MLOps助推AI发展升华

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       中国通院报告，MLOps通过连接模型构建团队、业务团队及运维团队，为机器学习模型全生命周期建设标准化、自动化、可持续改进的过程管理体系，使组织规模化、高质量、高效率、可持续地生产机器学习模型。MLOps能有效缓解AI生产过程的各种管理问题，提升AI生产的转化效率。

       IDC2022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。

产业背景

       MLOps包含了ML、Dev、Ops环节，分别是机器学习、项目研发、运营。MLOps涵盖了机器学习模型的完整生命周期，目的是提高模型的可靠性、提高性能效率、完善开发流程以及降低整体成本。

       MLOps核心部分包含，代码管理和版本控制、自动化构建和部署、测试和质量保证、监控和故障排除、模型管理和更新、数据管理和资源调度。可以帮助从业人员将其开发的机器学习模型更好地部署到生产环境中，并在整个模型生命周期中保持模型的鲁棒性和可靠性

       MLOps可以解决AI大规模生产中存在由于流程、管理不当造成的效率低、周期长等问题影响实际落地，有了真正的 MLOps 平台，企业就有了简化人工智能开发到大规模部署的基础。

       随着AI行业在海内外的高速发展，MLOps的市场规模将从22年的70亿增长到2027年的420亿，未来的市场规模将呈高速增长的态势

       国外方面，MLOps落地广泛、效果显著，主要应用于服务运营、产品或服务开发、营销、风险预测及供应链管理等场景，应用行业涉及IT、金融、电商、制造、化工和医疗行业等等。

  国内方面，MLOps处于规划和建设前期，落地探索成效初显。我国MLOps逐步在IT、银行和电等行业中得到了布局应用，这几个行业数字化程度较深，其他行业进展稍缓。

相关标的

       宇科技公司AIOps学件管理中心是MLOps的一种运维领域的实践，可以推广到更多AI领域。2019年宇科技占据银行IT领域市场份额第二名的位置，银行IT支出是金融IT领域主要投资来源。从营收质量上宇科技比第一名含金量更高，第一名文思海辉包含很大一部分外包收入。宇科技已经为中国人民银行、三大政策性银行、六大国有商业银行、12家股份制银行以及100多家区域性商业银行和农村用社以及十余家外资银行提供了相关产品和服务。去年宇科技引入百度作为战略投资者。

       启明息国内汽车业IT行业龙头企业，现有基于云原生的MLOps敏捷ai平台，该平台可以帮助数据科学家和开发人员，快速准备，构建，训练和部署高质量的ai模型，为企业高效的ai应用提供支持和保障。