该摘要概述了ISO/IEC23053-2022标准的核心内容与价值。标准旨在为基于机器学习的AI系统建立统一术语和通用框架，明确区分ML模型与ML系统的概念，并定义系统开发生命周期的关键阶段（需求分析、数据工程、模型训练、系统集成、部署运维等）。其核心价值在于促进AI领域的互操作性、提高透明度、指导风险管理，并为后续细分标准奠定基础。该框架适用于AI项目管理、系统设计、教育培训及政策制定等场景，是

随着人工智能技术的快速发展，机器学习（ML）已成为构建智能系统的核心技术之一。基于ML的AI系统框架不仅简化了模型开发流程，还为跨行业应用提供了标准化支持。本文将从系统框架的核心组件、主流工具、选择标准及典型应用场景等方面，解析ML驱动的AI系统如何构建与落地。需综合考虑开发效率（如Keras的简洁API）、计算性能（如OneFlow的分布式优化）、部署灵活性（如PyTorch Mobile）及社

随着人工智能技术的快速发展，机器学习（ML）已成为构建智能系统的核心技术之一。基于ML的AI系统框架不仅简化了模型开发流程，还为跨行业应用提供了标准化支持。本文将从系统框架的核心组件、主流工具、选择标准及典型应用场景等方面，解析ML驱动的AI系统如何构建与落地。需综合考虑开发效率（如Keras的简洁API）、计算性能（如OneFlow的分布式优化）、部署灵活性（如PyTorch Mobile）及社