大廠AI，激戰(zhàn)高考

產(chǎn)品更好用了，但最關(guān)鍵的問(wèn)題沒解決。

封面 I 豆包AI

作者 I 王璐

報(bào)道 I 定焦One

又是一年高考季。考場(chǎng)內(nèi)，千萬(wàn)考生奮筆疾書；考場(chǎng)外，幾家互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI正圍繞高考展開新一輪比拼。

騰訊元寶與QQ瀏覽器聯(lián)合發(fā)布“元寶高考通”，并稱其為行業(yè)首個(gè)高考咨詢師Agent；夸克推出全新升級(jí)的高考頻道，為考生免費(fèi)提供“高考搜索”“智能選志愿”“志愿表”“志愿報(bào)告”等功能；百度APP內(nèi)，2026高考模塊已經(jīng)嵌入到文心助手的核心位置。

這并非大廠第一次盯上高考。早在2025年，夸克、QQ瀏覽器、百度、豆包就都上線了志愿填報(bào)功能。一年過(guò)去，這些產(chǎn)品幾乎都做了升級(jí)。從考前復(fù)習(xí)、考中安全限制到考后志愿填報(bào)，大廠AI正被更深地嵌入高考服務(wù)的每一個(gè)環(huán)，各家的投入也在持續(xù)增加。

從產(chǎn)品的能力上看，今年的工具確實(shí)更進(jìn)一步，從單輪問(wèn)答升級(jí)為多輪對(duì)話，從關(guān)鍵詞檢索升級(jí)為Agent式的深度搜索，用起來(lái)更簡(jiǎn)單。但是，使用門檻的降低，并不意味著結(jié)果更可靠。有人用AI備考，精準(zhǔn)鎖定薄弱知識(shí)點(diǎn)；也曾有人用AI報(bào)志愿，差點(diǎn)滑檔。

帶著這些觀察，「定焦One」與多位考生、報(bào)志愿工具開發(fā)者聊了聊。大廠AI為什么集體押注高考這個(gè)場(chǎng)景？這些越做越“聰明”的工具，優(yōu)點(diǎn)和局限分別在哪兒？以及，在技術(shù)被快速推向市場(chǎng)時(shí)，其決策的“黑箱”問(wèn)題是否被忽略？

今年的高考季，各大廠的AI布局比往年更猛，表現(xiàn)最突出的是阿里、騰訊、百度、字節(jié)四家。

騰訊今年主打“元寶高考通”，定位為“行業(yè)首個(gè)高考咨詢師Agent”，重點(diǎn)突出多輪對(duì)話、個(gè)性化規(guī)劃與權(quán)威數(shù)據(jù)支持，試圖在“AI顧問(wèn)”的定位上形成差異。阿里旗下的夸克今年在高考服務(wù)上繼續(xù)加碼，不僅覆蓋“模擬選志愿”“志愿表”和“志愿報(bào)告”等全流程功能，還全部免費(fèi)，背后同樣依賴的是Agent能力。

百度高考則依托搜索入口與文心大模型，意圖在用戶“搜答案”的過(guò)程中，將其轉(zhuǎn)化為使用AI高考服務(wù)的起點(diǎn)。字節(jié)的豆包并未在考前專門上線“高考專區(qū)”，但用戶仍可通過(guò)其通用對(duì)話入口獲取志愿預(yù)測(cè)與報(bào)考建議。參考去年在志愿填報(bào)階段上線專區(qū)的節(jié)奏，今年它大概率也會(huì)在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)推出針對(duì)性服務(wù)。

盡管這些產(chǎn)品并非今年才首次亮相，但均基于過(guò)往版本實(shí)現(xiàn)了重要升級(jí)。

從產(chǎn)品能力看，今年的工具更強(qiáng)調(diào)多輪對(duì)話、個(gè)性化推薦和更權(quán)威的數(shù)據(jù)資源。比如，AI工具會(huì)主動(dòng)追問(wèn)細(xì)節(jié)，結(jié)合用戶的多輪輸入，動(dòng)態(tài)調(diào)整方案。

