文 | 藍媒匯，作者 | 葉二，編輯 | 魏曉

目前 2025 年高考已經出分，進入到志愿填報環節，而狂飆的 AI 技術正圍繞于此，為考生家庭志愿填報提供助力。

AI 藍媒匯了解到，目前市場上主流的互聯網大廠均推出了相應的 AI 產品，比如百度 APP、夸克、微博智搜、騰訊元寶等，都在大展拳腳。

相比以往，今年大廠的 AI 高考志愿填報產品，實現了進一步迭代，比如引入了以 DeepSeek 為代表的深度思考推理模型，比如加入了包括志愿報告等在內的 Agent 應用等等。

大廠們希望通過自己的 AI 能力，去盡可能抹平高考志愿填報的信息鴻溝，實現科技平權，并提高志愿填報效率。

愿景很好。

但市場仍不乏猶疑。

一個最基礎的事實是，不同于 AI 做題會就是會，不會就是不會。高考志愿填報，本質上是是多種信息權衡之下的選擇與博弈。從分數位次、批次線、專業冷熱，到就業前景、個人興趣、傾向城市，每一個變量都牽一發動全身。

AI 藍媒匯也對市場上主流的 AI 高考志愿填報產品進行了體驗，試圖回答當前已經接近博士水平的 AI，能否在這一環節滿足考生家長們的需求，以及后續大廠們應該往哪些方向進行探索。

AI 向 " 深 "

" 2025 屆河南考生，物理類，分數 485 分，能報考哪些學校。"

AI 藍媒匯分別將上述需求，發給百度 APP、夸克，以及微博智搜的對應高考志愿填報產品頁面。在極短的時間內，三個產品均能夠識別用戶需求，按照 " 沖 "、" 保 "、" 穩 " 這三個梯度列出可參考院校，并根據以往的數據，給出預計概率，讓考生和家長提前知道今年可以優先關注哪些學校，哪些專業考上的可能性更大。

百度、夸克等通過自身高考數據庫，還詳細列出了具體學校具體專業在河南當地的招生人數，以及過往最低排名、最低分等，考生和家長都能一目了然。

微博智搜（高考版）在生成報考建議同時，還給出了包括 " 分數定位與競爭形勢 "、" 專業選擇策略 "、以及 " 風險提示 " 等。由于該河南考生 485 的分數缺乏競爭力，一些可填報的學校可能存在學費較高的情況，微博智搜都進行了相應提醒。

很明顯，正是基于深度思考推理模型所帶來的改變。

AI 藍媒匯了解到，過去多年，大廠們也一直在高考志愿填報產品上都有布局，不過彼時多為基于數據庫篩選的大數據技術，但在大模型尤其是以 DeepSeek 為代表的深度思考模型加入后，除了是給出填報建議之外，更是能夠直觀向考生們展示 " 是什么 "，以及 " 為什么 "。

尤其是在進一步處理考生更個性化的需求上，相比以往，更智能了。

AI 藍媒匯在上述提問的基礎上，加入 " 偏向工科，也接受文理，一線城市優先 " 的個性化需求后，夸克方面通過 " 志愿報告 " 這一 Agent 應用，對該考生的需求進行了詳細拆解與分析，相應的 " 沖 "、" 穩 "、" 保 "，也從此前分別數百個，直線瞄定到各 10 個左右。

百度、微博智搜方面，則是以聊天對話的形式，進一步滿足考生更個性化的需求。

以微博智搜為例，在深度思考過程中，就可以清楚看到，AI 先是圍繞該需求，進行了全網針對性搜索，以判斷用戶所在排名、分數的過往錄取院校情況，同時提取關鍵點，匹配對應的報考策略，生成的填報結果中，也主要是圍繞考生的個性化需求展開，并詳細介紹了相關院校專業的優勢，以及填報理由。

可見今年以來，大廠們的 AI 高考志愿產品，在填平信息鴻溝、理解用戶畫像、興趣偏好等更加 " 深 " 了，同時基于這些深度理解，給出的填報建議，也更專業了。

仍有痛點

不過 AI 藍媒匯也注意到，無論大廠 AI 高考志愿產品對比自身如何迭代，但一旦橫向對比彼此，就存在一個很困惑的問題——同一需求，不同答案。

一方面是，各個產品的訓練數據不同、算法權重不同，針對高考志愿填報這一 " 非標 " 的特定場景，模型訓練的結果，自然就會出現偏差。另一方面，主要還是基于 AI 無法完全掌握第一手信息，同時數據庫中本身仍然存在大量的雜音。

而這就難免讓考生陷入懷疑，到底 AI 的建議靠不靠譜。

此外，國內有很多考生家庭并不具備足夠的信息積累，以至于缺乏明確的人生規劃。他們面臨的真實困境是興趣模糊、方向感弱、對專業認知比較有限。

事實上，百度夸克們也意識到這一問題，它們除了給出建議決策之外，上述通過 AI 聊志愿等 Agent 功能，正是希望進一步挖掘用戶的興趣與個性化。

只是，最核心的痛點仍然沒有充分解決。

當用戶能夠向 AI 提出明確需求的前提下，AI 聊志愿這一交互方式，便能夠很大程度提高志愿填報效率。但反之，對于那些無法精準對自己人生有規劃，存在認知模糊的學生家庭而言，AI 產品在解決這前置性一環上，缺乏建樹。

