“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报的临近，部分家长和考生开始借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，用户反映，一些所谓的“AI志愿填报”服务提供的信息存在明显事实偏差，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技术的不断进步和更新，使得“AI+”模式在各行各业展现出前所未有的广泛性和深度，并在众多应用场景中取得了显著成效。

然而，值得警惕的是，一些“AI+”产品或服务，例如部分“AI填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单叠加到现有产品或场景上，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，有些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开具处方，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，缺乏与游客的互动，拍照识别功能也时常出错。

这类“AI+”产品和服务，尽管初衷可能是积极的，但其核心问题在于，它们往往只实现了与AI大模型的浅层连接，未能充分挖掘行业数据，也未针对特定场景和用户群体进行深度定制。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业痛点也只是浅尝辄止，难以实现深层次的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单地将AI技术嫁接到现有场景之上。要实现“AI+”的有效落地，需要深入理解各行各业的运作机制，紧密围绕行业转型升级的需求，精准定位制约行业发展的瓶颈，深度梳理行业垂直数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，这需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的生产工艺。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在其他行业的成功应用也遵循了类似的逻辑。在纺织行业，AI视觉技术能够自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药领域，AI可以通过筛选致病靶点和设计药物分子，缩短新药研发周期、降低成本并提高成功率。显而易见，只有让AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”真正发挥破局式的价值，而非仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”战略，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI技术扎根于实际应用场景，推动技术从浅层嫁接向深度融合转变。最终目标是利用AI重塑生产流程和服务模式，解决实际问题，满足真实需求，创造实际价值，促进成本降低和效率提升，推动产业升级，为千行百业的高质量发展提供强劲动力。（刘园园）