后张雪峰时代，大厂抢滩AI报志愿

AI能总结信息，但志愿填报这件事，光有数据远远不够——它更需要带有明确价值取向的实用建议。三个月前，那个在直播间里给普通家庭拆解专业选择的张雪峰，因心源性猝猝离世。他靠信息差和实用主义价值观撑起的市场，一下子出现了真空。

很快填补这个空白的，除了各路个人IP，还有大厂的AI助手。2026年高考季，AI志愿填报成了巨头们最热闹的战场：阿里千问推出全周期高考志愿填报Agent，腾讯元宝上线“元宝高考通”，百度、字节豆包也纷纷押注这一场景。

AI填志愿正在从尝鲜变成常态。当算法开始为千万家庭拆解“院校专业组”的复杂规则，“冲稳保”被搬进对话框，这场替代究竟是效率革命，还是AI在“打破信息差”这件事上制造的新幻觉？

1、大厂AI抢滩志愿季

林静是中部某省份的高考生，成绩刚好能冲一下末流985或者省内的211。她告诉《豹变》：“周围同学基本都在用AI，我就也试了下，信息挺准的。”对她来说，AI查询最大的吸引力在于全面：“看不明白砖头厚的参考书，想了解大学信息也不全面。用AI基本能查到这个分数段能报的所有大学，然后筛选就好了。”

她想读有前景的工科专业，于是在千问的“模拟志愿表”页面里输入分数和偏好（专业、地域、985/211等），系统会生成一串“大学+专业”的组合。《豹变》也试了千问和元宝的志愿填报功能。在千问高考的页面里，每个备选项生成后会标注录取概率，并自动归为“冲”“稳”“保”三类。你可以随时删掉不喜欢的学校和专业，最后保存整张志愿表，作为正式填报的参考。

千问高考的报志愿页面

腾讯元宝也上线了类似功能，不过没有单独的报志愿页面——你在元宝里输入“高考”，AI就会让你填分数、偏好，然后生成一串志愿建议。但对话窗口的形式，准确性会稍差一些。林静补充说：“我有同学说夸克/千问不好用，我去看了下，发现他是直接和AI对话，没用志愿填报的专用界面。”

腾讯元宝的“高考通”页面

除了相对靠谱，林静用AI最直接的原因是免费——如果没有AI，填志愿要么得花钱，要么欠亲戚朋友的人情。

当然，也有人不太满意。小江是沿海省份的高考毕业生，成绩能上不错的普通本科，想学语言类专业。她看到广告后用了AI报志愿功能，但体验一般：“生成出来的东西我看不明白，就像把没整理的书堆在我面前。而且我只选了省内，还是给我推荐了好多省外学校。”准确度下降的原因，可能是因为小江的分数段选择更多，需要处理的信息也更多，AI因此产生了“幻觉”。

林静对AI的吐槽则集中在页面清晰度和录取概率的估算上：“会弹出一些学校选项，点进去才发现是‘国家专项’，有标注但太小了没注意；还有就是它对某个大学的录取概率估高了，因为那学校某一年分数线特别低，AI算得比较粗暴。”出于这些担忧，小江最后决定自己动手：“AI不靠谱，交给别人我也不放心，不如自己一点一点查资料。”

2、AI报志愿，解决了什么问题

像小江这样自己动手查资料的考生其实是少数。多数人还是依赖外界直接获取建议。原因很简单：高考志愿填报的本质，是一场在极短时间内完成的信息博弈。全国近1300万考生，要从近3000所高校、800多个本科专业里做出可能影响未来数年的选择。

这个过程中需要处理的信息量极其庞大——历年录取分数线、位次换算、专业就业前景、院校地域分布、投档规则变化。这些信息分散在各省教育考试院、高校招生网、就业报告里，整理和分析本身就是一项高度复杂的工程。

而且高考政策近年变动频繁。新高考“3+1+2”模式在更多省份落地，打破了传统文理分科；多地合并本科批次，取消一本二本界限，导致往年分数线的参考价值打折扣；强基计划、综合评价等特殊类型招生的规则每年微调，进一步增加了信息处理的复杂度。

