作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。

首先，真正意义上的人工智能全栈开发是存在巨大困难的，一方面原因是人工智能领域的研发方向非常多，即使按照大的方向来划分，也分为计算机视觉、自然语言处理、机器人学、机器学习、自动推理、知识表示等六大领域，这还不包括每个领域当中的众多细分方向，另一方面原因是人工智能开发本身具有较大的难度。

目前人工智能全栈开发通常指的是能够基于人工智能平台（开放及非开放），来完成行业落地应用的开发能力，虽然在难度上有一定程度的下降，但是对于开发人员整体的技术栈要求还是比较高的，不仅要掌握丰富的知识结构，同时还需要具有一定的行业知识。

从当前的人工智能平台体系结构来看，通常会基于计算机视觉和自然语言处理两大方向展开，相关的落地应用案例也在不断增多，而且随着当前技术迭代的不断推进，很多落地系统已经开始发挥出更大的作用，相信随着工业互联网的推进，未来生产环境下会有更多的智能化落地产品。

以计算机视觉领域为例，基于视觉平台来打造全栈技术栈，可以基于程序员自身已有的技术来完成，比如Java全栈程序员转向视觉平台就会相对容易一些，经过一段时间的实践开发积累，往往也能够具备全栈开发能力。当然，随着当前人工智能平台功能边界的不断拓展，开发人员的能力边界也会得到拓展，但是这需要一个过程。

相对来说，培养人工智能全栈开发能力的过程往往需要场景的支撑，如果在脱离实践场景的情况下来学习人工智能开发，还是具有较大难度的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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