随着高考志愿填报季的到来，部分家长和考生试图借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，有用户反映，一些所谓的“AI志愿填报”服务提供的信息存在明显事实偏差和数据滞后，可能对考生的志愿选择造成误导。
近年来，AI技术的持续进步和迭代正以前所未有的范围和深度推动各行各业的发展，并在众多应用场景中展现出巨大潜力。
然而，值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品或服务，例如部分“AI填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”显得肤浅，甚至沦为一种营销策略。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者的单一症状就开出处方，这可能导致误诊；在文旅领域，一些“AI导游”应用声称具备语音讲解和图像识别功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，图像识别也经常出错。
这类“AI+”产品和服务的初衷或许良好，但其主要问题在于，它们大多仅实现了与AI大模型的浅层连接，未能深入挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行精细化设计。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业痛点的解决只能是“隔靴搔痒”，难以实现深度有效的赋能。
AI赋能千行百业，绝非简单的技术叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正实现“AI+”的落地，必须深刻理解各行各业的底层运行机制，聚焦行业转型升级的需求，准确识别制约行业发展的瓶颈和障碍，深入梳理行业内的垂直数据，使AI能够无缝地融入具体的业务流程，从而实现真正的效率和质量提升。
以“AI+冶金”为例，需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂工艺流程，从智能配料、炉温智能控制、转炉火焰识别、钢材表面缺陷检测等高价值环节入手，解决钢铁行业面临的普遍性问题，从而切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。
事实上，“AI+”在其他行业的成功实践也遵循了类似的思路。在纺织行业，断丝问题容易导致纺织品出现瑕疵，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，能够显著提高纺织品质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高、成功率低，通过AI筛选致病靶点和设计药物分子，可以缩短研发周期、降低成本并提高效率。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准且具有突破性的价值释放，而非仅仅停留在表面上的追逐热点和玩弄概念。
深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际应用场景，推动技术从表层的嫁接转向深度的融合。最终目标是让AI重塑生产流程和服务模式，解决实际问题，满足真实需求，创造实质价值，促进成本降低和效率提升，推动转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）
