填高考志愿这道难题，也有AI参与了 原创

作者｜Yara

河北秦皇岛青龙一中的教师岳彩霞，昨天给千问的活动站台，讲了两个发生在身边的真实故事。

她有一个学生，理科，高考超了河北一本线22分。这个成绩完全有希望冲大连的一本学校，去大连也是孩子自己的理想。但孩子的父母常年在外打工，对志愿填报一窍不通。他们刷短视频时，看到一个所谓的“志愿专家”说，今年极容易滑档，一慌，花了3000元买了这家机构的服务。

机构没问孩子想去哪，没了解家庭真实情况，推荐了新疆塔里木大学，原因是“孩子的分数报这个学校性价比非常高”。但机构只字没提的是，塔里木大学距青龙县3800多公里。

孩子被录取了。报到那天，从家出发，用了四天三夜。甚至，小长假别的同学能回家，他只能留在学校。开学大半年，经常找岳彩霞倾诉“后悔”。

岳彩霞又讲了第二个故事。

一个文科生，第一年没上本科线，复读，第二年考上了。家长找了一位在教育部门工作、人脉广威望高的亲戚帮忙报志愿。亲戚尽心竭力，但选的大多是往年录取分数线较高的本科，没有搭配兜底学校。结果本科志愿全部滑档，最后被一所民办专科录取。

孩子不甘心，再次复读。第三年压力太大，又没上本科线，最终去了一所公办专科。而这所学校，以他第一年的成绩就能上。“两年青春，换了一张原地踏步的录取通知书。”岳彩霞说，“但是这个家长找的这个亲戚，可以说是在他们有限的资源里做的最好的选择。”

岳彩霞讲这两个故事的时候声音平静，但台下很多人的表情不平静。

这两个故事，撕开了高考之后一道很少被认真讨论的裂缝——考试是公平的，但志愿填报不是。

01/

95%的家庭在“裸填”

于是在6月10日这天，距全国大部分地区高考结束不到24小时。千问正式发布「全周期高考志愿填报 Agent」，面向全国考生免费开放。我们下文再具体聊产品，先看现状。

千问事业部产品负责人郑嗣寿上台时给了一组数字：全国每年1290万考生参加高考，能聘请专业志愿填报师的家庭占比不到5%。

不到5%。换句话说，超过950万考生和他们的家庭，几乎是裸填。

裸填的原因跟家长的重视程度没关系。岳彩霞直言，“大部分的孩子和家庭，对于志愿的填报是迷茫困惑的，他们最需要的除了结果，更在于过程，需要专家能够一步步引导他们。”

但现实是，一个好的规划师，一个高考季只能服务30到50位考生，即便所有家庭都有能力负担得起，老师的时间也不够。填报志愿总共就那么几天，专家时间是这个领域的刚性瓶颈。

千问事业部AI算法负责人蒋冠军给的另一组数据更扎心：在千问过去几年的用户里，有35%的人只填了高考分数四要素(分数、省份、文理科、选科)，仅20%的人填了5个以上条件。高线城市考生填写的条件数，是其他城市的2.6倍。

这个数据意味着什么？大量考生根本不知道自己该关注什么维度。

蒋冠军举例说，千问去年去贵州做公益活动时有一个深刻感触：偏远地区的考生和家长，最有感知的职业只有医生、老师、公务员，因为这是他们身边能接触到的全部，他们并不清楚社会有多少新兴行业、人才结构有多少新需求。“我觉得这对他们来讲是非常不公平的。”蒋冠军强调。

香港中文大学深圳当代教育研究所所长唐江鹏用了一个更准确的词——信息平权。他说千问赋能高考“最大的价值”，是打破了长久存在的信息壁垒，“让那些偏远在山乡的考生，让那些不同文化背景的家长，在 AI 的面前拥有了共同的视野和相同的信息”。

这就是千问选择在这个节点做这件事的底层逻辑。

02/

把一道上亿种组合的题，拆成可以走的路

志愿填报到底有多复杂?

郑嗣寿讲到，全国31个省市，近 3000 所大学，2000 多个专业，每年几十万条招生计划在变动，高校专业的年度变更率接近 30%。这些变量交叉组合起来，理论上有几十亿种可能。而每个考生需要从这几十亿种可能里，在 20 天的时间窗口内，挑出适合自己的那几十个志愿。

这件事，是千问服务高考的第8年所了解到的数据。过去8年，千问累计服务了超过 1.6 亿考生和家长，其中一半来自三线城市以下。2025 年他们首次大规模引入 AI，推出AI志愿报告，全年生成了超过1300万份。

千问这次发布的「全周期高考志愿填报 Agent」，这个Agent有三个核心能力：志愿日历、志愿报告、志愿问答。

志愿日历，是这次最有想象力的产品设计。它解决的问题很朴素，大多数考生考完之后不知道接下来该准备什么，因为高考前所有精力都花在考试上，对“考完之后怎么办”缺少系统性了解。日历做的事，是把一个模糊的大任务，拆成一系列符合考生情况的清晰步骤。