同時(shí)，在數(shù)據(jù)上，各平臺(tái)不僅提供基礎(chǔ)信息，也接入了更權(quán)威、及時(shí)的招考數(shù)據(jù)，讓結(jié)果更準(zhǔn)、更穩(wěn)。

從服務(wù)環(huán)節(jié)來(lái)看，這些工具覆蓋了備考、考中乃至考后志愿填報(bào)的全階段。

先看考前。幾家大廠的AI聊天機(jī)器人、AI瀏覽器等明星產(chǎn)品中均支持調(diào)取全國(guó)高考真題，考生可以讓大模型分析命題規(guī)律、核心考點(diǎn)，也可以讓它梳理錯(cuò)題、歸納薄弱知識(shí)點(diǎn)。

2025屆的考生“猜想”，在復(fù)習(xí)階段一直用AI工具鎖定自己的薄弱知識(shí)點(diǎn)，“比如語(yǔ)文文本閱讀里我一直搞不定敘述節(jié)奏這類題，我就直接讓AI幫我找相關(guān)例題。”

類似的用法還有很多。有考生用AI整理政治大題的答題模板，讓其從大量真題中抽取高頻答題句式；有人用AI模擬英語(yǔ)作文批改，打磨固定句型；也有人把歷年數(shù)學(xué)壓軸題的解題思路讓AI逐步拆解、總結(jié)方法。從單個(gè)知識(shí)點(diǎn)到不同學(xué)科規(guī)劃，大廠AI工具的復(fù)習(xí)用法千人千面。

考生陳艾說(shuō)，自己高三最后沖刺階段幾乎每天都在用AI做文言文專項(xiàng)練習(xí)。

“我把自己做過(guò)的錯(cuò)題發(fā)給它，讓它給我出五道同類型的題，再幫我歸納這一類題的審題方法，比自己翻書找題快多了。”

到了考試期間，AI的姿態(tài)變了。今年高考期間，豆包、元寶等AI工具普遍啟動(dòng)了功能管控，限制拍題識(shí)圖等類似功能。

高考期間豆包的拍照答疑功能無(wú)法使用

這算是高考期間的慣例動(dòng)作，目的是保持考試公平。

不過(guò)，高考期間，用戶依舊可以用AI工具識(shí)別風(fēng)景、美食，且文字對(duì)話也不受影響。猜想就在去年物理考試結(jié)束后、下一場(chǎng)開始前的間隙，用AI做了一次臨時(shí)的“心理咨詢”。

他考完物理后，感覺自己只能得70多分，幾乎崩潰，于是向AI求助。AI告訴他“物理已成定局，如何帶著這個(gè)遺憾去專注考下一科，是接下來(lái)真正的考題”，并建議他快速切割對(duì)上一科的糾結(jié)，并提醒要防止“優(yōu)勢(shì)學(xué)科翻車”的意外。這番話成了他調(diào)整狀態(tài)的關(guān)鍵。他覺得雖然AI給出的建議道理淺顯，但在失利真實(shí)發(fā)生的那個(gè)時(shí)刻，自己也需要一個(gè)絕對(duì)冷靜的“旁觀者”來(lái)點(diǎn)明。

而報(bào)志愿，才是大廠這場(chǎng)較量真正的主戰(zhàn)場(chǎng)。

目前大廠的AI報(bào)志愿工具產(chǎn)品形態(tài)大體一致：用戶輸入所在省份、科目組合、高考成績(jī)，再設(shè)置院校類型和專業(yè)偏好，AI生成便能“沖、穩(wěn)、保”三檔推薦清單，并附上歷年錄取分?jǐn)?shù)線、排名走勢(shì)和專業(yè)就業(yè)分析。部分產(chǎn)品還支持多輪對(duì)話，用戶可進(jìn)一步追問(wèn)相關(guān)問(wèn)題。

