“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，部分家长和考生正尝试借助人工智能（AI）的辅助。然而，有用户反映，一些声称能提供“AI填报志愿”服务的工具，其推荐信息存在明显的史实错误和数据滞后问题，可能对考生的志愿选择造成误导。

近年来，AI技术不断取得突破并持续迭代，使得“AI+”正以空前的广度和深度渗透到各行各业，并在日益增多的应用场景中展现出实际价值。

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技术简单地叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”停留在表面，甚至沦为一种营销手段。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，这可能导致误诊。在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然宣称具备语音讲解和拍照识景功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的深度互动，拍照识景功能也时常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但它们的问题在于，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，对于行业面临的真实挑战只能是“隔靴搔痒”，难以实现深度的有效赋能。

AI赋能千行百业，绝非简单的叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景。要推动“AI+”真正落地，需要深入理解各行各业的根本运行机制，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难点，深入梳理行业内的垂直数据，让AI能够无缝地嵌入到具体的业务流程中，从而实现真正的质量和效益提升。

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。

实际上，“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，通过AI视觉技术进行断丝的自动检测，显著提高了纺织品的质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高、成功率低，利用AI筛选致病靶点和设计药物分子，能够缩短研发周期、降低成本并提高效率。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、突破性的价值释放，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“为了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。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，创造真实价值，促进成本降低和效率提升，推动转型升级，为千行百业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）