人工智能（AI）产业链的核心主要包括以下几个部分：
1. 数据收集与处理：这是AI的基础，需要大量的数据来训练AI模型。这些数据可以来自各种渠道，如传感器、互联网、社交媒体等。数据处理包括数据的清洗、标注、转换等步骤，以便于AI模型更好地理解和学习。
2. 算法研发：AI算法是实现AI功能的关键。这包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI算法的研究和开发需要大量的计算资源和专业知识。
3. AI硬件：AI硬件的发展直接影响到AI的性能和成本。目前，GPU、TPU等专用AI处理器已经成为AI计算的重要工具。此外，AI芯片、边缘计算设备等新型硬件也在不断涌现。
4. AI应用：AI应用是AI产业链的最终目的。这些应用包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断、金融风控、智能客服等。随着AI技术的不断进步，越来越多的行业开始采用AI技术，以满足日益增长的需求。
5. 人才培训与教育：AI产业的发展离不开人才的支持。因此，高校、研究机构和企业都需要投入资源进行AI相关的教育和培训，培养具有创新能力和实践能力的AI人才。
6. 政策与法规：政府的政策和法规对AI产业的发展起着重要的引导作用。例如，各国政府都在积极推动AI技术的发展，出台了一系列政策和法规，以促进AI技术的创新和应用。
7. 资本投资：AI产业是一个高投入、高风险的行业，因此，资本市场对于AI产业的发展起到了重要的推动作用。投资者通过投资AI企业，不仅可以获得收益，还可以推动AI技术的进一步发展。
8. 国际合作与交流：AI技术的发展需要全球的合作与交流。各国政府和企业应该加强合作，共同推动AI技术的进步，解决AI技术发展中的问题，实现共赢。
总之，人工智能产业链的核心包括数据收集与处理、算法研发、AI硬件、AI应用、人才培训与教育、政策与法规、资本投资以及国际合作与交流。这些环节相互关联，共同构成了一个完整的AI产业链。
