在人工智能产业链中属于关键技术的是

人工智能产业链中，关键技术是推动整个行业向前发展的核心力量。这些技术不仅影响着人工智能的发展速度和质量，还直接关系到人工智能应用的广度和深度。以下是一些在人工智能产业链中属于关键技术的领域：

1. 机器学习与深度学习：这是人工智能的基础，通过算法和模型让机器能够从数据中学习并做出预测或决策。深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络模拟人脑的工作方式，以实现更复杂的任务。

2. 自然语言处理（NLP）：NLP是研究如何使计算机理解和生成人类语言的技术。它在语音识别、机器翻译、情感分析等领域有着广泛的应用。

3. 计算机视觉：计算机视觉是指让机器“看”和“理解”图像和视频的技术。它在自动驾驶、医学诊断、安防监控等领域有着重要的应用。

4. 语音识别与合成：语音识别是将人类的语音转换为文本，而语音合成则是将文本转换为语音。这两个技术在智能助手、语音输入法等应用中发挥着重要作用。

5. 机器人技术：机器人技术是人工智能的一个重要应用领域，包括工业机器人、服务机器人、探索机器人等。机器人技术的发展对于提高生产效率、改善生活质量具有重要意义。

6. 大数据分析：大数据技术可以帮助企业收集、存储和分析海量数据，从而为企业提供有价值的信息和洞察。这对于人工智能的应用至关重要，因为只有大量的数据才能训练出强大的模型。

7. 云计算与边缘计算：云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，而边缘计算则将计算能力部署在离数据源更近的地方，以提高数据处理的速度和效率。这两者的结合使得人工智能应用更加灵活和高效。

8. 硬件技术：GPU、TPU等高性能计算硬件为人工智能模型的训练提供了强大的计算能力。此外，传感器、摄像头等硬件设备也为人工智能应用提供了必要的输入数据。

9. 安全与隐私保护：随着人工智能技术的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。因此，如何在保证数据安全的同时利用人工智能技术，成为了一个亟待解决的问题。

10. 伦理与法律：随着人工智能技术的不断发展，伦理和法律问题也日益凸显。例如，自动驾驶汽车在遇到紧急情况时应该如何决策？这些问题都需要我们在发展人工智能技术的同时，充分考虑伦理和法律因素。

总之，人工智能产业链中的关键技术涵盖了机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合成、机器人技术、大数据分析、云计算与边缘计算、硬件技术、安全与隐私保护以及伦理与法律等多个方面。这些技术相互交织、相互促进，共同推动了人工智能产业的发展。在未来，我们期待这些关键技术能够取得更大的突破，为人工智能带来更多的可能性。