随着高考志愿填报季的到来，一些家长和考生寻求人工智能（AI）的辅助。然而，用户反映部分“AI填报志愿”工具提供的信息存在明显事实偏差和数据滞后，可能对考生的选择构成误导。

近年来，AI技术的持续进步和更新，使得“AI+”正在以前所未有的广度和深度渗透各行各业，并在日益增多的应用场景中得到实践。

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技术叠加到现有产品或场景上，导致“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”仅凭患者描述的单一症状就开出处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用号称具备语音讲解和图像识别功能，但讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，图像识别也时常出错。

这类“AI+”产品和服务，尽管出发点可能良好，但普遍存在的问题是，它们大多只实现了与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设计。其结果是，它们容易产生AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业痛点只能触及皮毛，难以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生硬地应用于各种场景。要推动“AI+”的有效落地，需要深入理解各行业的底层运作机制，聚焦行业转型升级的需求，准确识别制约行业发展的瓶颈，深度梳理行业垂直数据，使AI能够无缝嵌入具体的业务流程，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，就需要深入研究烧结、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，也遵循了类似的思路。在纺织行业，断丝问题容易导致产品瑕疵，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，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，借助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。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准的突破性价值释放，而非仅仅停留在表面蹭热点、玩概念。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际场景，推动技术从表面嫁接走向深度融合。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，创造实际价值，促进成本效益的提升和转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）