“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，部分家长和考生开始借助人工智能（AI）工具来辅助决策。然而，用户反馈指出，一些声称能提供志愿填报指导的AI工具，其推荐信息存在明显的 factual 错误，并且数据更新不及时，这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+”概念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实际成效。

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或场景上，使得“AI+”的应用显得流于表面，甚至沦为一种营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出处方，存在误诊的风险；在文化旅游领域，一些“AI导游”应用虽然宣传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，拍照识别景物也屡屡出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但其根本问题在于，多数仅实现了与AI大模型的浅层连接，未能深入挖掘行业数据，也没有针对特定场景和用户群体进行定制化开发。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业面临的实际困难只能起到表面作用，无法实现深度的有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI技术生硬地应用于不同场景。要真正实现“AI+”的落地，需要深入理解各行各业的底层运行机制，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，并深度梳理行业内的垂直数据。只有这样，才能让AI无缝地融入具体的业务流程，从而实现真正的质量和效率提升。

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场景入手，解决钢铁行业当前面临的普遍性问题，从而切实推动钢铁行业实现绿色化、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，通过AI视觉技术进行断丝自动检测，显著提高了纺织品的质量，解决了断丝易导致产品瑕疵的问题。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，解决了新药研发周期长、成本高、成功率低的问题。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逻辑，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）

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