市場上很多工具類的 AI，仍然沿用的是 " 輸入需求或數據—算法規則—— 輸出結果 " 的確定性模型。這意味著，在處理非標準化問題上，這些 AI 工具難以關聯多維度信息，從而容易出現雜音。

比如當學生提出 " 想選一個有前景的專業 " 時，工具類 AI 僅能基于就業率、薪資數據等標準化指標輸出結果，卻無法拆解 " 前景 " 背后的個性化維度、如興趣匹配度、地域發展傾等，又或者不少學生家庭的真實需求往往隱藏在 " 我家孩子成績中等，想考大學 " 等模糊表述中，但 AI 無法通過多輪追問，進而厘清深層目標。

換句話說，在非標以及模糊需求的場景中， " 算法 " 并不是萬能的， AI 高考志愿填報產品此時更應該轉型為 " 認知輔助者 "，對考生們進行 " 啟發式的搜索 "。

此時，基于高考相關的信息廣場，過來人的經驗、大 V 們的指導，高考志愿填報專家們的建議，還有各項最新實時的院校信息專業信息變動等等，就顯得格外重要。

一方面是信息鴻溝，尤其是一手的信息鴻溝的進一步填平與對照，另一方面，在這個信息廣場，考生們可以去發現自己的興趣偏好，并在經驗、建議等指導下，萌生個人的的人生規劃。

AI 藍媒匯實測了解到，微博是將高考志愿填報產品嵌入到智搜體系，依托于微博平臺內容生態，對平臺內活躍大量行業大 V、專家、媒體等權威專業的信息整合，在解決上述問題方面，稍微往前多邁進了一些。

比如針對該考生的志愿填報，在生成填報建議后，微博智搜還附上了非常垂類即時的優質博文信息。" 寶藏大學安利計劃 "、" 專業報考指南 "、" 河南本科分數線 " 等等 Tag 下的大 V、專家等內容，甚至還有相關學校學生作為過來者的體驗等等，幫助學生家庭了解自己想要什么，同時帶來有別于 AI 的親近感，與信任感。

內容生態是關鍵

事實上近幾年來，大廠們也意識到這一問題。

尤其是，當技術水平大家都保持在同一水平線時，當深度思考模型、Agent 應用成為大廠標配后，技術同質化下，一方面競爭焦點自然是要轉向數據鮮度、場景理解深度與生態壁壘，盡力完善 AI 專家的角色與策略，以讓 AI 盡可能地往真人專家的方向進化，另一方面，則是要打造屬于自身的高考服務內容生態，引入行業大 V、專家、志愿規劃師等 " 真人 " 的多維度經驗與實時互動。

而這均說明，內容生態已經成為核心競爭點。

目前夸克、百度、元寶、微博智搜等都在加碼自身內容生態建設，比如夸克構建了一套覆蓋全國 2900 多所高校、近 1600 個本科專業的高考知識庫，百度在今年引入了 20000 多真人學長學姐在線分享答疑、10 余位大咖高考話題對談等服務。

微博智搜背靠微博，則天然擁有一個肥沃的土壤。

基于社交媒體的獨占性，每逢高考志愿填報這一熱度話題期間，微博自身龐大的 PUGC 內容、大 V 矩陣，以及強互動社區，都能夠源源不斷輸出相關 " 人類經驗 "。

甚至大部分都是自發性的，且是市場上獨有的，且優質的。

比如就在 6 月 23 日，宇樹科技創始人王興興在微博發文，給高考生提出了一些報考建議，文章發出后，得到了眾多網友的關注，并上了熱搜。

更況且，王興興作為當下創業明星，其從個人的經歷出發、王興興個人的感悟，以及這種近距離的互動本身，都是機械感的 AI 所無法帶來的。

又比如周鴻祎在微博上發出的 " 高考失敗不意味著人生失敗 " 的人生建議，比如專家婁雷表示不建議考生都去賭 AI 專業等等聲音，這些優質內容都聚合在微博智搜中，同時也會以相關熱搜 Tag 的形式，呈現在微博廣場，從而更好的去服務考生家庭的志愿填報需求。

這些平臺上真實的、專業的、信任度較高的專家、大 V、過來人的洞察、經驗以及情感共鳴等，不僅是極其稀缺的內容，是考生家庭所急需的信息供給，同樣也在微博智搜上不斷被喂給 AI，進行高效聚合、篩選和結構化。

這就形成了良性的生態循環。

甚至也不只是聚焦于高考場景中，更服務于廣泛的 AI 搜索應用場景。

市場也都知道，無論是百度夸克，還是騰訊元寶微博智搜，大廠發力高考志愿填報這一應用場景背后，正是基于 AI 搜索的暗戰。

在從業者的預期中，AI 搜索時代注定會到來，原因正是相比較傳統搜索而言，A 搜索的想象空間，就在于提高效率，以及能成為一個切實可靠的生活工作助手。

但現在仍然處于探索階段。

百度阿里騰訊等在大模型上持續布局迭代，意圖緊追 OpenAI 即將發布的 GPT5，微博智搜則通過 AI 技術與內容生態雙向賦能，為 AI 搜索提供更扎實的內容土壤。

彼此的一致深耕下，AI 搜索才逐步具備成為鋼鐵俠 AI 管家 " 賈維斯 " 雛形的可能。