数据采集和挖掘：随着互联网、物联网、云计算等技术的发展，数据产生和收集的能力越来越高，这为AI应用提供了大量的数据资源。因此，在数据采集和挖掘方面，可以通过优化数据采集和处理的算法和工具，提高数据的质量和可用性，从而为后续的AI应用提供更好的支持。
算法研究和创新：AI的核心是算法，因此，在算法研究和创新方面，可以通过对现有算法的改进和优化，或者开发新的算法，来提高AI应用的性能和准确性。此外，还可以结合具体应用场景的需求，开发具有特定功能的算法，以满足不同场景的需求。
应用场景拓展：AI应用场景的拓展也是掘进机会之一。在传统行业的基础上，可以结合AI技术，开发新的应用场景，例如智能制造、智能医疗、智能金融等。此外，还可以探索在智慧城市、智能交通等领域的应用，从而拓展AI的应用领域。
硬件和芯片研发：AI应用需要高性能的硬件和芯片支持，因此，在硬件和芯片研发方面，可以开发具有更高计算能力和更低功耗的芯片和硬件设备，来满足AI应用的需求。
安全和隐私保护：随着AI应用的普及，安全和隐私保护问题也越来越重要。因此，在安全和隐私保护方面，可以研究和开发保护用户隐私和数据安全的加密技术和安全防护方案，来保障用户的信息安全和隐私权益。
总之，AI产业链的掘进机会需要在数据、算法、应用场景、硬件和芯片、安全和隐私保护等多个方面进行研究和探索。只有不断推进这些领域的发展，才能为AI产业的持续发展提供强有力的支撑。$联想控股(03396)$ $联想集团(00992)$ $科大讯飞(SZ002230)$