“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，用户反馈指出，部分“AI填报志愿”工具提供的建议信息存在明显的事实偏差和数据滞后，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和发展使得“AI+”成为一股强大的赋能力量，其应用范围和深度不断拓展，并在众多领域展现出蓬勃的生命力。

然而，值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品和服务，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+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭单一症状描述就开具处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”虽然宣称具备语音讲解和图像识别功能，但讲解内容生硬，缺乏互动性，图像识别也常常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷可能是积极的，但其核心问题在于，它们大多仅实现了与AI大模型的浅层连接，未能深入挖掘行业特有数据，也未针对特定场景和用户需求进行精细化设计。这导致它们容易出现AI“幻觉”，难以融入实际应用，对行业痛点仅能起到表面作用，无法实现深度的有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的技术叠加，将AI生硬地应用于各种场景。要真正推动“AI+”落地，必须深入理解各行业的内在运行机制，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，深度梳理垂直行业数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现整体效率和效益的显著提升。

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关键环节入手，解决钢铁行业面临的普遍性问题，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，AI视觉技术能够自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药行业，AI通过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。毋庸置疑，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，而非仅仅停留在表面蹭热点、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植根于实际应用场景，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，促进降本增效和转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）