随着高考季的到来，许多家长和考生开始探索利用人工智能（AI）来辅助志愿填报。然而，一些用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的建议存在明显的史实错误和数据滞后问题，可能对考生的决策造成误导。

近年来，AI技术的不断进步和演进，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技术简单叠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，有些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开具处方，可能导致误诊；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然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，图像识别也错误频出。

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，它们大多只实现了与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用户群体进行精细化设计。因此，它们容易产生AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业面临的实际挑战只能起到表面作用，难以实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，并非简单地将AI技术生硬地嫁接到不同场景中。要推动“AI+”真正落地，需要深入理解各行各业的底层运作机制，紧密围绕行业转型升级的需求，准确识别制约行业发展的瓶颈，深入梳理行业垂直领域的数据，使AI能够无缝地整合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、炼钢等复杂的生产工艺。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，解决钢铁行业普遍存在的难题，让AI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，断丝问题容易导致纺织品出现瑕疵，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，新药研发周期长、成本高、成功率低，利用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。毋庸置疑，只有让AI与各行各业实现内在的协同，才能让“AI+”实现精准且具有突破性的价值释放，而不是仅仅停留在表面蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正植根于现实应用场景，推动技术从表面嫁接向深度融合转变。其最终目标是，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，为各行各业的高质量发展注入强大的动力。（刘园园）