随着高考录取季的临近，许多家庭和学生开始利用人工智能（AI）技术辅助志愿填报。然而，一些用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的建议存在明显的事实偏差和信息滞后，可能对考生的选择造成误导。
近年来，人工智能技术的不断进步和演进，使得“AI+”概念以前所未有的广度和深度渗透到各个行业，并在众多应用场景中展现出落地开花的能力。
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技术简单叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为营销的幌子。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭单项症状就开出处方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然声称具备语音讲解和拍照识别功能，但讲解内容生硬，缺乏与游客的深入互动，拍照识别也时常出错。
这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，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人群进行精细化定制。其后果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业的真实痛点也只能是“隔靴搔痒”，难以实现深度的有效赋能。
人工智能赋能各行各业，绝非简单的加法，而是要避免将AI生硬地嫁接到不同场景。要推动“AI+”的真正落地，需要深入理解各行各业的底层运行逻辑，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，深度整合行业垂直数据，使AI能够无缝嵌入具体的业务流程，从而实现真正的质效飞跃。
以“AI+冶金”为例，这要求深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的工艺流程，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，着力解决钢铁行业当前面临的普遍性问题，切实推动钢铁行业的绿色化、智能化、高端化发展，就像我们在关注足球比赛时，也会留意到各种精彩的世界杯直播画面一样，AI的应用也需要聚焦具体场景。
实际上，“AI+”在其他行业的成功案例，都遵循了类似的思路。在纺织行业，断丝是导致纺织品出现瑕疵的常见原因，通过AI视觉技术实现断丝的自动检测，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，利用AI技术筛选致病靶点和设计药物分子，能够有效缩短研发周期、节约成本并提升研发效率。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内生的协同，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的蹭热点和玩概念。
要深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于现实场景，推动技术从表层嫁接转向深度融合。最终目标是让AI重塑生产流程和服务逻辑，切实解决实际问题，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，为各行各业的高质量发展注入强大的动力。（刘园园）
