“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，部分家长和考生正尝试借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，有用户反映，一些所谓的“AI填报志愿”服务提供的建议存在显著的事实偏差和数据滞后，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的不断进步和更新，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价值。

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技术简单叠加到现有产品或流程上，使得“AI+”的应用流于表面，甚至沦为一种营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭患者单一症状便开出处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然宣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，图像识别也时常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许良好，但其弊端在于，它们往往仅实现了与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个性化定制。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业痛点的解决只能是“隔靴搔痒”，难以实现深度赋能。

AI赋能各行各业，并非简单的技术叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正落地“AI+”，需要深入理解各行各业的运作机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，深度梳理行业垂直数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现效率和效益的显著提升。

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。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+”在其他行业的成功案例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，有效提升纺织品质量。在制药领域，AI可以用于筛选致病靶点和设计药物分子，从而缩短新药研发周期，降低成本，提高成功率。显而易见，只有让AI与各行各业实现内在协同，才能充分释放“AI+”的价值，避免仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于现实应用场景，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，创造切实的价值，促进降本增效和转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）