随着高考季的到来，部分家长和考生开始利用人工智能（AI）辅助志愿填报。然而，用户反映一些“AI填报志愿”工具存在信息失实和数据滞后的问题，可能对考生的选择造成误导。

近年来，AI技术的飞速发展正以前所未有的规模和深度渗透到各行各业，并在众多应用场景中展现出落地能力。

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之上，导致“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”仅凭单一症状就开出处方，存在误诊风险；在文旅领域，声称具备语音讲解和拍照识景功能的“AI导游”，其讲解内容生硬，缺乏互动性，拍照识别功能也常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许良好，但问题在于它们大多仅与AI大模型进行了浅层对接，未能深入挖掘行业数据，也未针对特定场景和人群进行定制化开发。其结果是，这些产品容易产生AI“幻觉”，难以融入实际应用，对行业痛点只能浅尝辄止，无法实现深度有效的赋能。

AI赋能各行各业，绝非简单的“加法”，将AI生硬地嫁接到不同场景。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，并深度梳理行业垂直数据。唯有如此，AI才能无缝融入具体的业务流程，实现真正的质效提升。

以“AI+冶金”为例，就需要深入研究烧结、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共性难题，从而扎实地推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。

事实上，其他行业“AI+”的成功实践也遵循了类似的思路。在纺织行业，AI视觉技术能够自动检测断丝，有效提升了纺织品质量。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。可以肯定的是，只有当AI与各行各业实现内在协同，才能释放“AI+”的精准破局式价值，而非仅仅停留在蹭热点、玩概念的层面。

深入推进“AI+”，必须摒弃“为AI而AI”的形式主义，让AI扎根于现实场景，推动技术从表面嫁接走向深度融合。最终目标是让AI重塑生产流程和服务逻辑，切实解决实际问题，满足真实需求，创造真实价值，进而促进降本增效、转型升级，为各行各业的高质量发展注入强大动力。