随着ChatGPT的兴起，人工智能相关产业链的热度不断上升，从AIGC、算力、CPO到如今的MLOps，MLOps正在受到越来越多公司的关注，有望成为未来AI和机器学习领域的重要发展趋势。

（1）MLOps是什么

MLOps全称Machine Learning Operations，意为人工智能研发运营体系。可以将它理解为AI模型完成开发和落地过程的一套工具包，能够提高AI模型生产的质量和效率，缓解AI生产过程中的各种管理问题。

(相关资料图)

打个比方，在一家餐厅里，数据科学家是大厨，主要负责将原材料（数据）做成美味佳肴（机器学习模型）；机器学习工程师主要负责确保菜品（模型）的质量和一致性；IT运维人员负责餐厅的基础设施，确保各个设备能够正常运行。而MLOps就是这个餐厅的管理团队，协调各个部门，确保整个流程高效运转，从而让顾客（用户）享受到高质量的产品（机器学习模型）。

（2）行业应用正不断推进

2021年起，中国信息通信研究院积极开展MLOps系列标准编制，可以理解为这是一本汇集AI开发全流程的最佳实践“宝典”，以引导国内人工智能产业有序发展，提升AI开发的质量和效率。

随着MLOps的发展，在IT、金融、电子商务以及医疗等行业应用不断推进。根据IDC的2022年预测，到2024年60%的中国企业将通过MLOps来运作其机器学习工作流程。

以医疗行业为例，MLOps可以应用于医学图像分析和医疗数据分析。医疗机构可以使用MLOps来构建和部署医学图像分析模型，以帮助医生在诊断、治疗和手术过程中提高准确性和效率。

以金融行业为例，MLOps可以将机器学习应用于在对投资组合进行优化，对客户需求进行预测和推断，以及对风险进行分类和预测。MLOps可以帮助金融机构从数据中获得更多的见解，并改善其业务的效率和可靠性。

（3）未来市场规模高速增长

中金公司在研报中指出，MLOps是AI掘金时代的“铲子”，全球MLOps市场处于快速发展阶段，预计将从2022年的11亿美元增长到2027年的59亿美元，相当于在五年的时间里行业的规模扩张到五倍，复合年增长率超过40%，未来市场规模呈现高速增长态势。

（南方财经投教基地 邓炜晴）

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