随着高考季的到来，部分家长和考生开始借助人工智能（AI）工具辅助志愿填报。然而，有用户反映，一些此类工具提供的建议信息存在显著的事实偏差，且数据更新不及时，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的持续进步和演进，使得“AI+”在各行各业的应用日益广泛和深入，并在众多场景中展现出蓬勃的生命力。

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应用中，使得“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出处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用声称具备语音讲解和图像识别功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，图像识别也时常出错。

尽管这类“AI+”产品和服务的初衷可能是积极的，但其核心问题在于，多数仅实现了与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。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业实际存在的痛点只能起到表面作用，难以实现深层次的赋能。

AI赋能千行百业，绝非简单的叠加，将AI生硬地应用于各种场景。要让“AI+”真正落地，就需要深刻理解各行各业的运行机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别阻碍行业发展的瓶颈，深入梳理行业垂直领域的数据，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普遍性难题，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，断丝问题容易导致纺织品出现瑕疵，通过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。毫无疑问，只有让AI与各行各业实现内在协同，才能使“AI+”实现精准、突破性的价值释放，而非仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI植根于实际应用场景，促使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，创造切实价值，推动降本增效和转型升级，为各行各业的高质量发展注入强大动力。（刘园园）