我們在日常生活中可能會遇到這樣的情形，AI手機、AI眼鏡、AI音箱持續出新，號稱具備多種功能，實際使用起來卻與描述相差甚遠：有的AI眼鏡，翻譯響應緩慢、耗電過快，功能説不上強大，反而脆弱易壞；AI耳機既收聲音也收雜音，語音識別不準，能用但不好用……

　　近日，工業和信息化部等部門聯合啟動實施人工智能終端智慧化分級系列國家標準，進一步規範終端智慧化評價。這為企業提供了AI發展的對標方向，也為引導AI服務經濟社會發展提供了正確指引，讓消費者能用得更加明白。

　　隨著AI技術的發展，其應用場景越來越廣泛：在工業製造領域，AI深入到産品研發、品質檢測、客戶服務等環節，提高了生産效率；在農業生産領域，AI助力農藥的精準噴灑、作物病蟲害的識別，種植智慧化、管理自動化漸成趨勢；在生活中，AI輔助診療、教學演示、翻譯視頻，成為人們的貼心幫手。

　　任何一項技術，只有回歸實用，解決人們生産生活中遇到的一個個具體問題，才能創造出實實在在的價值，形成市場核心競爭力。相反，如果對用戶痛點、現實場景需求視而不見，用戶的使用體驗將大打折扣，産品也很難獲得市場的認可。

　　提高AI解決問題的能力，就要瞄準共性需求和行業痛點，在增強場景適配能力上下更大功夫。現實中，有的開發者拿著模型找場景，缺少對真實應用環境的研究，自然難以讓技術匹配落地。因此，AI服務不僅要能研發樣機、做出演示效果，也要在真實場景中找到發力點。同時，技術落地不能止于簡單接入，還要在持續的應用中迭代優化。比如，結合用戶反饋和使用習慣，及時解決連接不暢、響應不快等問題短板，不斷提高信息處理、人機交互的效率和品質。

　　要想提高場景適配能力，就要同步加強技術研發，提升模型能力。比如，針對技術進工廠“水土不服”的問題，要提高AI服務轉譯能力，讓大模型理解術語行話，從而更好將企業生産痛點轉化為可執行的代碼任務；要想持續推動AI向深度賦能拓展，就要提高信息輸出的準確性和穩定性，讓模型少出錯、可信賴，等等。有了技術理論研究和模型研發部署的堅實基礎，便可以能力提升帶動發展突圍。

　　解決實際問題的能力，是AI産品最樸素的競爭力，也是衡量AI技術應用的“金標準”。只有不斷提高模型能力、強化場景適配，才能進一步發揮AI技術的優勢，讓人們在AI發展中有更多獲得感。