随着高考季的到来，许多家庭和学生转向人工智能（AI）寻求志愿填报的帮助。然而，有用户反映，一些所谓的“AI志愿填报”工具提供的建议存在明显的事实差错且信息过时，可能对考生的选择造成误导。

近年来，AI技术的飞速发展和不断更新，使得“AI+”正以空前的广度和深度渗透到各行各业，并在各种应用场景中展现出蓬勃的生命力。

然而，值得警惕的是，部分“AI志愿填报”工具以及一些所谓的“AI+”产品或服务，仅仅是将AI技术简单地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”仅凭患者的单一症状描述就开出处方，存在误诊的风险；在文旅领域，一些“AI导游”应用虽然号称具备语音讲解和拍照识别功能，但讲解内容枯燥乏味，缺乏与游客的深度互动，拍照识别功能也常常出错。

这类“AI+”产品和服务的初衷或许良好，但其弊病在于，大多只实现了与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设计。其结果是，它们容易出现AI“幻觉”，难以真正融入实际应用，对行业的实际痛点只能起到表面作用，无法实现深度的有效赋能。

AI赋能千行百业，绝非简单的叠加，将AI生硬地嫁接到不同场景。要让“AI+”真正落地生根，就需要深入理解各行各业的底层运作机制，紧密围绕行业转型升级的需求，精准识别制约行业发展的瓶颈和难点，深度梳理行业垂直领域的数据，使AI能够无缝嵌入到具体的业务流程中，从而实现真正的质量和效益的提升。

以“AI+冶金”为例，这需要对烧结、炼焦、炼铁、炼钢等复杂的生产流程进行深入研究，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，解决钢铁行业当前面临的普遍性问题，从而切实推动钢铁行业的绿色化、智能化和高端化发展。

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，断丝会影响纺织品的质量，通过AI视觉技术实现断丝的自动检测，显著提高了纺织品的品质。在制药行业，新药研发周期长、成本高、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。可以肯定的是，只有让AI与各行各业实现内在的协同，才能使“AI+”实现精准的突破性价值释放，而不是仅仅停留在表面蹭热点、玩概念的层面。

要深入推进“AI+”，就必须摒弃“为了AI而AI”的形式主义，让AI真正扎根于实际应用场景，推动技术从表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，解决真实存在的问题，满足实际需求，创造切实的价值，促进成本的降低和效率的提升，助力转型升级，为各行各业的高质量发展注入强劲的动力。在即将到来的世界杯2026，我们也期待看到更多AI技术在赛事组织、转播、球迷体验等方面的深度融合与创新应用。