当下，"AI 辅助志愿填报 " 已经成为互联网巨头们的标配服务，背景迥异的玩家，不约而同地押注于此。那么，这些志愿平台到底分别侧重什么板块，又有什么区别？

作者 / 谭莹

出品 / 新摘商业评论

又是一年高考季，随着千万考生走出考场，一场更复杂的决策战役才刚刚开始：那就是报志愿。

" 未来五年人工智能就业如何？"" 西南地区 985 和北上广 211 选哪个？" 点开社交媒体，有海量相关问题与讨论。对考生和家长来说，查分数只需要几秒，填志愿却要赌上一生，不同的填报结果，指向无数条通往天南海北、迥异人生的路径。

在过去，报志愿曾依赖厚重的报考指南和动辄上万元的咨询费。而 2025 年夏天，这场战役的规则已被 AI 悄然重写。随着大名鼎鼎的张雪峰暂时 " 隐退 "，更多 "AI 张雪峰 " 们涌现。

当下，"AI 辅助志愿填报 " 已经成为互联网巨头们的标配服务，背景迥异的玩家，不约而同地押注于此。

那么，这些志愿平台分别侧重什么板块，有什么区别？

在我们深入观察后，却发现它们走向了截然不同的路径，让我想起了博尔赫斯那篇著名的小说标题 " 小径分叉的花园 "。

事实上，分野背后，不是产品经理们的灵光乍现，而是平台生态基因在 AI 时代的必然投影。目光再放远点，AI 搜索的较量，同样是巨头间一场酣畅淋漓的 " 生态暗战 "。

  大厂 AI 辅助志愿填报，

呈现出路径分野

在我们看来，巨头 AI 志愿的路径呈现出三大派别：工具理性派、资源生态派和 " 开放探索派 "。

首先，是以夸克为代表的工具理性派，这也是市面上 AI 志愿平台常走的路径，底层逻辑在于，AI 技术与算法驱动下，将庞大的招生规则与海量历史数据，转化为高度结构化、可视化的结果。

输入分数、选科、意向，1 分钟就能生成一份基于历年分数线、位次匹配的概率化报告，" 冲稳保 " 三档院校专业划分清晰，录取概率一目了然，这背后是 " 高考志愿大模型 " 的强力驱动，即它旨在模拟资深专家的决策逻辑，于涵盖数千所高校专业、就业数据、行业信息的高考知识库，进行高速推理。

在新摘看来，这个路径的意义在于大幅提升了志愿填报基础环节的效率与透明度，它精准服务于那些目标明确、优先关注 " 分数利用最大化 " 的考生群体，在 AI 普惠上功不可没。

数据显示，夸克已经累计服务 1.2 亿考生和家长，三线城市以下用户占比超 50%，高考老用户占比超 30%。这让过去可能接触不到专业咨询的家庭，拥有了一个初步决策参考的抓手。

如果说夸克是打造了一把锋利的决策手术刀，那么坐拥国民级搜索入口的百度，资源、生态更为丰富，拥有极其广泛的触角和强大的资源调度能力，倾向于构建一个覆盖信息获取、大数据推演，再到决策辅助的 " 一站式信息广场 "。

同时，百度沉淀了数十亿次搜索，其中蕴含了用户意图、热点趋势、行为偏好等等，是洞察宏观趋势和用户需求的独家富矿。

基于此，百度的 "AI 志愿助手 " 深度嵌入了其强大的搜索生态，用户不仅可以通过 AI 快速获得基于分数和偏好的初步院校推荐，更能用高考大数据 " 模块观测热门专业趋势、了解各校毕业去向、比较不同专业就业前景、薪酬情况。

同时，AI 技术的强大也是百度核心优势。作为国内最早布局 AI 的玩家之一，百度 "AI 聊志愿 " 智能体接入多个大模型，尝试满足更个性化的咨询需求；另一方面，其融合了 MBTI 职业测评等有用的技术工具，还有高清数字人高考直播、2000 多所高校专属智能体……可以说十分有 " 未来感 " 了！

总的来说，百度凭借巨大的流量入口，让千万考生打开新世界大门，一股脑接触了多种 AI 时代交互方式。多管齐下，为考生提供了一个丰富的信息超市。

然而，当行业聚焦于算法优化、数据整合、AI 神器时，另外一个更深层的需求正浮现，还有更多非结构性、更加个性化、私人化的问题，是 AI、大数据模型鞭长莫及的真空区。

这背后是，志愿填报的关键，不是机械的分数匹配和概率预测，而是关乎个人志趣、行业洞见、人生路径的 " 经验共振 " 与 " 开放性探索 "。

在这片决策深水区，也有玩家走出了一条不同的路径，成为行业的 " 第三极 "。

AI 志愿第三极：

一个 " 活人味 " 很重的平台

发现这个第三极，要归因于我刚高考完的表弟，作为标准理工男，他非常痴迷机器人，看好了时下大火的具身智能专业，然而，对于这个新兴专业，家里人在看好的同时也有很多顾虑。

这个专业到底学什么？课程体系成熟吗？有没有成功的人才培养案例？会不会像以前的某些新兴专业一样，轰轰烈烈开头，最后课程设置混乱，毕业出路不明？教学资源能不能跟上？会不会学了一堆前沿理论，最后找不到完全对口的工作？

因此，他频频打开微博，搜一些行业大 v 的看法。而在这个过程中，他发现，微博上有一个智搜功能（最近推出了高考版），用 AI 去整合人的经验，将平台上活跃的大 V、深耕行业的专家、亲历校园生涯的学长学姐们所产生的 " 人类经验 " 汇总起来。比如，搜 " 机器人专业值得报吗 "，智搜挖掘、整合各路科技大 V 对学科的解读、对政策与国家战略的分析、行业头部创业者的心路分享和内幕消息，进行行业本质的剖析和前瞻趋势洞察，从认知层给你参考。

