大廠AI，激戰(zhàn)高考

產(chǎn)品更好用了，但最關(guān)鍵的問題沒解決。

封面 I 豆包AI

作者 I 王璐

報道 I 定焦One

又是一年高考季。考場內(nèi)，千萬考生奮筆疾書；考場外，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)首個高考咨詢師Agent；夸克推出全新升級的高考頻道，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功能。一年過去，這些產(chǎn)品幾乎都做了升級。從考前復(fù)習(xí)、考中安全限制到考后志愿填報，大廠AI正被更深地嵌入高考服務(wù)的每一個環(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，從單輪問答升級為多輪對話，從關(guān)鍵詞檢索升級為Agent式的深度搜索，用起來更簡單。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)鎖定薄弱知識點(diǎn)；也曾有人用AI報志愿，差點(diǎn)滑檔。

帶著這些觀察，「定焦One」與多位考生、報志愿工具開發(fā)者聊了聊。大廠AI為什么集體押注高考這個場景？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)被快速推向市場時，其決策的“黑箱”問題是否被忽略？

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)首個高考咨詢師Agent”，重點(diǎn)突出多輪對話、個性化規(guī)劃與權(quán)威數(shù)據(jù)支持，試圖在“AI顧問”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)”，但用戶仍可通過其通用對話入口獲取志愿預(yù)測與報考建議。參考去年在志愿填報階段上線專區(qū)的節(jié)奏，今年它大概率也會在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)推出針對性服務(wù)。

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

從產(chǎn)品能力看，今年的工具更強(qiáng)調(diào)多輪對話、個性化推薦和更權(quán)威的數(shù)據(jù)資源。比如，AI工具會主動追問細(xì)節(jié)，結(jié)合用戶的多輪輸入，動態(tài)調(diào)整方案。

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

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

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)，也可以讓它梳理錯題、歸納薄弱知識點(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點(diǎn)，“比如語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。從單個知識點(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，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)。

“我把自己做過的錯題發(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?！?/p>

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工具普遍啟動了功能管控，限制拍題識圖等類似功能。

高考期間豆包的拍照答疑功能無法使用

這算是高考期間的慣例動作，目的是保持考試公平。

不過，高考期間，用戶依舊可以用AI工具識別風(fēng)景、美食，且文字對話也不受影響。猜想就在去年物理考試結(jié)束后、下一場開始前的間隙，用AI做了一次臨時的“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，如何帶著這個遺憾去專注考下一科，是接下來真正的考題”，并建議他快速切割對上一科的糾結(jié)，并提醒要防止“優(yōu)勢學(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)生的那個時刻，自己也需要一個絕對冷靜的“旁觀者”來點(diǎn)明。

而報志愿，才是大廠這場較量真正的主戰(zhàn)場。

目前大廠的AI報志愿工具產(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，再設(shè)置院校類型和專業(yè)偏好，AI生成便能“沖、穩(wěn)、?！比龣n推薦清單，并附上歷年錄取分?jǐn)?shù)線、排名走勢和專業(yè)就業(yè)分析。部分產(chǎn)品還支持多輪對話，用戶可進(jìn)一步追問相關(guān)問題。

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；騰訊則把志愿填報放進(jìn)QQ瀏覽器和元寶，提供漸進(jìn)式、對話化的填報體驗(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。

個人AI志愿填報工具開發(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“自動規(guī)劃-搜索-反思”的循環(huán)，來替代傳統(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。

猜想表示，AI更大的價值，在于化解了他有時“無從下手”的復(fù)習(xí)焦慮?！癆I的檢索和分析能力，用在趨勢預(yù)測、脈絡(luò)梳理上很有幫助，尤其是對文科學(xué)習(xí)。它能把散落的信息快速整合，幫你抓住重點(diǎn)?！边@也解釋了為什么他在考試心態(tài)崩潰時會轉(zhuǎn)向AI，在之前的學(xué)習(xí)中，AI已扮演了一個相對高效、可信的“信息整理者”的角色。

陳艾則用AI來提升英語寫作?！拔野炎约旱淖魑陌l(fā)給它批改，它不只糾正語法，還會建議更地道的表達(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人。”

