摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在行业中的应用越来越广泛，然而，基于十几个案例研究，我们了解到在系统中部署行业强度、生产质量的 ML 模型被证明是一项挑战。公司面临着与数据质量、设计方法和流程、模型性能以及部署和合规性相关的挑战。我们了解到，构建和发展包含 ML/DL 组件的系统需要一种新的结构化工程方法。在本文中，我们概念化了公司在使用 ML 时遇到的典型发展模式，并概述了我们研究的公司遇到的关键问题。本文的主要贡献是人工智能工程的研究议程，概述了围绕 ML 解决方案的关键工程挑战，并概述了需要整个研究界解决的未决问题。索引术语 — 机器学习、人工智能、设计、软件工程