行业动态 - 互联网巨头集体布局AI高考志愿填报工具 包括百度 阿里 腾讯等公司推出免费志愿助手[1] - 5月下旬起行业展开新一轮竞争 腾讯5月23日上线"AI高考通" 百度6月6日升级AI志愿助手 阿里6月12日发布"高考志愿大模型"[1] - 夸克深耕该领域7年 腾讯有8年数据积累 今年大模型技术成为新焦点[2] 产品功能 - 操作流程趋同 输入省份 科目和分数后系统给出排名及"冲稳保"三档院校推荐[2] - 今年AI能直接解析个性化需求 动态调整数据库推荐 解决细节追问问题[2] - 部分平台新增MBTI人格测试功能 但个性化推荐仍停留在基础标签匹配层面[2] 商业模式 - 采用免费模式 但产品内置于自家浏览器入口 如百度App 夸克App及QQ浏览器[2] - 免费策略实为抢占流量入口 高考全民关注度使其成为关键流量池[3] - 百度称高考期间超95%考生家庭使用其服务 总访问量超百亿人次 夸克累计服务1.2亿考生和家长 QQ浏览器累计服务4亿人次[3] 技术竞争 - AI志愿填报工具核心竞争力在于搜索技术[3] - 平台将年轻群体作为重点目标 加速整合历史数据与AI技术推出新功能[3] - 目标是通过留存用户 未来在AI大模型或搜索服务中延伸付费场景[3] 产品效果 - 记者实测发现各平台推荐院校差异显著 相同大学推荐概率相差较大[4] - 平台未公开"冲稳保"推荐算法逻辑 导致用户面对矛盾建议难以抉择[4] - 数据来源问题引发疑虑 有家长反馈知识库使用的数据来源不权威[4] 专家观点 - AI志愿填报工具仅能作为参考辅助手段[5] - 需综合考量院校情况 社会需求与个人特质 AI难以精准评估个体优势与兴趣潜能[5] - 建议结合师长意见 联系目标院校在校生获取一手信息 最终决策权应在考生手中[5]

互联网大厂AI高考志愿填报产品布局 - 阿里夸克6月12日发布国内首个高考志愿大模型，上线"高考深度搜索""志愿报告""智能选志愿"三大功能，考生完善12个信息点即可生成包含填报策略、志愿表等的完整报告[2] - 腾讯在AI应用"元宝"中免费提供"高考志愿咨询"服务，升级"深度搜索"能力结合个性化信息综合评估建议[4] - 百度APP内置"百度高考"工具支持调用文心一言等大模型，日均数十亿次搜索数据提供院校专业热度趋势[6] - 知乎上线"高考数据通"小程序整合十年就业大数据，提供专业就业形势与薪资水平查询[6] 技术投入与数据能力 - 夸克团队将算力投入扩大100倍以应对需求，生成单份志愿报告需上万次搜索[1][2] - 腾讯元宝接入QQ浏览器高考信息库，覆盖3000所院校、1600+专业数据[9] - 夸克通过清洗多源招生计划数据确保准确性，5-6月投入大量人力校验[9] - 百度平台沉淀全国上百万次访问数据，可追踪院校专业每周热度变化[6] 产品差异化与市场定位 - 互联网大厂产品均免费开放，对比张雪峰线下服务12999-18999元定价形成价格优势[8] - 夸克通过标注数千份专家报告、结构化数百名专家决策过程训练模型，实现人类专家语言风格与推理链模拟[10] - 知乎"高考数据通"首创就业导向服务，由知名答主"数据帝"chenqin主导开发[6] 行业竞争格局 - AI志愿填报从垂直搜索升级为深度分析，DeepSeek等技术提升文本解构与个性化建议能力[7] - 线下机构服务仅覆盖2%考生，AI工具填补三四五线城市资源空缺[11] - 夸克与教育机构形成互补关系，专家使用其工具预筛志愿方案[10][11]

高考AI志愿填报行业分析 行业现状 - 2025年全国高考考生达1335万人，AI技术已应用于考场巡查、作文评阅等环节[1] - 志愿填报市场存在政策限制与信息冗余痛点，催生AI工具需求，三大科技公司（夸克、百度、腾讯）推出差异化解决方案[1] - 基础数据同源化：平台均接入中国教育在线、省级招考院等官方数据，覆盖一分一段表、录取位次等硬指标[2] - 软数据存在盲区：就业率、薪酬等维度因高校披露不全难以整合，影响决策深度[3] 技术方案对比 夸克高考 - 采用"先想后搜"模式，通义千问大模型支持深度搜索，可动态调整搜索策略并引用权威信源[10] - 提供双策略推荐（院校/专业优先）、三年录取概率标记及同分考生去向可视化[6] - 界面结构化程度高，但AI功能集成度较低，复杂意图理解能力有限[30] 百度高考 - 多模型联调架构：支持文心一言、DeepSeek-R1、通义千问协同输出建议[14] - 独家整合百度搜索热度数据，提供专业PK、实时热搜榜等动态参考维度[13] - 存在信息冗余问题，界面组织杂乱，缺乏横向对比工具[35] 腾讯AI高考通 - 行业首款高考智能体，基于腾讯混元+DeepSeek-R1模型实现全流程服务[21] - 支持多模态输入解析，结合生成式回答与传统网页搜索[21] - 对话交互体验最佳，但推荐结果个性化程度不足，配置功能待优化[38] 实测表现 - 夸克推荐保守：针对江苏526分考生推荐10个志愿，未覆盖复合需求（如"宿舍条件+就业"）[25][30] - 百度模型协同效果待提升：文心模型未生成专业志愿组，需手动触发模拟填报[32][33] - 腾讯推荐量最大（23个志愿），但未充分响应性格特质等个性化参数[36][40] 行业趋势 - AI技术正消除信息不对称，但无法替代主观决策，需平衡算法解释力与易用性[44] - 未来竞争焦点转向：复杂意图理解精度、多维度偏好匹配、功能协同性[44] - 数据维度需扩展：当前软指标缺失制约AI决策深度，需推动高校数据开放[3]