“AI+”不是简单做加法

随着高考志愿填报季的到来，一些家长和学生转向人工智能（AI）寻求帮助。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的事实性错误，并且数据更新不及时，这可能会对考生的志愿选择造成误导。

近年来，AI技术的持续进步和发展，使得“AI+”以前所未有的广度和深度渗透到各行各业，并在日益增多的应用场景中得到实践。

但值得注意的是，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和场景之上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出药方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用声称具备语音讲解和拍照识景功能，但讲解内容却如同“照本宣科”，无法与游客进行深入互动，拍照识景功能也时常出现错误。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但其核心问题在于，大多仅实现了与AI大模型的浅层连接，既没有深入挖掘行业数据，也没有针对特定场景和用户群体进行定制化开发。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业面临的实际问题，只能是“隔靴搔痒”，难以实现深度有效的赋能。

AI赋能千行百业，并非简单地进行“加法”，将AI技术生硬地嫁接到不同场景。要推动“AI+”的落地，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和难点，深入梳理行业内的垂直数据，从而使AI能够无缝地整合到具体的业务流程中，最终实现真正的质量和效率提升。

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、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+”在其他行业的成功应用，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，通过AI视觉技术进行断丝的自动检测，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、成功率低，借助AI筛选致病靶点和设计药物分子，可以缩短研发周期、降低成本并提高效率。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准的突破性价值释放，而不是仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

要深入实施“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI扎根于实际场景，推动技术从表层嫁接转向深度融合。最终目标是让AI重塑生产流程和服务模式，解决实际问题，满足真实需求，创造切实的价值，从而促进成本降低、效率提升、转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲的动力。（刘园园）