“AI+”不是简单做加法

随着高考季的到来，部分考生和家长开始借助人工智能（AI）来辅助志愿填报。然而，有用户反映，一些所谓的“AI填报志愿”工具提供的信息存在明显的史实性错误，并且数据未能及时更新，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和发展使得“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取得了显著成效。

然而，一个值得注意的现象是，一些“AI+”产品或服务，例如部分“AI填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单地叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”的应用流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出药方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些号称具备语音讲解和拍照识别功能的“AI导游”应用，其讲解内容生硬如背诵，无法与游客进行深入互动，拍照识别功能也屡屡出错。

这类“AI+”产品和服务虽然出发点可能是好的，但其根本问题在于，它们大多只实现了与AI大模型的浅层连接，未能充分挖掘行业数据，也未针对特定场景和用户群体进行个性化定制。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业的实际痛点只能起到象征性的作用，难以实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单地进行技术叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景中。要推动“AI+”的落地，就需要深入理解各行各业的底层运作机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈和难点，并深度梳理行业内的垂直数据。只有这样，才能让AI无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正的效率和质量的提升。

以“AI+冶金”为例，需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的工艺流程，并着力于智能配料、炉温智能控制、转炉火焰识别、钢材表面缺陷检测等高附加值环节，以解决钢铁行业当前面临的普遍性问题，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，通过AI视觉技术自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药行业，利用AI筛选致病靶点和设计药物分子，能够缩短新药研发周期，降低成本并提高成功率。毫无疑问，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能让“AI+”实现精准的突破性价值释放，而非仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于实际应用场景，推动技术从表面嫁接转向深度融合。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，创造切实的价值，从而促进降本增效、实现转型升级，为各行各业的高质量发展注入强大的动力。（刘园园）

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