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随着高考季的到来，一些家长和考生开始借助人工智能（AI）来辅助志愿填报。然而，用户反馈指出，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，可能对考生的选择产生误导。

近年来，AI技术的不断进步与更新，使得“AI+”正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活力。

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或场景上，使得“AI+”流于表面，甚至沦为营销手段。例如，在医疗领域，某些“AI医生”仅凭患者描述的单一症状就开具处方，存在误诊风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然宣称具备语音讲解和拍照识别功能，但其讲解内容生硬，缺乏与游客的互动，拍照识别也屡屡出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许是积极的，但其根本问题在于，它们往往只实现了与AI大模型的浅层连接，未能深入挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行精细化定制。因此，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业的实际难题只能起到表面作用，难以实现深层次的有效赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的叠加，将AI生硬地应用于不同场景。要真正推动“AI+”落地，需要深入理解各行业的底层运作模式，聚焦行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈，深度梳理垂直行业数据，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+”在其他行业的成功应用，也遵循着类似的思路。在纺织业，AI视觉技术通过自动检测断丝，显著提高了纺织品质量。在制药业，AI通过筛选致病靶点和设计药物分子，缩短了新药研发周期，降低了成本，提高了效率。毫无疑问，只有当AI与各行各业实现内在的协同，才能让“AI+”发挥出精准突破性的价值，而非仅仅停留在表面蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于现实场景，推动技术从表面嫁接走向深度融合。最终目标应是，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，创造真实价值，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）