眼下，隨著高考考生們陸續進入志願填報階段，不少家長和考生嘗試尋求人工智能（AI）的幫助。然而，有用戶反饋，一些“AI填報志願”工具推薦的信息存在明顯事實錯誤，且數據滯后，容易對考生的志願填報造成誤導。

近年來，伴隨AI技術的持續突破與迭代，“AI+”正以前所未有的廣度和深度賦能千行百業，在越來越多的應用場景中落地開花。

不過，值得關注的是，諸如部分“AI填報志願”工具，一些所謂的“AI+”產品或服務，只是簡單地把AI技術疊加在原有產品和場景之上，使“AI+”浮於表面，甚至淪為營銷噱頭。比如，在醫療領域，有的“AI醫生”僅根據患者描述的單項症狀就開出診方，容易造成誤診﹔在文旅領域，有的“AI導游”應用，號稱自帶語音講解和拍照識景功能，講解內容卻如“背課文”，無法與游客進行深度互動，拍照識景也錯誤頻出。

這類“AI+”產品和服務的出發點或許是好的，但其問題在於，大多只是實現了與AI大模型的淺層對接，既沒有對行業數據進行充分挖掘，也沒有針對特定場景和人群進行精細定制。其結果是，它們容易出現AI“幻覺”，難以真正融入實際場景，對於行業的真實痛點只能“隔靴搔痒”，難以實現深度有效賦能。

AI賦能千行百業，絕非簡單做加法，將AI生硬嫁接於不同場景之上。推動“AI+”落地生根，應“吃透”各行各業的底層運行邏輯，聚焦行業轉型升級需求，找准制約行業發展的痛點和堵點，深度梳理行業垂直數據，讓AI無縫嵌入具體業務流程，從而實現真正的質效躍升。

以“AI+冶金”為例，需要深入研究燒結、煉焦、煉鐵、煉鋼等復雜的工藝流程，從智能配料、爐溫智能控制、轉爐火焰識別、鋼材表面缺陷檢測等高價值場景入手，破解鋼鐵行業目前面臨的共性難題，讓AI扎扎實實地推動鋼鐵行業的綠色化、智能化、高端化發展。

實際上，“AI+”在其他行業的成功嘗試，正是遵循類似思路。在紡織領域，斷絲容易使紡織品出現瑕疵，借助AI視覺技術進行斷絲自動檢測，顯著提升了紡織品質量。在制藥領域，新藥研發周期長、成本高、成功率低，依托AI篩選致病靶點和設計藥物分子，可縮短研發周期、節約成本並提升效率。毋庸置疑，隻有讓AI與各行各業實現內生協同，才能使“AI+”實現精准破局式的價值釋放，而不僅僅是流於表層的蹭熱點、玩概念。

深入實施“AI+”，必須摒棄“為AI而AI”的形式主義，讓AI扎根於現實場景，推動技術從表層嫁接走向深度融合。其最終目標是，讓AI重塑生產流程與服務邏輯，解決真問題、服務真需求、創造真價值，促進降本增效、轉型升級，為千行百業高質量發展注入強勁動能。（劉園園）