“AI+”不是简单做加法

随着高考季的到来，部分家长和考生开始利用人工智能（AI）工具辅助志愿填报。然而，用户反馈显示，一些“AI填报志愿”服务提供的信息存在明显的史实错误和数据滞后，可能对考生的选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和演进，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活力。

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技术附加到现有产品和场景上，导致“AI+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭单一症状诊断就开具处方，存在误诊风险；在文旅行业，一些“AI导游”声称具备语音讲解和图像识别功能，但讲解内容生硬，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，尽管出发点可能良好，但其根本问题在于，它们大多仅实现了与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人群进行深度定制。这导致它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业痛点也只是浅尝辄止，无法实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单地将AI生硬地嫁接到不同场景。推动“AI+”的落地，需要深入理解各行业的底层运行机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，深入挖掘行业垂直数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，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共性问题，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+”在其他行业的成功实践也遵循了类似的思路。在纺织行业，通过AI视觉技术自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药领域，AI通过筛选致病靶点和设计药物分子，能够缩短新药研发周期、降低成本并提高效率。可以肯定的是，只有让AI与各行各业实现内在协同，才能使“AI+”实现精准的突破性价值释放，而不是仅仅停留在表面蹭热点、玩概念。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际应用场景，推动技术从表面嫁接转向深度融合。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，促进降本增效和转型升级，为千行百业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）

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