随着高考志愿填报季的到来，一些学生和家长开始借助人工智能（AI）工具来辅助决策。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事实偏差，并且数据更新不及时，这可能对考生的志愿选择方向造成误导。

近年来，AI技术的不断进步和发展，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填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单地附加到现有产品和应用中，使得“AI+”停留在表面，甚至沦为营销手段。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；在文旅行业，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，它们大多仅仅实现了与AI大模型的浅层连接，未能深入挖掘行业数据，也未针对特定场景和用户群体进行精细化设计。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业实际问题的解决效果仅是“隔靴搔痒”，难以实现深层次的有效赋能。

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。要真正推动“AI+”落地，必须深入理解各行各业的运行机制，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，深入梳理行业内的垂直数据，使AI能够无缝地嵌入到具体的业务流程中，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，这需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂工艺流程。通过从智能配料、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，解决钢铁行业当前面临的普遍性挑战，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，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，显著提高了纺织品的质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高且成功率低，通过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。毫无疑问，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准的、突破性的价值释放，而不是仅仅停留在表面上的蹭热点和玩概念。

要深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于实际应用场景，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模式，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，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）