“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，一些考生和家长尝试使用人工智能（AI）工具辅助决策。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性错误，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技术的持续进步和演进正以空前的广度和深度赋能各行各业，并在日益增多的应用场景中得到实际应用。

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技术简单叠加在现有产品和场景上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为一种营销手段。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，这可能导致误诊。在文旅领域，某些“AI导游”应用声称具备语音讲解和拍照识别景点功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的深度互动，拍照识别景点也时常出现错误。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但其主要问题在于，它们大多仅实现了与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定制。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象征性的作用，难以实现深入有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景中。要推动“AI+”落地生根，需要深入理解各行各业的底层运作规律，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，深度梳理行业内的垂直数据，从而实现AI与具体业务流程的无缝对接，最终达成真正的效率和质量的提升。

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，着力于智能配料、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，以解决钢铁行业当前面临的普遍性问题，切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。

实际上，“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，断丝是导致纺织品出现瑕疵的常见原因，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，能够显著提高纺织品的质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高且成功率低，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。显而易见，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蹭热点、玩概念的层面。

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。最终目标应是，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，助力转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）