建模等。

  ◆ MLOps：通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline），统一机器学习（ML）项目研发（Dev）和运营（Ops）过程的一种方法。目的是提高AI 模型生产质效。

  ◆ AutoML：一种机器学习过程，旨在通过一系列算法和启发式方法实现从数据选择到建立模型的自动化。

  ◆ DataOps：一种数据运营（Data Operations）的方法论，其目的是改进和加速数据管道（Data Pipeline）的开发、测试、部署和运行，以确保数据在组织内部流动的可 靠性、一致性和质量。

  ◆ 自然语言处理： Natural Language Processing（NLP），是计算机科学领域和AI领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行相对有效通信的各种理论和方法。主要使用在于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

  ◆ 算法：算法是计算机专业中的一种算法，是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。基于内容的信息推荐方法的理论依照大多数来源于 信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是按照每个用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。算法是网络运作的基础，是大数据、人工智能、云计算等一切网络活动的内部规则，是电子商务、信息传播、互动交流、游戏活动、未成年人权益保护等网络运营的起点。

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