眼下 ，随着高考考生们陆续进入志愿填报阶段
，不少家长和考生尝试寻求人工智能（AI）的帮助 。然而，有用户反馈 ，一些“AI填报志愿”工具推荐的信息存在明显事实错误，且数据滞后
，容易对考生的志愿填报造成误导
。

　　近年来，伴随AI技术的持续突破与迭代 ，“AI+
”正以前所未有的广度和深度赋能千行百业
，在越来越多的应用场景中落地开花。

　　不过，值得关注的是 ，诸如部分“AI填报志愿 ”工具
，一些所谓的“AI+”产品或服务，只是简单地把AI技术叠加在原有产品和场景之上 ，使“AI+
”浮于表面
，甚至沦为营销噱头 。比如，在医疗领域 ，有的“AI医生”仅根据患者描述的单项症状就开出诊方
，容易造成误诊；在文旅领域，有的“AI导游 ”应用 ，号称自带语音讲解和拍照识景功能，讲解内容却如“背课文
”
，无法与游客进行深度互动，拍照识景也错误频出。

　　这类“AI+ ”产品和服务的出发点或许是好的 ，但其问题在于
，大多只是实现了与AI大模型的浅层对接，既没有对行业数据进行充分挖掘 ，也没有针对特定场景和人群进行精细定制
。其结果是
，它们容易出现AI“幻觉
”，难以真正融入实际场景 ，对于行业的真实痛点只能“隔靴搔痒”
，难以实现深度有效赋能。

　　AI赋能千行百业，绝非简单做加法 ，将AI生硬嫁接于不同场景之上 。推动“AI+ ”落地生根
，应“吃透
”各行各业的底层运行逻辑，聚焦行业转型升级需求 ，找准制约行业发展的痛点和堵点，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跃升
。

　　以“AI+冶金”为例 ，需要深入研究烧结 、炼焦
、炼铁、炼钢等复杂的工艺流程
，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，破解钢铁行业近来 面临的共性难题 ，让AI扎扎实实地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 ，断丝容易使纺织品出现瑕疵
，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 、节约成本并提升效率。毋庸置疑 ，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
，而不仅仅是流于表层的蹭热点
、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
。其最终目标是，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，为千行百业高质量发展注入强劲动能。

（文章来源：科技日报）