今日行情回顾:上涨1989点，平盘120只，下跌2842只，北向资金净流出36.51亿元，上证指数0.07点，涨000%，深指涨6.84点，涨0.06%，创业板指数涨4.91点，涨0.2%，总成交额11932.86亿元。
4月6日，A股三大指数今日震荡整理，沪指五连阳。盘面上，MLOps概念板块涨6.36%；个股方面，绿盟科技、传音控股等均有不同程度上涨。
3月16日，中国信息通信研究院布《人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南(2023年)》指南从组织如何布局和落地MLOps的角度出发，以模型的高质量、可持续交付作为核心逻辑，系统性梳理MLOps概念内涵、发展过程、落地挑战，为组织高效构建MLOps框架体系和关键能力提供方法论和实践案例的参考与借鉴，并研判MLOps未来发展趋势。
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。近年，AI工程化研究热度持续提升，AI模型开发完成后需要在实际生产环境中落地部署，才能最终实现价值，完成生命周期闭环。但Gartner调查发现，只有53%的项目能够从AI原型转化为生产，AI模型生产工程化中存在跨团队协作难度大、过程和资产管理欠缺使得复用度低重复造轮子等问题，导致生产转化率低、生产和交付周期长。
MLOps是通过统一机器学习的研发和运营过程实现提质增效的一套工程管理方法论和工具链。为解决上述协作难、管理乱、效率低、交付慢等问题，MLOps应运而生，通过统一纳管、运维、应用、监控平台，可视化的操作界面等，提升模型开发和使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险，推进实际业务中的AI模型落地。
建议投资者持续关注AI风口下数据智能产业链相关公司的投资机会。在人工智能模型的生命周期中，一方面数据存储、计算是关键支撑技术，相关赛道的数据基础软件厂商持续受益；另一方面，近年产业界更关注AI的规模化落地，能够实现降本增质提效的MLOps平台工具需求提升，MLOps厂商主要分为专项工具和平台型工具两类，海外MLOps生态庞杂，细分赛道参与者众多，国内以平台型厂商为主。
