人工智能软件工程能力成熟度管理与评价体系（

在冯诺依曼的信息化架构中，缺乏人类的创新能力及人工智能系统的整体要素，智能体中的知识创新并不是通过对已知进行学习，而是通过对未知的探索创造而产生，因而需要重新构建与之对应的人工智能软件工程能力成熟度评价体系(CRMI)，以提高智能体的运用与创新能力。

人工智能软件工程能力成熟度

管理与评价体系

CRMI体系简介

CRMI (Capability Ripeness Model Integration)，即人工智能软件工程能力成熟度管理与评价体系，主要用于评估组织在人工智能软件开发过程中的控制与管理能力，实现对关键过程域、控制与管理的能力、组织成熟度等要素的体系化与系统化，通过可视化、制度化、标准化来实现过程管理与交付质量的系统化。

CRMI体系背景

现有人工智能系统的开发过程中面临不可解释（黑盒化）与不确定性，可解释人工智能和人工智能软件工程学分别从技术和工程方面提供改善方法，而整个开发活动的过程与控制管理则需要基于CRMI体系实现不断提升。

CRMI体系价值

CRMI体系不仅可以帮助企业或组织在人工智能软件工程开发过程中，兼顾过程管理与商业目标，也是实现可解释人工智能系统(XAI)的重要支撑。

CRMI体系通过对关键过程域的评级与提升，以标准化与迭代的模式降低开发过程中管理、组织和系统的误差。

CRMI体系评价等级

根据企业或组织对不同难度的人工智能软件工程的管控水平，可将其能力成熟度分为5个等级。不同成熟度等级之间的差距主要体现在开发过程的标准化、制度化、量化可视，以及持续优化的组织能力。

CRMI体系框架

CRMI的实施要点不是实践域的管理覆盖度，而是各实践的关键过程域及节点的选择与有效管控。

CRMI体系过程改善模型

CRMI体系的改善模型是用于过程改善的框架性工程方法与流程，其核心流程包括关键过程域选择、差距分析、过程标准化/制度化、可视化、评级与反溃