我们在日常生活中可能会遇到这样的情形，AI手机、AI眼镜、AI音箱持续出新，号称具备多种功能，实际使用起来却与描述相差甚远：有的AI眼镜，翻译响应缓慢、耗电过快，功能说不上强大，反而脆弱易坏；AI耳机既收声音也收杂音，语音识别不准，能用但不好用……
近日，工业和信息化部等部门联合启动实施人工智能终端智能化分级系列国家标准，进一步规范终端智能化评价。这为企业提供了AI发展的对标方向，也为引导AI服务经济社会发展提供了正确指引，让消费者能用得更加明白。
随着AI技术的发展，其应用场景越来越广泛：在工业制造领域，AI深入到产品研发、质量检测、客户服务等环节，提高了生产效率；在农业生产领域，AI助力农药的精准喷洒、作物病虫害的识别，种植智能化、管理自动化渐成趋势；在生活中，AI辅助诊疗、教学演示、翻译视频，成为人们的贴心帮手。
任何一项技术，只有回归实用，解决人们生产生活中遇到的一个个具体问题，才能创造出实实在在的价值，形成市场核心竞争力。相反，如果对用户痛点、现实场景需求视而不见，用户的使用体验将大打折扣，产品也很难获得市场的认可。
提高AI解决问题的能力，就要瞄准共性需求和行业痛点，在增强场景适配能力上下更大功夫。现实中，有的开发者拿着模型找场景，缺少对真实应用环境的研究，自然难以让技术匹配落地。因此，AI服务不仅要能研发样机、做出演示效果，也要在真实场景中找到发力点。同时，技术落地不能止于简单接入，还要在持续的应用中迭代优化。比如，结合用户反馈和使用习惯，及时解决连接不畅、响应不快等问题短板，不断提高信息处理、人机交互的效率和质量。
要想提高场景适配能力，就要同步加强技术研发，提升模型能力。比如，针对技术进工厂“水土不服”的问题，要提高AI服务转译能力，让大模型理解术语行话，从而更好将企业生产痛点转化为可执行的代码任务；要想持续推动AI向深度赋能拓展，就要提高信息输出的准确性和稳定性，让模型少出错、可信赖，等等。有了技术理论研究和模型研发部署的坚实基础，便可以能力提升带动发展突围。
解决实际问题的能力，是AI产品最朴素的竞争力，也是衡量AI技术应用的“金标准”。只有不断提高模型能力、强化场景适配，才能进一步发挥AI技术的优势，让人们在AI发展中有更多获得感。
