AI开发平台产业的上游基础层发展离不开算力、算法和数据三大要素。为此，AI开发平台上游基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具和数据基础服务与治理平台三个模块。智能计算集群模块提供支持人工智能模型开发、训练或推理所需的算力资源。这包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器等硬件设备，以及下游的人工智能计算中心等。这些设备和中心都能够提供高效稳定的计算能力，为人工智能应用提供强有力的支持。智能模型敏捷开发工具模块主要实现人工智能应用模型的生产。这个模块包括开源算法框架、AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台等工具。这些工具提供了语音、图像等各种AI技术能力的调用，能够快速高效地开发出符合需求的AI应用模型。数据基础服务与治理平台模块则实现了AI应用所需的数据资源生产和治理。这个模块提供了AI基础数据服务和面向AI的数据治理平台等工具，以确保数据的质量、准确性和安全性。这些工具能够为人工智能应用提供所需的数据资源，并确保数据的可靠性和完整性。这三个模块共同构成了人工智能基础层，为人工智能产业的快速发展提供了坚实的基础支持。

从上游人才供给端现状分析，中国AI开发平台的人口供给缺口大。根据相关技术统计，2018年末，中国面临着人工智能人才缺口超过100万的局面，而到2020年，这一数字将进一步攀升至226万。尽管全国有367所高校具备人工智能研究方向，但每年在该领域毕业的学生仅约2万人，这远远不能满足市场的需求。中国在人工智能领域的迅猛发展需要大量的人才支持。中国必须采取措施加快人才培养的速度和规模，以满足国内人工智能产业的迅猛发展。

从上游基础层的整体资源供给能力分析，近年来，已初步成型的AI基础层上游构成正在逐步缓解中游AI开发平台生产力稀缺的问题。据相关数据统计，中国企业AI研发投入比例达到10%以上的企业超过65%，而只有极少数的企业可以完成AI项目制定的全部投资回报率。达成回报难的痛点主要是数据质量差（49%）和技术人才配置难（51%）。现阶段，AI产业链的基础层资源已初步成型，基础层内部，数据资源、算力资源和算法开发资源三者分工明确，预计未来数年内可有效缓解下游行业用户逐渐增长的AI应用模型开发及部署需求。基础层内部方面，AI工业化生产成熟度在近年来逐步加强，通过直接供应和间接供应，可将资源有效传导至下游的AI应用需求端，实现产业链向顺畅的资源输送及价值传导方向演进。数据资源层方面，数据基础服务及治理平台为AI产业链提供数据生产资料，智能计算集群产出高质效生产力，智能模型敏捷开发工具提供AI技术服务能力，提高AI应用模型渗透速率与价值空间。数据资源集群具备数据采集与数据治理能力，一站式的数据平台可提高数据利用率。高效的AI算力集群与调度系统可满足模型训练与推理需求，降低总拥有成本。总体来看，随着上游基础层供给能力的成熟度加强，将逐步缓解人工智能在中下游近年来所产生的大量需求。

AI开发平台中游由各类AI开发平台服务供应商组成。AI开发可以使用两种不同类型的软件平台：AI基础软件平台和集成式AI开发平台。在AI基础软件平台中，用户可以根据实际使用需求自行配置所需的功能模块，例如数据准备工具、模型部署插件或计算引擎等。相比较集成式AI开发平台而言，AI基础软件平台更加轻量且更易于数据科学家和算法工程师上手使用。集成式AI开发平台则对于推动算法模型共享、交易以及加速业务落地的作用更为明显，同时也显著降低了AI应用的门槛，让AI应用开发的适用范围更广。