点开其中一条引用链接，是宇树科技创始人的报考建议，可以说含金量很高了。

这也让我感慨，微博智搜与其他同类工具产品的区别——它连着微博里的 " 真人经验库 "。这种 " 人味儿 " 是微博的一大特色，如表弟所说：" 搜出来的都是过来人的真实经历，就像找了几个学长学姐面对面聊天一样 "。

"I 人应该学什么专业？"" 交大和复旦学医哪家强 "" 哈工程的三海一核指的是什么专业 "" 为什么说学医可以闭眼选上海交大？"" 为什么推荐报考四川大学？" 这些关乎兴趣适配、职业想象、城市感受、行业前瞻的 " 私人问题 "，构成了决策的纵深地带。但在社交属性的微博，能找到很多 " 一手资料 "。

比如学姐们关于专业学习的真实体验、" 入坑 " 行业十年后对大趋势的洞察、避坑路上的血泪教训、甚至是关于某个学校宿舍的设备是否齐全、学校门口的四大美食圈……在微博，AI 扮演着 " 知识捕手 " 角色，把这些经验从浩如烟海的信息中，精准挖掘出来，进行结构化、标签化、关联化处理，端到用户面前。

这也为考生提供了决策参考的第三极：从提供 " 结构化答案 " 到激发 " 开放性对话 "。它提供的不只是答案选项，更是认知的拓展，是众多 " 过来人 " 智慧在 AI 辅助下的整合。

在我看来，这种基于开放社交生态的 " 人 +AI" 模式，其核心优势在于解决决策中的 " 开放性 " 难题，提供超越数据维度的深度信息与人生视野。

这种第三极是如何长出来的？在分析、研究后，我认为是平台沉淀十余年的内容生态所致，一众媒体机构号、上百万各界大 V、企业微博……构建了一个以 " 人 " 为核心、以 " 经验分享 " 为纽带的庞大信息水池。而作为开放性的社交平台，每年高考期间，这些 " 真人分享 " 的讨论内容都在 " 专业报考 "" 行业周期 " 等相关热点下，大规模、高密度的涌现。

AI 则将这种实时、海量、分散但极具价值的人类经验凝聚、提纯、高效分发给需要它的人，使得它在回答用户模糊、发散性、需要人生指导意味的问题时，展现出了独特的能力。这些带着体温，生动粗粝的智慧，构成了数据之外重要的决策依据。

这也让我感慨，不同平台 " 路径分叉 " 不是偶然，而是必然。

" 我不过是一个走过无数小径、做过无数选择的旅人，而每一个选择都塑造了现在的我。"

AI 搜索路径分野背后：

生态不同，殊途同归

跳出高考场景，既有生态也决定了 AI 搜索行业的未来。人是环境的产物，在我看来，平台的技术路径也是生态的产物，路径分野并非刻意为之的路线图，而是平台在自身生态土壤滋养下，面对 AI 机遇时最本能的生长姿态：

本质上，是其核心资源禀赋与平台使命在 AI 维度上的具象化。

比如，夸克深植于 " 工具理性主义 " 的土壤，其核心优势，在于将复杂问题工程化、标准化的能力。面对志愿填报这个强规则、重数据的领域，夸克选择了最契合自身的路径。

再说百度，坐为国民级入口，百度的核心能力是连接与整合，它不追求在单一功能上做到极致，而是依托强大的平台号召力，将 AI 能力、大数据洞察、智能体天团编织成一张动态网络。

再以微博为例，其此次发力 AI 志愿，与其说是刻意布局，不如说 " 顺手为之 "，是平台特性的一种延伸。别忘了，在此前，网友已慢慢习惯用微博智搜吃文娱热点领域的瓜，让 AI 帮自己总结瓜条进展、聚合各界评论，得以火速整明白前因后果，吃瓜吃得不亦乐乎。如今，这种能力迁移到志愿填报上，也顺理成章。

数据似乎也佐证了这点：根据一季度财报，今年二月接入 deepseek 能力的微博智搜在三月月活跃用户即突破了 3000 万，增长显著。能跻身 AI 搜索领域前十，说明用户对这种能力是买账的。

可以说，十余年沉淀的大量 UGC/PUGC 内容和热点发酵与 KOL 的吸纳力，这些微博 " 人感 " 的来源，是其他平台难以低成本复制的。而未来，AI 基于这类海量信息处理和分析 " 非标 " 问题的能力，说不定有机会延伸到职业规划、行业研究、政策解读等更广泛的知识服务领域。

那么，哪种路径是好的呢？

在我看来，没有高下之分，三家核心目标一致，都是为用户服务，促进 AI 普惠。夸克侧重高效解决基础匹配问题；百度像个综合成绩很好的学生，没有明显偏科，人缘也好，代表了大规模结构化数据处理能力的成熟应用；

微博则验证了 AI 在非结构化、经验型知识挖掘与融合上的突破潜力，告诉我们，AI 的终极价值或许不在于替代人脑，而在于成为人类社会智慧网络的连接器。

这三股力量的合力，正悄然构建着一个 "AI 增强型决策支持系统，在这个时代，选择不再因信息匮乏而焦虑，不再因经验壁垒而迷茫，而是被数据的理性、生态的广度与人性的温度共同滋养。

最后，我想起了亚里士多德所言，一切技术，一切规划以及一切实践和抉择，都以某种善为目标。因为人们都有个美好的想法，即宇宙万物都是向善的。但目的的表现，却是各不相同。

的确，只要发心是好的，路径不同也无妨，因为它们终将在人类需求的星辰大海中殊途同归。

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