在收費(fèi)上，主流工具目前基本都基礎(chǔ)功能免費(fèi)，這也是它們能快速鋪開的關(guān)鍵。但涉及專家咨詢、一鍵填報(bào)等功能部分工具則需要VIP。

盡管框架相似，四家大廠的側(cè)重點(diǎn)各有不同。

阿里夸克脫胎于搜索、深耕高考場(chǎng)景多年，主打數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)和深度，是其中唯一推出自研高考志愿大模型的大廠；騰訊則把志愿填報(bào)放進(jìn)QQ瀏覽器和元寶，提供漸進(jìn)式、對(duì)話化的填報(bào)體驗(yàn)，背靠社交流量做觸達(dá)；百度同樣依托搜索生態(tài)，打的是“信息廣度”牌；字節(jié)豆包則側(cè)重快速觸達(dá)與功能補(bǔ)充。

個(gè)人AI志愿填報(bào)工具開發(fā)者M(jìn)ichael指出，“各家的核心推薦邏輯其實(shí)很像，真正的差距不在模型，而在數(shù)據(jù)、產(chǎn)品定位和生態(tài)。”他解釋，技術(shù)上，主流工具都已采用智能工作流，內(nèi)核都是通過(guò)“自動(dòng)規(guī)劃-搜索-反思”的循環(huán)，來(lái)替代傳統(tǒng)的人工查找。

大廠如此密集地布局，考生最關(guān)心的是，這些工具是否真的好用。而不同用戶的感受區(qū)別很大，這恰恰劃出了AI能力的邊界。

一方面，凡是涉及整理、歸類、匹配的活兒，AI都做得又快又好，能把考生的焦慮迅速轉(zhuǎn)化成具體行動(dòng)。

猜想表示，AI更大的價(jià)值，在于化解了他有時(shí)“無(wú)從下手”的復(fù)習(xí)焦慮。“AI的檢索和分析能力，用在趨勢(shì)預(yù)測(cè)、脈絡(luò)梳理上很有幫助，尤其是對(duì)文科學(xué)習(xí)。它能把散落的信息快速整合，幫你抓住重點(diǎn)。”這也解釋了為什么他在考試心態(tài)崩潰時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)向AI，在之前的學(xué)習(xí)中，AI已扮演了一個(gè)相對(duì)高效、可信的“信息整理者”的角色。

陳艾則用AI來(lái)提升英語(yǔ)寫作。“我把自己的作文發(fā)給它批改，它不只糾正語(yǔ)法，還會(huì)建議更地道的表達(dá)、更清晰的邏輯結(jié)構(gòu)。這種反饋以前只能靠老師，但老師很難每天兼顧到每個(gè)人。”

在這些場(chǎng)景中，AI的優(yōu)勢(shì)很明顯，它能對(duì)結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行快速處理、歸類與匹配，從而高效完成那些以往需消耗大量時(shí)間的任務(wù)。在這一點(diǎn)上，它確實(shí)是個(gè)稱職的效率工具。

但換到另一種任務(wù)，一旦涉及深度理解和復(fù)雜決策的場(chǎng)景時(shí)，尤其涉及準(zhǔn)確性和嚴(yán)謹(jǐn)性時(shí)，AI的短板就暴露出來(lái)了。

考生林子涵就有過(guò)不愉快的經(jīng)歷。他在核對(duì)報(bào)考數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)誤差：AI推薦院校的最低錄取分?jǐn)?shù)雖與官方一致，但其對(duì)應(yīng)的錄取排名卻比實(shí)際落后了上百名。這個(gè)偏差足以讓“沖”的學(xué)校希望渺茫，也讓“穩(wěn)”的選擇不再穩(wěn)妥，很有可能滑檔，好在最后一天他發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題，重新調(diào)整了方案。

猜想也使用了AI報(bào)志愿工具。他認(rèn)為這類工具在信息檢索和整合上確實(shí)方便，能快速生成基于分?jǐn)?shù)與位次的備選列表，省去了手動(dòng)查詢的麻煩。但短板同樣突出，推薦結(jié)果缺乏個(gè)性化與針對(duì)性。他最終被錄取的大學(xué)，也不在AI此前推薦的名單中。

