随着高考志愿填报季的到来，部分家长和考生开始借助人工智能（AI）工具辅助决策。然而，有用户反映，一些所谓的“AI填报志愿”服务提供的信息存在明显的事实偏差和数据滞后问题，可能对考生的志愿选择产生误导。

近年来，AI技术的不断进步和发展正以前所未有的广度和深度推动各行各业的赋能，并在众多应用场景中展现出应用潜力。

然而，值得关注的是，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或场景上，使得“AI+”的应用流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭单一症状描述就开具处方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用号称具备语音讲解和拍照识别功能，但其讲解内容刻板，缺乏与游客的互动，拍照识别功能也时常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许良好，但其核心问题在于，它们往往只实现了与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，对行业痛点的解决效果也只是“隔靴搔痒”，无法实现深度的有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单地将AI技术生硬地嫁接到不同场景。要让“AI+”真正落地，需要深入理解各行各业的底层运行机制，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，并深度梳理行业内的垂直数据。只有这样，AI才能无缝地嵌入具体的业务流程，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，这需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的工艺环节，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共性问题，从而切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。

实际上，“AI+”在其他行业的成功实践也遵循了类似的思路。在纺织业，AI视觉技术能够自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药业，AI可以通过筛选致病靶点和设计药物分子，缩短新药研发周期、降低成本并提高成功率。毋庸置疑，只有当AI与各行各业实现内在协同，才能使“AI+”实现精准的突破性价值释放，而非仅仅停留在表面蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”战略，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI真正植根于现实场景，推动技术从浅层嫁接转向深度融合。最终目标是利用AI重塑生产流程和服务模式，解决实际问题，满足真实需求，创造实质价值，从而促进降本增效、推动转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲动力。（刘园园）