“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，部分考生和家长开始借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，有用户反映，一些“AI填报志愿”服务提供的信息存在明显事实偏差，并且数据更新不及时，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术不断取得突破并持续发展，使得“AI+”模式以前所未有的广度和深度渗透到各行各业，并在众多应用场景中展现出蓬勃生机。

然而，需要注意的是，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技术叠加在现有产品和场景上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭用户描述的单一症状就开出处方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些标榜拥有语音讲解和拍照识别功能的“AI导游”，其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，拍照识别功能也常常出错。

这类“AI+”产品和服务，尽管出发点可能良好，但主要问题在于它们往往只实现了与AI大模型的浅层连接，未能充分挖掘行业特有数据，也未针对特定场景和人群进行深度定制。这导致它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业实际痛点只能起到象征性的触及，难以实现深层次的有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正推动“AI+”的落地，必须深入理解各行各业的运作机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，深度梳理垂直行业数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现实质性的效能提升。

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难题，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，通过AI视觉技术自动检测断丝，显著提高了纺织品的质量。在制药行业，AI技术能够通过筛选致病靶点和设计药物分子，缩短新药研发周期，降低成本，并提高研发成功率。可以肯定的是，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”发挥出精准突破性的价值，而不是仅仅停留在表面蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际场景，推动技术从表面嫁接向深度融合转变。最终目标是，让AI重塑生产流程和服务模式，切实解决问题，满足实际需求，创造真实价值，从而促进降本增效、实现转型升级，为千行百业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）