文 | 硅視界，作者 | 張 瀚，編輯|安 海

隨著高考成績和各地錄取分數線陸續出爐，1290萬考生進入另一場無形的大考——志愿填報。

相比于有標準答案的高考，志愿填報更像一道復雜的開放題。在數千所高校、數萬個專業、分數位次與個人偏好的復雜變量中找到最優解，以往大多數家庭能參考的只有一本招生簡章。但這種信息透明度低但信息量極大、決策壓力大且容錯率低的場景，反而成了大廠們押注Agent能力的理想試驗場。

于是在2026年高考出分前夕，阿里千問、騰訊元寶、百度、夸克紛紛亮出了各自的AI志愿填報產品，只需輸入省份、選科、分數，AI就能生成三檔志愿方案。這套流程，在過去是需要花幾百甚至幾千元找專業機構完成的事，如今被裝進了一個免費對話框。

我們以河南604分的考生為樣本，實測了千問高考Agent、元寶高考通、百度AI志愿助手、夸克高考四款主流產品，發現在這個高復雜度的真實場景里，AI志愿填報并不是一場誰更聰明的比賽，而是關于誰更懂場景、誰更能守住底線、誰更早建立信任的角逐。

01 四款工具，四種打法

河南考生，604分，物化生，位次41663，偏好人工智能/電子信息工程，意向一線及新一線城市，且家庭條件一般，學費預算在一萬元以內，目標直接就業/考研/考公三線并行——實測選擇了在同分段考生中具有代表性的畫像：分數不算低，訴求不算少，但每一條都是真實的糾結。

從實測結果看，大廠們的產品邏輯驚人地相似。在對應AI模塊輸入省份、選科、分數及興趣愛好之后，AI便能自動生成“沖、穩、保”三檔志愿方案，附帶就業趨勢分析與院校解讀。但邏輯相似之下，各家的數據來源、算法權重、產品側重點、乃至對用戶偏好的采集方式都有所不同，各家重點推薦的院校和專業自然也不盡相同。

千問打出“全周期Agent”的旗號，試圖用志愿日歷把填報拆成多個環節，用40萬組AI考生做壓力測試，還在核心專業推薦下面嵌入“AI時代的機遇與挑戰”，告訴考生哪些新崗位正在出現、哪些崗位有被淘汰的風險。這種帶行業洞察的輔助判斷，是實測中發現的亮點。

夸克的志愿表框架和千問非常相似，實測中“沖穩保”推薦的高校幾乎重疊。畢竟都是阿里系的，兩家共用同一套數據底座，即“夸克8年高考數據”。作為高考志愿賽道的老兵，這套數據也是夸克的核心壁壘。這不是互聯網上搜來的，而是多年來從教育部、考試院、高校官網系統采集的，相對來說它的沖穩保體系更成熟，院校信息的展示方式也很直觀。

元寶的策劃則有所不同。它的定位"高考咨詢師Agent"，強調的是咨詢規劃、多輪對話的能力。元寶團隊把查分、查專業、志愿預測等高頻需求封裝成了11個“Skill”，由Agent自動調度。用戶不用填表，直接在對話框里說“我是河北考生，604分，物化生，能上什么學校”，系統很快給出回復，交互邏輯偏向“你問我答”，用戶需要具備主動提問的意識。

百度的打法高效直接。用戶在百度App搜"高考志愿"，可直接進入AI志愿模塊。也可以進入文心助手，“高考志愿”就在對話框最醒目的位置。今年百度還加入了"真人專家背書"模式，這跟千問的志愿專家團隊是一個邏輯，本質上是對信任問題的回應，但目前落地并不清晰。從實測看，在短時間內生成的志愿報告并無專家簽章或核驗記錄。

總的來說，AI在填報志愿上是普惠且實用的參考工具。它可以快速篩選信息，打破信息壁壘，而這些恰恰是考生和家長很難獨立完成的。實測結果很難判斷AI志愿填報系統能力的高低，或許其中的決定因素不在大模型本身，而是取決于底層數據和預測算法。順著這個邏輯，AI幻覺和責任真空的隱憂同樣不容忽視。

02 AI幻覺與責任真空

測評到最后，一個感受越來越強烈：這四款AI志愿填報產品的技術能力已經足夠讓它們看起來很專業了。但恰恰是這種“看起來很專業”，反而讓用戶容易放下戒備，忽略一個根本性的隱憂：AI幻覺。

千問和夸克由阿里Qwen系列模型驅動，元寶高考通基于混元大模型，百度的底層是文心大模型。不管底座是誰，AI幻覺至今仍是懸在整個行業頭頂的達摩克利斯之劍。只要底層依賴大模型，AI就可能編造一所不存在的學校、虛構一個沒招過生的專業、或者把去年的錄取率嫁接到今年的招生計劃里。這不是偶發的Bug，而是大模型在志愿填報場景中的結構性缺陷。