在他看來(lái)，AI的推薦邏輯過(guò)度依賴分?jǐn)?shù)匹配，同一套方案往往被推送給分?jǐn)?shù)相近的大批考生，極易導(dǎo)致他們?cè)谀切┲徽?至2人的專業(yè)上形成“志愿扎堆”，反而降低了錄取概率。此外，AI也難以細(xì)致結(jié)合考生的個(gè)人條件。比如猜想的選科是“物化政”，并未選考生物，可AI仍反復(fù)推薦與生物強(qiáng)相關(guān)的專業(yè)，而他幾乎無(wú)法有效過(guò)濾這類明顯不匹配的推薦。

即便是相對(duì)簡(jiǎn)單的學(xué)科答疑，AI也并非萬(wàn)無(wú)一失。

有考生反映，用AI解答數(shù)學(xué)題時(shí)，AI給出的解法明顯超出了高中考綱范圍。

比如，讓AI解一道基本不等式的題，常規(guī)做法是代數(shù)變形，但AI給出了“求導(dǎo)”的思路，而求導(dǎo)是大學(xué)微積分的內(nèi)容。

大模型從業(yè)者方芳表示，出現(xiàn)該問(wèn)題的原因可能在于，雖然大模型擁有豐富的知識(shí)，但缺乏對(duì)特定場(chǎng)景的深度理解與嚴(yán)格遵守的能力，導(dǎo)致給出正確但無(wú)效甚至誤導(dǎo)性的建議。

可以看出，AI在幫助考生整理錯(cuò)題、歸納考點(diǎn)、改作文這類“處理信息”的任務(wù)時(shí)，確實(shí)能幫考生省下大量時(shí)間，但涉及復(fù)雜決策的判斷以及精準(zhǔn)決策的環(huán)節(jié)，它給出的答案仍然需要人來(lái)兜底。

需要客觀指出的是，經(jīng)過(guò)一年的迭代，大廠的AI高考工具在交互體驗(yàn)和信息豐富性上確實(shí)有所提升。Michael表示，僅僅將底層大模型更新到最新版，志愿推薦的結(jié)果就會(huì)明顯改善。“基座模型進(jìn)化太快了，我們甚至不需要做太多針對(duì)性優(yōu)化。”

實(shí)際上，AI高考工具確實(shí)在變“強(qiáng)”，但這種變強(qiáng)更像是一個(gè)“搭了順風(fēng)車”的自動(dòng)升級(jí)。而真正決定工具能力天花板的，是數(shù)據(jù)完整性、算法、對(duì)推薦結(jié)果的長(zhǎng)期追蹤驗(yàn)證等核心問(wèn)題，這些都很難靠單一的模型升級(jí)解決。

首先是大模型固有的“邏輯幻覺”問(wèn)題沒解決。

“邏輯幻覺”并非程序漏洞，而是大模型基于概率生成的特性所致。在高考輔導(dǎo)場(chǎng)景中，它體現(xiàn)為AI給出的題目解析，推理過(guò)程可能存在漏洞或錯(cuò)誤，最終答案卻可能是正確的。

“這在架構(gòu)層面無(wú)法徹底消除，是技術(shù)特性決定的。”方芳表示。但這也意味著，學(xué)生可能面對(duì)的是一份邏輯有誤卻被呈現(xiàn)為“標(biāo)準(zhǔn)思路”的解析。照著學(xué)下去，其風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)大于單純做錯(cuò)一道題。

其次是錯(cuò)題分析的“表面化”。

目前AI的錯(cuò)題分析，大多停留在“識(shí)別錯(cuò)誤”，還不能“追溯成因”。比如它能指出“這道題考查的是等比數(shù)列求和公式”，卻回答不了“你為什么在這里出錯(cuò)”。

