基于对全栈AI市场的调研与分析，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 以下简称“沙利文”）发布了最新的《中国全栈AI市场研究报告》。在智能技术进步、互联网普及以及国家政策支持的推动下，中国人工智能市场发展迅速。2014-2018年，中国人工智能市场规模从78.7亿元人民币增长到366.9亿元人民币，年复合增长率高达46.9%。沙利文预计，到2023年，中国人工智能市场规模有望达到2,185.5亿元人民币。然而，人工智能在发展过程中面临着算力资源稀缺、模型训练慢、行业数据缺乏、人才储备不足等问题，影响人工智能产业化发展。原有的技术架构已不再适应市场真实的需求，一些人工智能主流厂商纷纷开始更新底层方案，重整人工智能整条产业链，提出了“全栈”的概念。

人工智能成本高、效率低、数据缺、人才不足，发展受阻

虽然人工智能的概念火热，但人工智能的实际落地情况却不尽如人意。阻碍人工智能规模化发展的主要因素有以下几个方面：第一，算力资源稀缺，开发成本高。人工智能开发过程中，模型越精准，所需数据量就越大，对于算力要求就越高，然而目前算力非常稀缺和昂贵，不仅购买算力的周期长，而且资源有限。人工智能开发的高成本给开发厂商设立了无形的门槛。第二，模型训练较慢，部署效率低。一方面，由于算力资源稀缺，大量数据的清洗、标注、训练仍需消耗较长时间；另一方面，在训练和部署过程中缺少能在云、边、端进行统一训练和推理的框架，容易使人工智能在部署过程中产生差错，影响计算性能。模型训练较慢，部署效率低成为人工智能开发过程中面临的普遍问题。第三，行业数据缺乏，应用发展不足。行业数据是行业需求最佳的导航，同时海量数据可促进人工智能模型优化，提高模型性能。缺乏有效的行业数据导致对市场探索不足，人工智能实际落地效果差，无法满足人们期望，进而应用发展不足。有效的行业数据缺乏成为人工智能应用发展的重要阻碍因素。第四，人才培养和储备不足，顶尖人才稀缺。人工智能的核心竞争是人才的竞争，人工智能的发展也带动人工智能人才需求的增长，但是目前面临的现状是人工智能专业人才匮乏，人才储备和人才培养不足。人才供需不匹配成为人工智能规模化发展的制约因素。

人工智能参与者目标不一，需求复杂

人工智能的发展离不开行业参与者，从行业参与者角度出发，由于其面临的场景不同，目标不同，表现出的需求不同。对于芯片厂商、IT厂商、互联网厂商及创业厂商等人工智能服务提供商，需要开发边缘端芯片以提高人工智能产品敏捷性，提供一体化解决方案以优化产业结构，布局云、边、端以强化各场景的应用，提升模型迭代开发效率以应对不同场景变化；对于政府、企业、消费者及人工智能开发者等人工智能服务使用者，需要人工智能更广阔的应用以促进社会、经济以及生活工作各方面的智能化发展，以及更丰富的学习资源和更高效的技术支持以减少使用成本。

全栈AI解决发展痛点，响应参与者需求

全栈AI是一种拥有贯穿全生命周期的全面技术体系，可以加速人工智能数据获取、训练与部署，从而提供普惠、高效的人工智能技术的平台。

针对人工智能发展过程中的痛点，全栈 AI提供了一个经济、高效的开发平台，帮助解决开发成本高 、 效率低的问题，同时有助于各厂商深入探索人工智能技术与各行业的结合应用，从而为人工智能发展提供了更强的驱动力，更为升级传统模式，普惠大众提供了可能。

针对人工智能行业参与者的需求，全栈 AI提供了高效计算力、一站式服务，能实现云、边、端布局，能更好地满足人工智能服务提供商的需求，促进人工智能行业的规模化发展，从而也能更好地满足人工智能服务使用者的需要。

厂商积极布局人工智能，全栈AI将成为未来趋势

在当下人工智能技术驱动的产业变革浪潮中，为服务好消费与产业升级的需求，各厂商纷纷布局人工智能。沙利文通过对已布局人工智能的中国人工智能主流厂商的全栈能力进行深度分析，得到各厂商在人工智能全栈能力的竞争力评分排名情况。其中，华为在全栈方面最具竞争力。

中国人工智能主流厂商竞争力排名(按照全栈能力排名)

