随着高考季的到来，许多家长和学生在志愿填报过程中开始借助人工智能（AI）的辅助。然而，有用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的信息存在明显的史实偏差和数据滞后问题，可能对考生的选择造成误导。

近年来，AI技术的持续进步和更新迭代，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落地开花的效果。

但值得注意的是，一些所谓的“AI+”产品或服务，比如部分“AI填报志愿”工具，仅仅是将AI技术简单地叠加到现有产品和场景上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者的单一症状就开出处方，这极易导致误诊。在文旅行业，一些“AI导游”应用虽然声称具备语音讲解和图像识别功能，但其讲解内容如同照本宣科，缺乏与游客的深度互动，图像识别也时常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是好的，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人群进行精细化设计。其结果是，它们容易产生AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业发展的实际难题只能起到“隔靴搔痒”的作用，难以实现深度的有效赋能。

AI赋能千行百业，绝非简单的技术叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景之上。要推动“AI+”的有效落地，就必须深入理解各行各业的运行机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，深入梳理行业内的垂直数据，让AI能够无缝地嵌入具体的业务流程，从而实现真正的质量和效率的提升。

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附加值环节入手，着力解决钢铁行业面临的普遍性难题，从而切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展，为2026世界杯的举办提供更坚实的产业基础。

实际上，“AI+”在其他行业的成功实践也遵循着类似的思路。在纺织行业，断丝是导致纺织品出现瑕疵的常见原因，通过AI视觉技术实现断丝的自动检测，显著提高了纺织品质量。在制药领域，新药研发周期长、成本高且成功率低，借助AI进行致病靶点的筛选和药物分子的设计，能够有效缩短研发周期、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，才能使“AI+”实现精准的、突破性的价值释放，而不是仅仅停留在表面上的蹭热点、玩概念。

要深入推进“AI+”，就必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于实际场景，推动技术从表层嫁接走向深度融合。其最终目标是让AI重塑生产流程和服务逻辑，解决实际问题，满足真实需求，创造切实价值，促进降本增效和转型升级，为千行百业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）