AI融合并非简单叠加

目前，随着高考生逐步进入志愿填报阶段，不少家长和学生尝试借助人工智能（AI）来辅助决策。但一些用户反映，某些“AI填报志愿”工具推荐的信息存在明显事实错误，且数据更新滞后，容易误导考生选择。

近年来，随着AI技术的不断突破和迭代，“AI+”正以前所未有的广度和深度赋能各行各业，在众多应用场景中落地并蓬勃发展。

然而，值得关注的是，像部分“AI填报志愿”工具那样，一些所谓的“AI+”产品或服务，只是简单地将AI技术叠加到原有产品和场景上，导致“AI+”停留在表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，有的“AI医生”仅根据患者描述的单一症状就开具处方，容易引发误诊；在文旅领域，有的“AI导游”应用声称具备语音讲解和拍照识别功能，但讲解内容如同“背诵课文”，无法与游客深入互动，拍照识别也频繁出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是好的，但问题在于，它们大多只是实现了与AI大模型的浅层对接，既未充分挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行精细定制。结果，它们容易产生AI“幻觉”，难以真正融入实际场景，对行业真实痛点只能“隔靴搔痒”，无法实现深度有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单做加法，将AI生硬嫁接于不同场景。推动“AI+”落地生根，需要“吃透”各行业的底层运行逻辑，聚焦行业转型升级需求，找准制约发展的痛点和堵点，深度梳理行业垂直数据，让AI无缝嵌入具体业务流程，从而实现真正的质效提升。

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场景入手，破解钢铁行业当前面临的共性难题，让AI切实推动钢铁行业的绿色化、智能化、高端化发展。

实际上，“AI+”在其他行业的成功尝试，正是遵循类似思路。在纺织领域，断丝容易导致纺织品出现瑕疵，借助AI视觉技术进行断丝自动检测，显著提升了纺织品质量。在制药领域，新药研发周期长、成本高、成功率低，依托AI筛选致病靶点和设计药物分子，可缩短研发周期、节约成本并提高效率。毫无疑问，只有让AI与各行各业实现内生协同，才能使“AI+”实现精准破局式的价值释放，而不仅仅是流于表面的蹭热点、玩概念。

深入实施“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI扎根于现实场景，推动技术从表层嫁接走向深度融合。最终目标是，让AI重塑生产流程与服务逻辑，解决真问题、服务真需求、创造真价值，促进降本增效、转型升级，为各行各业高质量发展注入强劲动能。（刘园园）