该报告由中国信通院发布，聚焦“AI+运维”领域，系统阐述了智能运维（AIOps）的技术演进、标准体系及行业实践，旨在构建智能化运维新范式，以下是核心内容总结：
运维技术发展阶段与AIOps演进
运维历经四个阶段：2005年前为传统运维时代，依赖人工处理故障，效率低；2005–2015年进入自动化运维，任务实现自动化，故障恢复缩短至分钟级；2015–2023年步入小模型运维时代，引入机器学习进行异常检测与根因分析，具备初步智能化；自2023年起迈入大模型运维时代，依托多模态大模型和数字孪生技术，实现全域感知与自主决策，响应速度提升至毫秒级。
AIOps概念由Gartner于2016年提出，已从1.0（小模型）发展至2.0（大模型）阶段。1.0以机器学习为主，聚焦局部场景智能化；2.0引入通用大模型与垂直微调模型，支持多模态数据融合与系统协同，应用场景拓展至自动生成报告、智能对话等，但仍面临计算成本高、可解释性不足等挑战。
政策支持与标准体系建设
国家多项政策推动人工智能与运维融合，如《政府工作报告》提出“人工智能+”行动，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》强调全产业链标准协同。中国信通院牵头构建AIOps标准矩阵，覆盖通用能力、系统工具、可观测性等维度，截至2024年已有7大行业近30家企业通过评估。
同时，正在推进《运维智能体技术能力要求》《智算运维能力成熟度模型》等标准制定，加速智能体技术与智算集群运维的规范化进程。
智能运维核心体系与应用场景
中国信通院提出AI驱动的运维保障体系（SOMM），涵盖智能运维、精细化运维、稳定性保障和数据能力四大领域。通过运维大模型、AI Agent、智算集群运维等技术，实现异常检测、故障自愈、智能问答等功能。
其中，AI Agent可自主执行任务，推动运维模式从“被动响应”向“预测-预防-自治”闭环转变。在异常检测中，误报率由30%–40%降至低于10%，并支持动态生成修复脚本，显著提升运维效率与准确性。
行业实践与国际标准布局
在应用层面，中国工商银行、中国移动等企业已通过AIOps相关标准评估，在异常检测、告警收敛等场景表现领先。国际方面，中国信通院主导制定全球首个智能运维国际标准ITU-T Y.3550，已于2023年12月正式发布，为全球AIOps发展提供技术框架与实施指导。
智算运维挑战与未来方向
随着AI快速发展，算力需求激增，超大规模智算集群成为趋势，但存在算力利用率低、运维成本高、跨层协同难等问题。为此，中国信通院推出《智算运维能力成熟度模型》，从算力基础设施、智算平台到模型层构建全栈标准体系，旨在提升集群稳定性与资源利用效率，助力智算产业高质量发展。
报告指出，AIOps 2.0时代正通过技术融合与标准引领，推动运维从“效率提升”迈向“智能自治”，为数字经济发展提供坚实支撑。
