随着高考季的到来，部分学生和家长在志愿填报时转向人工智能（AI）工具寻求帮助。然而，有用户反映，一些所谓的“AI填报志愿”应用提供的信息存在明显事实偏差且数据更新不及时，可能误导考生的选择。

近年来，AI技术的不断进步和发展，“AI+”模式正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落地能力。

然而，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技术简单叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”停留在表面，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，部分“AI导游”应用声称具备语音讲解和拍照识别功能，但讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，拍照识别功能也频频出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但其根本问题在于，它们大多仅仅实现了与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人群进行个性化设计。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业痛点只能起到表面作用，无法实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要推动“AI+”的落地，必须深入理解各行各业的底层运作机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别阻碍行业发展的瓶颈，深度梳理行业内的垂直数据，使AI能够无缝集成到具体的业务流程中，从而实现真正的质量和效率提升。

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。

实际上，“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，断丝问题常导致纺织品出现瑕疵，利用AI视觉技术进行断丝自动检测，显著提高了纺织品质量。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，能够缩短研发周期、降低成本并提高效率。毫无疑问，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准突破式的价值释放，而非仅仅停留在表面蹭热点、玩概念。

深入推行“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际场景，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，创造真实价值，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）