在這些場景中，AI的優(yōu)勢很明顯，它能對結(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間的任務(wù)。在這一點(diǎn)上，它確實(shí)是個稱職的效率工具。

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

考生林子涵就有過不愉快的經(jīng)歷。他在核對報考數(shù)據(jù)時，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，但其對應(yīng)的錄取排名卻比實(shí)際落后了上百名。這個偏差足以讓“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)了這個問題，重新調(diào)整了方案。

猜想也使用了AI報志愿工具。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，省去了手動查詢的麻煩。但短板同樣突出，推薦結(jié)果缺乏個性化與針對性。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，AI的推薦邏輯過度依賴分?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)致他們在那些只招1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)，而他幾乎無法有效過濾這類明顯不匹配的推薦。

即便是相對簡單的學(xué)科答疑，AI也并非萬無一失。

有考生反映，用AI解答數(shù)學(xué)題時，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)該問題的原因可能在于，雖然大模型擁有豐富的知識，但缺乏對特定場景的深度理解與嚴(yán)格遵守的能力，導(dǎo)致給出正確但無效甚至誤導(dǎo)性的建議。

可以看出，AI在幫助考生整理錯題、歸納考點(diǎn)、改作文這類“處理信息”的任務(wù)時，確實(shí)能幫考生省下大量時間，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兜底。

需要客觀指出的是，經(jīng)過一年的迭代，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)果就會明顯改善?！盎Ｐ瓦M(jìn)化太快了，我們甚至不需要做太多針對性優(yōu)化?！?/p>

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“搭了順風(fēng)車”的自動升級。而真正決定工具能力天花板的，是數(shù)據(jù)完整性、算法、對推薦結(jié)果的長期追蹤驗(yàn)證等核心問題，這些都很難靠單一的模型升級解決。

首先是大模型固有的“邏輯幻覺”問題沒解決。

“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)場景中，它體現(xiàn)為AI給出的題目解析，推理過程可能存在漏洞或錯誤，最終答案卻可能是正確的。

“這在架構(gòu)層面無法徹底消除，是技術(shù)特性決定的?！狈椒急硎尽５@也意味著，學(xué)生可能面對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)險遠(yuǎn)大于單純做錯一道題。

其次是錯題分析的“表面化”。

目前AI的錯題分析，大多停留在“識別錯誤”，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”。

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程，因此AI往往只能給出“加強(qiáng)這個知識點(diǎn)”這類通用建議，本質(zhì)還是一個高效的信息識別工具，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”問題。這或許是所有局限中最為關(guān)鍵、也最受爭議的一環(huán)。

志愿推薦工具的底層邏輯通常是一個不透明的系統(tǒng)，各平臺所使用的歷史錄取數(shù)據(jù)來源、清洗規(guī)則、預(yù)測模型，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，同一份成績輸入不同AI報志愿平臺，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平臺進(jìn)行模擬填報，為了在不同平臺間進(jìn)行更聚焦的對比，我們特意限定了報考地區(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)妥報考的學(xué)校

這主要是因?yàn)?，“穩(wěn)”在志愿填報中并沒有統(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，可選的院校數(shù)量本就有限，此時哪怕不同平臺對“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_采用了更保守的預(yù)測模型、還是接入了未公開的數(shù)據(jù)，又或是算法在排序時受到了商業(yè)合作因素的影響，外界都難以知曉。Michael表示，平臺雖然可以通過“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，是一個難以被驗(yàn)證的問題。

方芳則指出了更深的問題，“當(dāng)推薦結(jié)果出現(xiàn)偏差時，AI報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。一個無法被追責(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)上還是一個輔助工具，而非可靠的決策建議者。

但即便如此，大廠還是會持續(xù)投入。高考是幾乎不能出錯的人生大事，誰能證明自家工具可靠、有用，誰就能贏得用戶長期的信任。而每年上千萬考生家庭，本身就是一個高頻又高價值的入口。所以，大廠表面上比的是高考工具，爭的卻是未來的用戶、數(shù)據(jù)、生態(tài)，以及AI服務(wù)的主導(dǎo)權(quán)。

只不過，考生在把人生選擇交給AI之前，還得多留個心眼。