相比有标准答案的试卷，志愿填报更像一道开放题：如何在数千所高校、数万个专业中，根据分数、兴趣、城市偏好、家庭条件和未来就业方向，完成一次影响未来数年的人生选择。
　　对于互联网公司来说，这也成为AI Agent（智能体）落地的天然场景。
　　今年高考结束后，阿里、腾讯、百度几乎同时升级高考AI产品。阿里旗下千问推出“千问高考志愿填报专家”，定位全周期高考志愿填报Agent；腾讯元宝和QQ浏览器上线“元宝高考通”；百度则升级高考服务，推出AI志愿报告等产品。随着AI大模型进入下半场，高考志愿填报也成为互联网大厂竞争的新战场。
　　相比去年AI更多承担问答功能，今年几家互联网公司的共同方向是，让AI从“回答问题”变成“帮助决策”。
　　对于高考这样的人生重大选择，AI如何获得考生和家长的信任？
　　千问事业部产品负责人郑嗣寿向界面新闻等媒体表示，信任并非某一项能力决定，而是建立在数据准确、数据使用方式以及产品设计等多个环节之上。
　　在他看来，AI并不会替用户做决定，而是承担“参谋”和“辅导员”的角色，对不同方案进行分析，并给出倾向性的建议，而非简单告诉用户“A一定比B好”。
　　“人类专家最大的价值在于主动和用户沟通，帮助他们发现自己真正想要什么。”郑嗣寿表示，目前请专业志愿规划师指导的家庭占比并不高，希望能够把这种主动对话能力，通过AI普惠地提供给更多考生和家长。
　　这种变化，也是今年高考AI产品最大的升级。去年，大模型更多是咨询工具；今年，互联网公司集体押注Agent。
　　与传统ChatBot相比，Agent最大的变化在于工作方式。千问技术负责人蒋冠军介绍，传统大模型更多是在收到问题后直接生成答案，而Agent会经历“思考、规划、执行、反思，再规划、再执行”的循环过程。
　　例如，当用户输入高考分数后，Agent不会立刻推荐学校，而是进一步追问是否愿意离开家乡、未来是否计划考研、对专业和就业的偏好是什么，再结合相关数据不断调整方案。
　　在蒋冠军看来，从整个行业的发展趋势来看，大模型正在从“会聊天”转向“能办事”，而高考志愿填报恰恰是最适合验证这一能力的场景之一。
　　原因在于，高考几乎所有信息都存在于数字世界：院校数据、招生计划、历年录取情况、专业设置等都能够被结构化处理，而AI需要做的，是在庞杂的信息中寻找最适合用户的组合。
　　不过，这并不意味着AI会完全替代人类咨询师。
　　蒋冠军认为，人类咨询师最大的优势在于能够感同身受，而机器最大的优势则是覆盖更广的知识和更高的执行效率。
　　“一位咨询专家做完判断后，还需要查阅资料，而AI可以利用大模型和Agent架构，在几分钟内完成数十次判断、思考和资料重新收集，甚至逐条校对志愿信息。”他说。
　　与此同时，数据积累成为互联网公司竞争的重要基础。
　　千问方面介绍，其高考服务建立在夸克多年数据积累基础之上，去年首次利用大模型生成超过千万份志愿报告，今年还组建了数百人的专家团队，希望将多年积累的经验沉淀到Agent中。
　　百度则表示，其高考服务已经持续二十多年，今年进一步整合全国高校、专业、就业等数据，希望降低信息差带来的决策成本。
　　不过，在AI志愿填报行业，数据只是基础。
　　去年高考期间，界面新闻曾采访AI志愿填报创业公司靠谱AI创始人刘建华，他表示，真正决定AI志愿填报系统能力高低的，并不是大模型本身，而是底层数据和预测算法。
　　在他看来，最大的技术挑战是分数线预测。
　　“这件事理论上没有唯一解”，因为只有全部录取结束后，最终结果才会揭晓。同样一名考生，不同平台给出的志愿方案差异巨大，本质上来自不同的数据体系和预测模型。
　　对于这一行业公认的难题，蒋冠军并没有回避。他向界面新闻表示，高考分数线预测确实是整个志愿填报中技术门槛最高的问题之一。
　　而解决这一问题，首先依赖长期的数据积累。
　　由于国内并不存在统一公开的录取数据库，各省考试院、高校官网、历年招生计划以及俗称“高考大本”的资料，往往分散在不同渠道之中。为了建立完整数据库，需要持续搜集、整理和校验数据。
　　“这是一个苦活累活。”蒋冠军称，仅数据整理本身就足以构成行业门槛。因为原始数据中存在大量格式错误、缺失和冲突信息，需要投入大量人力进行核对和修正。
　　刘建华也表示，目前业内普遍需要购买各类招生资料，通过OCR扫描、人工校对等方式建立数据库，甚至需要上百人专门负责数据纠错。由于数据供应商之间还存在互相引用的问题，一旦源头出现错误，很容易造成连锁影响。
　　蒋冠军表示，相比每年波动较大的绝对分数，位次相对更加稳定。例如，一所高校在某个省份招收多少人、某个专业计划招生多少人，相对都是确定的。因此，千问更关注分数和位次之间的映射关系，再结合招生计划、高考大本等数据，通过算法模拟完成预测。
　　而在刘建华看来，传统志愿填报系统更多依据过去三年的录取数据进行加权计算，而AI时代的竞争，则需要把新专业设置、学校更名、招生计划变化等更多变量纳入模型。
　　换句话说，决定AI志愿填报能力高低的，并不是谁的模型参数更大，而是谁拥有更完整的数据、更准确的预测算法，以及更低的幻觉率。
　　而对于用户来说，更重要的问题或许是，AI应该承担多大的决策责任？
　　对此，郑嗣寿表示，AI始终只是辅助决策工具，而不是最终决策者。在产品设计中，Agent不会简单替用户作出选择，而是通过不断追问和交互，让考生和家长逐步厘清自己的偏好和需求，再分析不同方案的优缺点。
　　“我们希望帮助用户发现自己，而不是替用户做决定。”
　　在郑嗣寿看来，如果一个人的兴趣和职业规划，要等到高考结束后的二十天才开始思考，显然已经太晚。未来，相关产品并不会只停留在高考后的二十多天，而会逐步向高一、高二甚至更早阶段延伸。
　　百度也在尝试把高考服务与职业规划、就业趋势分析等场景连接起来。
　　这意味着，互联网公司争夺的或许不仅是一次志愿填报机会，而是更长期的人生规划入口。
　　去年，人们讨论的是AI能否帮助考生填报志愿；一年之后，当互联网大厂集体下场，一个新的问题已经出现：谁能更准确地理解用户、预测结果，并建立足够的信任，谁就更有可能成为下一代复杂决策场景中的长期助手。
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