原因在于AI只能獲取題目文本和最終答案，但看不到用戶的思考過(guò)程，因此AI往往只能給出“加強(qiáng)這個(gè)知識(shí)點(diǎn)”這類通用建議，本質(zhì)還是一個(gè)高效的信息識(shí)別工具，做不了真正能進(jìn)行認(rèn)知診斷的學(xué)習(xí)助手。

最后是志愿推薦中存在“數(shù)據(jù)黑箱”問(wèn)題。這或許是所有局限中最為關(guān)鍵、也最受爭(zhēng)議的一環(huán)。

志愿推薦工具的底層邏輯通常是一個(gè)不透明的系統(tǒng)，各平臺(tái)所使用的歷史錄取數(shù)據(jù)來(lái)源、清洗規(guī)則、預(yù)測(cè)模型，均被視為商業(yè)機(jī)密，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，也缺少第三方監(jiān)督。

這導(dǎo)致的后果是，同一份成績(jī)輸入不同AI報(bào)志愿平臺(tái)，推薦結(jié)果可能大相徑庭。比如，「定焦One」以一位江蘇考生（選科歷地政，總分627分）為例，用不同AI平臺(tái)進(jìn)行模擬填報(bào)，為了在不同平臺(tái)間進(jìn)行更聚焦的對(duì)比，我們特意限定了報(bào)考地區(qū)為北京、上海，結(jié)果顯示，在“沖”的院校檔位上，因可選項(xiàng)有限，各家結(jié)果有一定重合；可到了“穩(wěn)”的院校檔位，各家給出的名單差異明顯。

夸克高考、元寶高考通、百度高考給出的部分較可穩(wěn)妥報(bào)考的學(xué)校

這主要是因?yàn)椋胺€(wěn)”在志愿填報(bào)中并沒有統(tǒng)一的官方標(biāo)準(zhǔn)，省考試院每年只公布各校的最低投檔線，至于“高出多少分才算穩(wěn)”，由各平臺(tái)自行把握。尤其當(dāng)考生將目標(biāo)限定在北京、上海這類熱門地區(qū)時(shí)，可選的院校數(shù)量本就有限，此時(shí)哪怕不同平臺(tái)對(duì)“穩(wěn)”的判定只差三五分，最終生成的推薦名單也可能截然不同。

這種差異究竟是因?yàn)槟臣移脚_(tái)采用了更保守的預(yù)測(cè)模型、還是接入了未公開的數(shù)據(jù)，又或是算法在排序時(shí)受到了商業(yè)合作因素的影響，外界都難以知曉。Michael表示，平臺(tái)雖然可以通過(guò)“技術(shù)約束”讓結(jié)果更準(zhǔn)，但“約束”具體是技術(shù)優(yōu)化，還是商業(yè)考量，是一個(gè)難以被驗(yàn)證的問(wèn)題。

方芳則指出了更深的問(wèn)題，“當(dāng)推薦結(jié)果出現(xiàn)偏差時(shí)，AI報(bào)志愿工具可將其歸因于數(shù)據(jù)復(fù)雜或算法概率，用戶卻難以追溯真正原因，這也讓用戶很難信任AI工具。一個(gè)無(wú)法被追責(zé)的系統(tǒng)，很難贏得真正的信任。

這三道坎疊加在一起，決定了當(dāng)下的AI高考工具本質(zhì)上還是一個(gè)輔助工具，而非可靠的決策建議者。

但即便如此，大廠還是會(huì)持續(xù)投入。高考是幾乎不能出錯(cuò)的人生大事，誰(shuí)能證明自家工具可靠、有用，誰(shuí)就能贏得用戶長(zhǎng)期的信任。而每年上千萬(wàn)考生家庭，本身就是一個(gè)高頻又高價(jià)值的入口。所以，大廠表面上比的是高考工具，爭(zhēng)的卻是未來(lái)的用戶、數(shù)據(jù)、生態(tài)，以及AI服務(wù)的主導(dǎo)權(quán)。

只不過(guò)，考生在把人生選擇交給AI之前，還得多留個(gè)心眼。