更关键的是，志愿填报的时间窗口越来越短。从出分到截止，往往只有一周左右，所以“快速了解学校和专业分布”成了刚需。这正是AI的强项——大模型能快速聚合多源数据，完成从信息检索到逻辑推理再到方案生成的全流程。

对互联网大厂来说，高考志愿填报也是一个“低开发门槛、高流量价值”的场景。数据整合、自然语言交互、推荐算法本就是大模型的基础能力，不需要像自动驾驶或AI制药那样投入巨额研发成本，把现有技术封装一下、做点微调，就能迅速切入市场。

同时，高考志愿填报天然具备“全民覆盖”属性——无论一线城市的中产家庭还是县城里的普通考生，都有需求。大厂们探索的正是如何让AI工具穿透不同圈层，实现AI的破圈。以夸克接入千问APP为例，本质上就是用平台流量换用户心智。这种“试水”逻辑很清晰：用低成本的场景验证AI的实用价值，同时收割一波高活跃度的年轻用户。

3、还有什么问题要解决

大厂们用算法和产品切入了这片市场，而2026年春天的一场意外，让这场竞争多了一层意味。3月24日，张雪峰在公司跑步后突发心源性猝死。作为过去几年高考志愿填报的“民间意见领袖”，他的离世留下了一个巨大的市场空白。大厂AI在某种程度上试图填补这个空白，但AI还无法替代张雪峰们存在的价值。

因为张雪峰能说的话，AI不能说。志愿填报不光需要数据，张雪峰的价值在于“普通家庭别乱选专业”这类直白且实用主义的建议——它们有明确的价值取向，恰好迎合了普通家庭的焦虑。报志愿的本质是集体博弈。如果所有人都用同一套AI工具，按同样的“冲稳保”算法生成方案，那这套算法实际上就失效了：当所有人被引导到同一批“性价比院校”时，这些院校的分数线必然水涨船高。AI的普遍使用，可能在某种程度上加剧信息同质化，反而制造出新的不确定性。

“大家都用AI”几乎等同于“大家都不用AI”。报志愿最终比拼的，仍然是谁能获取更独特的信息、做出更差异化的判断。这些信息往往在水下——某所高校某个专业的真实就业质量如何？学术氛围怎样？哪个行业更有前途？获取这些需要深厚的人脉网络和实时的行业体感，这是只掌握“水面信息”的AI所不具备的。

同时，人作为信誉和责任的载体，在“提建议”这件事上有着算法无法替代的社会功能。这正是张雪峰们赖以生存的核心能力：报考机构通过直播间和付费产品，构建起以信誉为核心的商业模式。当一个家庭因为孩子滑档或专业选择失误而陷入困境时，他们可以在直播间找张雪峰讨说法，或要求退费。但面对一个AI工具，用户只能自认倒霉。

对厂商来说，“靠报志愿扩量”也不是一场必赢的仗。高考志愿填报有一个致命缺陷：它几乎是一辈子只用一次的买卖。考生用完即走，明年换一批新用户，留存和复购天然困难。目前大厂们的策略主要有三：一是将高考用户导流至通用AI服务生态；二是在志愿填报链路中植入付费服务，比如百度在AI报告之外还加入专家付费咨询；三是向教育全周期延伸，从高考志愿填报拓展到考研规划、职业发展等长期场景。

归根结底，高考志愿填报是一个千人千面的需求。有人追求名校光环，有人看重专业壁垒，有人想逃离原生家庭，有人渴望大城市的机会。每个人的动机不同，梦想不同，对“好志愿”的定义也不同。AI是一种信息整理工具，它能帮人“不做错”，但没办法帮人完全“做对”——找到真正契合自己天赋、性格和人生目标的下一站。后者意味着自我认知、家庭沟通、人生想象，以及对不确定性的承受力。

无论时代如何变化，技术如何进步，通往未来的钥匙，终究在考生自己手上。

（应受访者要求，文中均为化名）