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）工具来辅助决策。然而，有用户反映，一些号称能“AI填报志愿”的应用所提供的信息存在明显的史实偏差，并且数据更新不及时，这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，“AI+”模式正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其价值。

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，甚至沦为营销口号。举例来说，在医疗领域，一些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开出药方，存在误诊的风险；在文旅行业，一些“AI导游”应用声称具备语音讲解和拍照识别景点功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，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，但其普遍问题在于，它们通常只实现了与大型AI模型的浅层连接，未能充分挖掘行业数据，也没有针对特定场景和用户群体进行深度定制。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”现象，难以真正融入实际应用，对于行业的实际痛点只能起到表面作用，无法实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，并非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正推动“AI+”的落地，需要深入理解各行各业的底层运作机制，聚焦行业转型升级的需求，准确识别制约行业发展的瓶颈，深入梳理行业垂直数据，使AI能够无缝地融入具体的业务流程，从而实现真正的效率和质量提升。

以“AI+冶金”为例，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附加值环节入手，解决钢铁行业面临的普遍性问题，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+”在其他行业的成功案例也遵循了类似的思路。在纺织行业，利用AI视觉技术自动检测断丝，显著提高了纺织品的质量。在制药领域，AI通过筛选致病靶点和设计药物分子，能够缩短新药研发周期、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的协同，才能使“AI+”实现精准且突破性的价值释放，而非仅仅停留在表面蹭热点、玩概念。

要深入推进“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，推动技术从浅层嫁接转向深度融合。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劲动力。（刘园园）