从核心竞争力端分析，AI开发平台的用户主要为AI产业中个人或企业的开发者，因此如何为开发者提供更高效便捷地开发平台及其他衍生服务将是AI开发平台的核心竞争力所在。AI开发平台的核心竞争主要围绕三方面开启：1. 提高数据处理能力。未来， AI开发平台厂商会发布多种预训练模型，预训练模型将会向两个主要方向进行发展。一方面，预训练模型规模将继续增大。大规模的预训练模型将包括超1,000亿个参数，单次训练成本预计将超过1,000万美元，将搭载包括混合精度训练、数据并行、模型并行、Lamb优化器、三维并行训练、稀疏注意力加速等训练优化技术。另一方面，基于知识蒸馏、剪枝等现有技术，预训练模型将通过压缩与加速提升其灵活性。例如，相较于传统AI基础软件，百度的EasyData使人工处理成本降低80%，且数据需求量降低 90%，数据标注量降低70%。最后，数据模型的准确率将提高。使用百度自有超大规模数据集进行训练可以显著提高模型的平均准确率，相比传统的基于ImageNet数据集的预训练模型，提升范围在1.78%至4.53%之间。2.增强平台易用性。为了让AI能够广泛应用于各行各业，降低AI模型开发难度和门槛至关重要。当前，只有少数算法工程师和研究员掌握AI开发和调优能力，而大多数业务开发者则不具备这些能力，这导致许多企业无法进行AI开发。为此，ModelArts通过机器学习的方式，帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现模型开发。该平台使用迁移学习和自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，并通过自动化参数选择和模型调优，让零AI基础的业务开发者能够快速完成模型训练和部署。该平台可支持图片分类、物体检测、预测分析和声音分类等场景，同时可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度进行自动调优，生成满足要求的模型，无需任何代码开发。3.提升生态开放性。AI开发平台可以通过多种方式来提高平台的生态开放性。例如，在数据准备功能方面，AI开发平台可提供包括本地数据集载入、第三方开源数据集载入、云端数据集调用在内的多种数据接入方式；在模型训练功能方面，AI开发平台可提高机器学习框架、编程语言、云端IDE工具的兼容性，并提供自定义、模块化算法修改方式；在模型管理与部署功能方面， AI开发平台研发方向涵盖提供包括提升AI开发平台兼容性（如支持更多编程语言、支持CI/CD、支持第三方AIOps工具等），且支持用户自行构建工作流在内的机器学习工作流构建服务，同时支持模型漂移监测、资源负载监测、自动告警、监控指标可视化呈现在内的模型部署监控服务等。未来，AI开发平台企业的竞争将主要通过围绕以上三点进行。

从中游的商业模式分析来看，AI开发平台的商业模式是通过为企业或开发者提供AI技术接口或AI开发工具而获利，计费的方式主要有免费、按需付费、和订阅付费三种。其中免费模式为企业或开发者提供如文字识别、人脸识别等常见服务与通用AI技术接口，设有使用限制，通常为1-5QPS/天，主要面向使用量较小的中小企业。免费模式通过数据积累、构建AI生态和提供附加服务从而实现盈利；按需计费主要针对AI需求量尚不明确的企业、相对价格最高，如人体识别API通常定价为0.001元/次。包月/包年计费主要面向具有一定体量规模的企业，相对价格较低，如人体识别API通常定价为1,000元/QPS/月。AI开发平台还可以通过免费试用、补贴、在线教学等方式提高转化率。且大型平台可以通过永久免费的通用产品进一步提高流量至用户的转化，从而探索用户的其他增值需求，如云服务，定制AI开发解决方案等。

AI开发平台的下游应用覆盖领域包括智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧工业、智慧政务、智慧零售和智慧互娱等。其中，金融业务领域已成为众多应用场景中落地规模最大的领域；医疗领域的应用市场有望加速打开；AI开发平台应用赋能工业互联网建设，助力国家制造业转型升级。虽然AI开发应用业务场景丰富，但也面临着一定的挑战，AI早期的研发和后期运维等成本较高，算法精度不够理想，行业规范也尚未完善，所以导致部分企业望而却步，对AI开发平台的应用存在着一定的疑虑。

从AI开发平台在下游行业的渗透率角度分析，互联网、金融、和零售是渗透率前三大的行业，占比分别达到了75%、70%、和60%，是AI开发平台的主要垂直应用行业。而从未来5年的预计增长率变动幅度来看，AI开发平台在政府和工业领域的渗透率有望大幅提升。政务的渗透率预计会从46%增长至90%以上。主要原因是得益于中央“简政放权、放管结合、优化服务”的号召，以及国家对建设移动政务平台的大力支持。工业的渗透率预计会从30%提升至50%。主要原因是得益于制造业转型升级的大趋势。工业在生产、质检、管理等各个环节都涵盖了海量的数据，未来将进一步向智能化、数据云化等方向迁移。

从人工智能技术在下游的应用占比分析，主流AI技术在各行业均有一定程度的覆盖率。首先，人工智能技术分为感知智能技术和认知智能技术两个维度。感知智能技术以计算机视觉、语音交互等为核心底层技术，对应的技术应用有智能客服和智能安防等；认知智能以MD&DL、NLP和知识图谱为核心底层技术，对应的技术应用有预测建模、大数据管理等。在核心技术的应用覆盖率来看，语音交互的覆盖占比达到了63.3%，达到了最高。之后是ML&DL、NLP&知识图谱、和计算机视觉，分别达到了60%、53.3%、和40%。