“AI+”不是简单做加法

随着高考季的到来，许多考生和家长开始利用人工智能（AI）工具来辅助志愿填报。然而，一些用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的信息存在明显的疏漏和过时情况，可能对考生的选择产生误导。

近年来，人工智能技术的不断进步和发展，使得“AI+”模式以前所未有的规模和深度渗透到各行各业，并在众多应用场景中取得了显著成效。

但值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品和服务，例如部分“AI填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单地叠加到现有产品或服务上，导致“AI+”的应用流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者的单一症状就开出药方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然宣传具备语音讲解和图像识别功能，但其讲解内容刻板，无法与游客进行深入互动，图像识别也时常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是好的，但其根本问题在于，它们往往只实现了与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深度定制。这导致它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业深层问题的解决效果有限，正如“隔靴搔痒”一般，难以实现深度赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的技术叠加，更不是生硬地将AI技术嫁接到不同场景。要真正推动“AI+”的落地，需要深入理解各行各业的运行机制，紧密围绕行业转型升级的需求，精准识别阻碍行业发展的瓶颈，深入梳理垂直行业的数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正的效率和质量的提升。

以“AI+冶金”为例，这需要对烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的生产工艺进行深入研究。从智能配料、炉温智能控制、转炉火焰识别到钢材表面缺陷检测等高附加值环节入手，解决钢铁行业普遍面临的难题，从而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逻辑。在纺织行业，AI视觉技术通过自动检测断丝，显著提高了纺织品的质量。在制药领域，AI通过筛选致病靶点和设计药物分子，有望缩短新药研发周期，降低成本，提高成功率。可以预见，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”产生精准的突破性价值，而不是仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面，为未来的世界杯2026提供技术支持。

要深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI技术扎根于现实场景，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，创造切实的价值，促进成本降低和效率提升，实现转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）