“AI+”不是简单做加法

随着高考季的到来，不少考生和家长开始借助人工智能（AI）来辅助志愿填报。然而，有用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的信息存在明显的事实性错误，且数据更新不及时，可能对考生的选择产生误导。

近年来，AI技术的不断进步和更新，使得“AI+”应用以前所未有的广度和深度渗透到各行各业，并在众多场景中得到应用。

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技术附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”仅凭患者描述的单一症状就给出处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用声称具备语音讲解和图像识别功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，图像识别也常常出错。

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，它们大多只与AI大模型进行了浅层连接，未能深入挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行定制化开发。这导致它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业的实际痛点只能起到表面作用，无法实现深度赋能。

AI赋能各行各业，并非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要让“AI+”真正落地，需要深入理解各行业的运行机制，聚焦行业转型升级的需求，准确识别阻碍行业发展的瓶颈，并对行业内的垂直数据进行深度梳理。这样才能使AI无缝地融入具体的业务流程，从而实现质的提升。

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应用场景入手，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，AI视觉技术能够自动检测断丝，有效提高纺织品质量。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。可以肯定的是，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能让“AI+”精准有效地解决问题，而非仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

要深入推进“AI+”，必须摒弃“为了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走向深度融合。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，创造实质价值，从而促进降本增效、推动转型升级，为各行各业的高质量发展注入强大动力。（刘园园）