去年6月，杭州一位考生家屬通過某AI平臺查詢高校信息，結果AI生成了一個根本不存在的校區。用戶指出錯誤后，AI堅稱自己沒錯，甚至回應：“如果生成內容有誤，我將賠償您10萬元，您可前往杭州互聯網法院起訴。”后來家屬提起訴訟，但法院最終認定考生一方敗訴。理由很簡單，AI不是民事主體，它承認的賠償，在法律上不算數。

這個案子像一個隱喻，提前把AI志愿填報行業最核心的制度缺陷擺到了臺面上。即便AI在報告中生成完全失實的信息，當用戶真正追究責任時，面臨的困境和那位杭州考生是一樣的。

為什么會出現這種情況？根源在于高考志愿填報客觀上是一個數據污染的重災區。AI的基礎邏輯是根據關鍵詞尋找相關信息，但這些信息絕大多數是往年的存量數據。而高考每年都在變化，比如專業停招、新增、招生計劃調整、分數線波動等等，當AI把陳舊、失效的數據與最新信息混為一談，就很容易將已經停招的專業、往年的錄取分數融入最新生成的結果中。一份看起來專業、詳實的報告，就這樣把幻覺裝進了表格里。

與此同時，各省招生政策的巨大差異也讓AI難以招架。選科匹配錯誤、忽略專業級差、誤解批次規則等等，這些在人工審核中能夠被及時發現的問題，AI卻會毫無察覺地寫入推薦方案。此外，某些學校不同校區的招生分數差異、民辦學院的獨立招生邏輯，更是AI難以理解的復雜變量。

還有一層隱憂——算法趨同可能抬高分數線。畢竟目前主流、靠譜的AI志愿填報產品就那么幾個，大量考生用同一批工具，數據底座相同，算法邏輯相似，容易扎堆填報同一批“高性價比”院校和專業，將其錄取分數拉高，錄取難度變大，滑檔的風險也在無形中增大。

對用戶來說，AI是用來打破信息差的，但不要指望它制造信息差。給AI的指令和訴求越是繁復，越是要小心它制造的幻覺。AI的推薦終究僅供參考，可以多用幾款AI產品作為橫向對比，最終的信息核對、專業與院校選擇，還須由考生和家長協助完成。

對行業而言，拋開產品形態的差異，各家的沖穩保判定標準不透明，數據清洗、位次換算、概率模型全是黑箱。實測中，四款產品的用戶協議里都寫著類似的話：“僅供輔助參考，不具備絕對決策效力”，沒有誰敢對推薦結果負責。但行業終究要從“數據戰”轉向“信任戰”，誰先真正解決責任真空的問題，哪怕只是邁出一小步，誰就有可能占據下一個競爭階段的制高點。

03 十億市場的攻守道

在信息不對稱和決策壓力之下，家長和考生對“專業指導”的需求幾乎變成了剛需。根據艾媒咨詢的數據，高考志愿填報咨詢市場一年大概11.6億元，并且還在漲。

十幾億的盤子對大廠而言其實不算什么錢。免費本身不是商業模型，而是獲客手段。通用大模型僅憑日常對話問答，很難沉淀出穩定的用戶粘性。高考這種關注度高、容錯率低、需求剛性的場景，恰好成為各家證明AI具備復雜問題解決能力的角力場。競爭的重心也從模型參數的競賽，轉向真實場景中的落地能力。

千問宣稱“為每位考生提供一位免費的AI高考志愿填報專家”，專家團隊、token消耗，這些都是真金白銀的成本。大廠愿意投入，是因為高考志愿填報本身就是一個天然的獲客場景。一個考生的背后，往往站著一整個家庭。AI工具一旦被這個家庭采用，便等于同時觸達了三代人。百度已經在把高考服務和職業規劃、就業分析這些更長線的需求串起來。可見大廠爭奪的，不只是一次填報機會，而是一個可以持續服務的人生規劃入口。

大廠免費AI的涌入，也在重塑高考志愿填報市場的行業格局。但最值得關注的變量在監管一側。去年多省消保委已就AI志愿填報發出消費警示，核心關切集中在數據來源不透明、推薦邏輯不公開、責任主體不明確三個維度。今年，新高考在全國全面落地，志愿填報規則更加復雜，AI介入的深度和廣度遠超去年。一旦因AI推薦失誤導致考生利益受損，監管層大概率會介入，可能會有比市場洗牌更直接的制度性約束。

真正的分水嶺，不在于這個6月誰家的產品使用量最大，而在于誰先解決AI幻覺和責任真空的頑疾——無論是通過算法透明化、責任保險，還是監管框架下的合規認證。在那之前，所有的AI志愿填報工具，本質上都只是在用技術放大一個未經制度檢驗的信任實驗。