“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，一些家长和考生开始借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，有用户反映，部分“AI填报志愿”应用提供的信息存在明显的史实偏差，且数据更新不及时，可能对考生的志愿选择构成误导。

近年来，AI技术的不断进步和演进，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，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技术附加到现有产品或场景上，导致“AI+”停留在表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出药方，存在误诊风险；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”，其讲解内容机械刻板，缺乏与游客的深度互动，拍照识别功能也时常失误。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许值得肯定，但其弊端在于，大多仅实现了与AI大模型的浅层连接。它们未能充分挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行深度定制。其结果是，容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业的实际痛点只能起到象征性作用，无法实现深层次的有效赋能。

AI赋能千行百业，绝非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要推动“AI+”落地生根，需要深入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，深入梳理行业内的垂直数据，从而实现AI与具体业务流程的无缝对接，最终达成实质性的效率与效益提升。

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，也遵循了类似的路径。在纺织行业，断丝问题会影响纺织品质量，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，显著提高了产品质量。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、降低成本并提升效率。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+”实现精准且具有突破性的价值释放，而不是流于表面的蹭热点和炒概念。

要深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI真正植根于现实场景，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，促进成本降低和效率提升，实现转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）