随着高考季临近，许多家庭和学生开始利用人工智能（AI）来协助志愿填报。然而，有用户反映，部分“AI填报志愿”工具提供的建议存在显著的事实偏差，并且信息更新不及时，这可能给考生的志愿选择带来误导。

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，并在诸多应用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场景上，使得“AI+”概念流于表面，甚至沦为一种营销手段。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药方，这极易导致误诊。在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然声称具备语音讲解和拍照识别景点功能，但其讲解内容却如同照本宣科，缺乏与游客的深度互动，拍照识别景点也时常出错。

这类“AI+”产品和服务，尽管出发点可能良好，但其根本问题在于，它们大多仅实现了与AI大模型的浅层连接。它们未能充分挖掘行业内部的数据，也未针对特定场景和用户群体进行精细化设计。其结果是，它们容易产生AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对于行业的实际困境只能起到治标不治本的作用，难以实现深层次的有效赋能。

AI赋能各行各业，并非简单的叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景中。要推动“AI+”模式的成功落地，必须深入理解各行各业的根本运行机制，紧密围绕行业转型升级的需求，准确识别阻碍行业发展的瓶颈和痛点。通过深度梳理行业内的垂直数据，才能让AI无缝地融入具体的业务流程，从而实现真正的效率和效益的提升。

以“AI+冶金”为例，这需要深入研究烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的生产工艺。从智能配料、炉温精准控制、转炉火焰识别、钢材表面缺陷检测等高价值环节入手，解决钢铁行业当前面临的普遍性难题，从而切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。

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，利用AI视觉技术进行断丝的自动检测，显著提高了纺织品的质量。在制药行业，新药研发周期长、成本高且成功率低，借助AI技术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，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”模式真正实现精准突破，释放其价值，而不是仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

要深入推进“AI+”战略，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义。要让AI扎根于实际的应用场景，推动技术从表面的嫁接转向深度的融合。其最终目标是，让AI重塑生产流程和服务模式，切实解决实际问题，满足真实需求，创造真实价值，促进成本的降低和效率的提升，推动产业升级，为千行百业的高质量发展注入强劲的动力。（刘园园）