“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尝试借助人工智能（AI）工具来辅助决策。然而，近期有用户反映，部分所谓的“AI志愿填报”服务提供的信息存在明显的史实偏差，并且数据更新不及时，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和更新换代，使得“AI+”模式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蓬勃的生命力。

然而，值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品或服务，例如部分“AI志愿填报”工具，仅仅是将AI技术叠加在现有产品和应用之上，使得“AI+”的运用显得肤浅，甚至沦为一种营销手段。举例来说，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出药方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些号称具备语音讲解和图像识别功能的“AI导游”，其讲解内容却如同照本宣科，无法与游客进行深入互动，图像识别功能也常常出错。

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，它们大多仅实现了与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用户群体进行精细化设计。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业的实际痛点只能起到表面作用，难以实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI技术生硬地嫁接到不同场景中。要让“AI+”真正落地生根，需要深入理解各行各业的底层运作机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别阻碍行业发展的瓶颈和难点，深入梳理行业内的垂直数据，使AI能够无缝地整合到具体的业务流程中，从而实现真正的质量和效益的提升。

以“AI+冶金”为例，这要求深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的生产工艺流程，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附加值环节入手，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，断丝问题容易导致纺织品出现瑕疵，通过AI视觉技术进行断丝的自动检测，能够显著提高纺织品的质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高、成功率低，借助AI技术进行致病靶点的筛选和药物分子的设计，能够缩短研发周期，节约成本并提高效率。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准且具有突破性的价值释放，而非仅仅停留在表面上的追逐热点和玩弄概念。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正植根于实际应用场景，推动技术从表层嫁接向深度融合转变。其最终目标是，让AI重塑生产流程和服务模式，切实解决实际问题，满足真实需求，创造真正价值，促进成本降低和效率提升，实现转型升级，为千行百业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）

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