人工智能（AI）产业链的核心环节主要包括以下几个方面：
1. 数据获取与处理：这是人工智能的基础，包括数据采集、清洗、标注等。数据是训练和优化AI模型的关键，高质量的数据可以大大提高AI模型的性能。
2. 模型设计与开发：这是人工智能的核心，主要包括深度学习、机器学习、自然语言处理等算法的开发和应用。这些算法是AI系统的核心，决定了AI系统的功能和性能。
3. 硬件支持：AI的发展离不开高性能的计算硬件，如GPU、TPU等。此外，AI还需要各种传感器、摄像头等硬件设备来采集数据。
4. 云计算与边缘计算：随着AI应用的普及，越来越多的AI任务需要通过网络传输大量数据，这就需要强大的云计算平台来提供计算资源。同时，为了降低延迟，提高用户体验，边缘计算也成为了AI发展的重要方向。
5. 软件与工具：AI的开发和应用需要各种软件和工具的支持，如深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）、自动化测试工具（Selenium、Junit等）、项目管理工具（Jira、Trello等）等。
6. 应用场景与服务：AI技术的应用非常广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、金融风控、智能家居、智能客服等。这些应用场景为AI提供了巨大的市场空间，同时也推动了AI技术的发展。
7. 法律伦理与政策规范：随着AI技术的发展，相关的法律、伦理问题也逐渐显现。如何保护个人隐私、防止滥用AI技术等问题都需要相关政策和法规来规范。
8. 人才培养与教育：AI技术的发展离不开人才的支持，因此，高校和企业都需要加大对AI人才的培养力度。
总之，人工智能产业链的核心环节主要包括数据获取与处理、模型设计与开发、硬件支持、云计算与边缘计算、软件与工具、应用场景与服务、法律伦理与政策规范以及人才培养与教育。这些环节相互关联，共同推动着人工智能技术的发展。