郑嗣寿举了一个例子。同样是江西物化生560分的两个考生，小李想读金融经济，规划考研；小张想当算法工程师，本科毕业就想就业，学费不能超过8000块。

同样的分数、选科、省份，千问给两人推送的日历完全不同。小李先看“金融学的深入对比”，再了解统计学、金融科技等相近专业，最后按考研率排序。小张先看“算法工程师的职业路径”，做生活成本分析，甚至因为他反复说担心被 AI 替代，系统主动安排了硬件方向的相近职业探索。

志愿报告，是去年首创的产品形态，今年做了三个升级：首先，内容更细了，能识别“乐于打交道”“不想离家太远”这类软性偏好，新增就业前景、考公考编等多维数据；其次，可以边读边改，考生随时说“这个学校不想去”，报告实时调整；最后，Agent 会主动发现问题，识别到志愿表“专业方向太发散”，主动建议聚焦。

志愿问答，走的路线是“克制”，它不像其他AI助手什么都答，而是调用“位次法定位”等人类专家经验和专业数据工具来回应。

举个例子，一个海淀考生问“一模 595 分能上北邮吗”，直接拿 595 去对标去年北邮 640+ 的录取线，结论是不能。但正确做法是把一模成绩按线差法等效转化，海淀一模 595 分大约相当于北京高考 630 分，这时候北邮其实有机会冲刺。这类方法论的嵌入，是千问在问答层做的核心工作。

03/

40万AI考生和98%的记忆准确率

产品层面的设计，最终要靠技术可信度来支撑。

蒋冠军拆解了底层的技术架构。千问没有直接用通用大模型做志愿填报，认为通用大模型在这个场景下有两个短板，首先，容易出事实错误；其次，缺少真实填报中“冲稳保怎么平衡”的专家经验。

于是，千问选择训练了一个「高考志愿大模型」。

训练方法是，先从大量资深志愿规划师那里提取专家思考路径，转化为多轮对话和推理链训练数据，通过强化学习让模型形成“规划、执行、反思”的推理机制，然后构建了一个覆盖约40万种组合空间的“AI 考生”体系，对模型进行反复压测——相当于上线前，模型先模拟接待了 40 万个不同背景、不同偏好的考生，压测的奖励函数有 7 个，3 个保证事实准确，3 个学习人类专家经验，1 个控制回答风格。

Agent 的调度体系有两个关键设计。

一个是记忆引擎。精准沉淀每个考生的档案信息，同时隔离不同考生的数据。这件事不简单，因为用户可能全家共用一个账号、可能穿插高考和非高考问题、可能反复修改需求，甚至可能中途岔开话题。千问在记忆模块上做了主体判断、偏好归一化、冲突检测、历史合并、信息隔离五层处理,最终记忆准确率达到 98% 以上。

另一个是工具调用层，一共39个Skills，覆盖搜索引擎、就业信息、志愿匹配、招录数据等。模型完成逻辑规划后会调用这些工具拿到客观数据，再进入反思环节核验。

数据层面，知识库覆盖全国近3000所高校、超2000个专业，融合了转专业政策、在校生评价、食堂质量这类非结构化信息。

蒋冠军特别提到了一个观察，去年有20%的访问量来自比较老旧的机器和网络，于是工程团队专门为老旧机型和弱网环境做了稳定性优化，“不管你用什么手机，在哪里上网，都能稳定的使用千问高考。”

今年，千问将继续开展高考「暖芒公益」计划，为偏远地区提供志愿填报服务指导，走进10多个省的偏远高中做线下指导，同时在线上举办上百场填报公益直播。

04/

回到那条3800公里的路

讲完产品和技术，回到岳彩霞讲的故事。

她在台上讲的不只是两个案例，还有一线教师的反思。“作为老师，我们在志愿填报方面也是心有余而力不足的。每年找我们咨询的孩子太多，老师精力有限。而且我们了解孩子在学校的基本状态，但对于家庭的整体状况和期望，不能够深入了解，因为时间也不允许。”

她对AI的期待只有两条，说得很朴素：

第一，准确可靠。“志愿填报无小事，哪怕只有0.1%的疏漏，落到一个孩子身上，它会是100%的人生偏航。”

第二，使用门槛低。能引导、能让家长和孩子慢慢明确方向。“如果当时有人能够帮这些孩子把志愿好好地捋一捋，那结果可能就不会是这样。”岳彩霞说，希望AI能把本就属于孩子的自主选择权，明明白白、平平稳稳地交到每一个家庭手上。

一张薄薄的志愿表，能不能真的变轻一点，要看的正是这件事。