“AI+”不是简单做加法

随着高考季的到来，许多考生及家长在志愿填报过程中尝试借助人工智能（AI）工具。然而，有用户反映，部分“AI填报志愿”服务提供的信息存在显著的事实性错误，且数据更新滞后，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和演进，正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巨大的潜力。

然而，值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品或服务，如同部分“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+”的应用停留在表面，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具处方，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”，其讲解内容生硬刻板，缺乏与游客的互动，拍照识别功能也屡屡出错。

这类“AI+”产品和服务，其初衷或许良好，但问题在于，它们大多仅与AI大模型实现了浅层连接，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，对于行业存在的根本性问题只能起到象征性作用，难以实现深入有效的赋能。

AI赋能各行各业，并非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正推动“AI+”的落地，必须深刻理解各行各业的内在运行规律，紧密围绕行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈和障碍，深入梳理行业垂直领域的数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正意义上的质量和效益提升。

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，解决钢铁行业当前面临的普遍性挑战，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，显著提高了纺织品质量。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，能够缩短研发周期、降低成本并提升效率。毫无疑问，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准突破式的价值释放，而非仅仅停留在表面上的追逐热点和概念炒作。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际应用场景，推动技术从浅层嫁接转向深度融合。其最终目标是，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，助力转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）