来源：沙利文研究院绘制

华为作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，持续投资AI基础研究和AI人才培养，打造全栈全场景AI解决方案和全球开放生态，让算力触手可及、实现普惠AI。华为的人工智能优势主要体现在包含芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案，以及云、边缘计算、物联网行业终端、消费类终端等全场景的部署环境。华为已推出业界算力最强AI处理器昇腾910及全场景AI计算框架MindSpore，完成全栈全场景AI解决方案的构建，通过华为云AI为企业、政府提供全栈人工智能解决方案，通过HiAI为智能终端提供全栈解决方案。华为云已新推出43款基于昇腾（Ascend）处理器的AI云服务及一站式AI开发管理平台ModelArts，广泛用于AI推理、AI训练、自动驾驶训练等多种场景。2019年9月，华为发布全球最快的AI训练集群Atlas 900，并将其部署到云上，推出华为云昇腾集群服务。凭借领先全栈全场景AI的优势，华为担纲建设目前国家唯一的基础软硬件国家AI开放创新平台。

百度作为中国最早实践人工智能的一批企业之一，以搜索业务起家，在自然语言处理、知识图谱、智能决策等人工智能技术方面有多年经验积淀。目前，百度已经把人工智能作为其发展战略重心，在全球建设多个研发中心，并开放多个应用平台。百度人工智能战略致力于创建人工智能生态体系，搭建百度人工智能开放平台，此平台以百度智能云为基础，搭建以百度大脑为核心，面向企业、创业者、开发者等机构或群体，将各项人工智能能力对外共享。百度的人工智能优势主要体现在大数据、算力、算法、语音识别、框架及平台、自动驾驶等领域，百度的深度学习开源框架PaddlePaddle拥有自主知识产权，其在语音识别和计算机视觉技术等方面一直处于行业领先地位。2018年7月百度推出的首款云端全功能人工智能芯片--昆仑芯片以及推出的百度大脑3.0，形成了从芯片到深度学习框架、平台、生态的人工智能全栈技术布局。

阿里巴巴作为中国领先的电商平台，以电商业务起家，已建立起业务多元的商业生态圈。在人工智能领域，阿里巴巴提出“AI for Industries”理念，强调从应用场景入手，在实际场景需求的基础之上布局人工智能。阿里巴巴以阿里云作为人工智能战略的基础，主要在六大领域进行产业布局，包括智能城市、智能工业、智能家居、智能零售、出行和金融领域，以场景、计算和数据驱动人工智能技术在各产业的落地应用。阿里巴巴的人工智能优势主要体现在芯片、云服务、操作系统、零售等领域，其凭借电商的基因优势，在零售、娱乐营销等方面领跑行业。2019年阿里巴巴平头哥发布的玄铁910、无剑SoC平台以及含光800涵盖处理器IP、一站式芯片设计平台和人工智能芯片，标志了阿里巴巴端云一体全栈产品系列初步成型。

腾讯作为人工智能领先的实践者，业务以提供社交和数字化内容服务为主，积累了海量的优质流量。其人工智能发展战略分为外部人工智能布局和内部人工智能布局两个方向。在外部人工智能布局方面，腾讯致力于成为一个人工智能生态建设者；内部人工智能布局方面，腾讯加快人工智能技术研发，促进人工智能技术与业务场景的结合。腾讯的人工智能优势主要体现在大数据、机器翻译、教育等方面，腾讯QQ和微信、游戏等社交和数字化产品积累了大量的用户数据，其海量的优质流量为其在教育等领域的发展提供了得天独厚的优势。腾讯推出的腾讯云智天枢人工智能服务平台（TI Matrix Platform）是基于腾讯云和腾讯优图强大技术能力打造的全栈式人工智能服务平台，致力于帮助加速企业的数字化转型及促进人工智能行业生态共建。

商汤科技作为人工智能垂直领域的独角兽公司，专注于计算机视觉技术和深度学习算法技术的研发应用，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别和视频分析技术等，其技术成果已在智能手机、智慧城市、金融、汽车等多个行业应用落地。商汤科技的人工智能发展战略为“1+1+X”，其中，两个“1”分别代表研发和技术产业化，X代表行业伙伴赋能。商汤的优势主要在于算法、计算机视觉等，商汤科技是亚洲领先的AI算法提供商，其凭借计算机视觉优势成为智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。在智慧城市领域，商汤科技发布的AI City端边云一体化方案，整合全技术栈创新与能力，覆盖智慧城市空间全场景，致力于强化人工智能在智慧城市领域的对外赋能，构建智慧城市开放生态。

以以上部分人工智能主流厂商为例，人工智能厂商在人工智能的布局不再单一化、片面化，而倾向于提供一个更加全面化的技术体系，以及提供一个可覆盖人工智能全生命周期，能将人工智能应用普惠化的平台。全栈AI方案集全面化、全生命周期、普惠化于一身，将成为未来人工智能发展的重要方向。