AI改造高考服务_ai高考志愿填报系统怎么样

声明:本文来自于微信公众号 光子星球（ID:TMTweb），作者:吴先之，授权转载发布。

“690分学霸采访中接到清华电话”“711分考生妈妈:别把精力全投给孩子”“清华向敬礼娃娃郎铮伸出橄榄枝”……

近几天，各地相继开启高考查分，关于分数的新闻频繁登上热搜。截至到6月26日0时，百度热搜前30名中，有8条涉及高考，其中7条涉及考生查分后的情绪。这些数据反映了当下考生对于高考信息查询与高考服务的旺盛需求。

早前百度正式启动今年高考服务，借助搜索和AI核心技术，提供高考全周期服务。这表明，AI技术正在走出象牙塔，进入到落地场景之中。

今年，继百度发布知识增强大模型文心一言以来，国内科技巨头跑步入场，高考相继成为自家大模型产品的试炼场。例如百度搜索内测的大模型功能“AI伙伴”在高考语文的各项考试中表现不俗，获得了高考名师的认可。

需要指出，相比大模型答题，上线AI助考解决方案，更好地服务用户才是真正考验技术能力的时刻。

面对高考，AI比考生心急

“谁把AI用得更彻底，产生更高的效率，才算是真正坐上了牌桌。”

一位业内人士此前针对国内大模型井喷时提到，技术的竞争本质上是争夺生态，“譬如生态荣枯与否决定了塞班与安卓的各自命运，所以落地场景远比其他更为重要”。

百度高考上线超10年，近年围绕AI技术改造升级，实际上有一重为技术寻求落地场景的考量。

从功能上看，考生通过百度APP内搜索“高考”，即可进入到百度高考页面。服务围绕考前的高考日程安排、考中真题估分、考后查分、查批次线、查排名、找院校、找专业、填志愿等高考内容，覆盖考前、考中、考后三个环节。考虑到当下高考信息查询和服务需求迎来高峰，我们可以从产品上窥探百度AI技术的落地情况，尤其是分数揭晓后，志愿填报成为需求集中释放的环节。

事实上，志愿填报的决策是否有效，取决于如下几个维度:获取的信息是否充分与准确，分数是否匹配学校与专业，简单来说就是抹平信息差。毕竟只有尽可能接近真实，才能获得同等分数条件下的最优选项。

面对海量需要“归纳整理”的高校和专业信息，过去考生大多通过购买高考志愿填报手册、社交软件交流以及志愿填报咨询机构等手段实现。然而上述路径耗时费力，且无法解决即时性问题，最终效果参差不齐。志愿填报过程中，考生对于显性信息有着强烈需求，百度高考在数据层面完成了整合。

针对志愿填报决策辅助，百度高考上线了“一分一段”的功能，帮助考生找到分数的准确定位。完成评估之后，根据“省批次线”、院校和专业对比，进一步形成具体的填报选项。

由于考生完成上述动作后，还需要根据自身分数情况，深度匹配院校与专业，于是百度高考提供了AI志愿助手与一对一高考咨询功能。

AI志愿助手通过打通院校与意向专业数据，同时根据考生省份、分数、选科情况，智能推荐“冲、稳、保”的录取概率。在检索结果页中，呈现了目标院校/专业的硕博点情况和去年最低位次情况。考生可以多维度筛选后，一键完成填报动作。

左图:按照学校筛选，右图:按照专业筛选

所谓“冲稳保”，指的是系统根据考生所提供的分数信息，结合招生计划、历史录取、报考规则等数据智能预测院校录取概率，提供冲击、稳妥、保底三种志愿预测数据以供决策参考依据。

除了解决考试信息归纳与整理的数据需求外，每位考生的实际情况各有不同，前述标准化解决方案显然无法面面俱到。

值得一提的是，此前百度APP“看搜听问购”五个核心场景得到强化，其中“问”的环节依托于百度沉淀的知识垂类和专业领域创作者能够为用户提供一对一的实时线上咨询，该能力也被复刻到百度高考服务中。

高考，百度AI的落地大考

百度围绕高考展开的一系列动作背后，更多是其AI能力的集中体现。

基于AI大模型的力量，百度将AI志愿填报的智能化推向了一个新的高度，能更好地处理涵盖院校、专业、地区、高考分数等多个维度的结构化和非结构化数据;而在院校对比的场景中，它不仅能够列举出院校的基本信息，更能够将院校的特色专业、底蕴、地理位置等多维度信息融合在一起，为用户提供深入的分析和建议。

例如此前五个核心功能之一的“问”，借助百度的知识垂类和专业领域创作者的力量，百度可以为用户提供一对一的实时线上咨询。这种能力被成功复制到了百度的高考服务中，展示了大模型在提高创作者生态效率方面的作用。

百度之所以会为高考场景，置入丰富的AI应用，既源于技术力量的自信，也来自于AI大模型对落地场景的渴望。

时间回溯到2010年，当百度搜索的势头如虹，新的挑战也随之而来。人们对搜索智能化的渴望日渐强烈，信息的涌入和流出已然超越了文字的边界。于是，百度提前部署了图片、语音等智能化搜索业务，尽管当时这些技术还处于起步阶段。

8年前，百度准确地洞察到AI正逐步升级为核心通用技术和基础设施，它的发展将推动各行各业的变革和飞速进步。于是，百度果断地将重心放在了AI的发展上。多年来，从文心大模型ERNIE1.0的首次亮相，到今年三月文心一言的诞生，都印证了百度在AI大模型领域的深度与广度。

然而，百度深知，如果要推动AI大模型的商业化进程更上一层楼，就必须找到一个合适的实际应用场景，破解商业化的难题，毕竟，前辈们如语音识别、视觉系AI等技术，都在商业化的长夜中，或多或少经历过困顿。

所以，这个落地场景应当既能充分展现AI大模型的技术优势，又能满足广大用户、公司乃至整个行业的实际需求。经过深思熟虑，百度选择了高考这场景作为AI应用的一大锚点。

高考，这一年度的重大事件，涉及到了千万个中国家庭，对于每一个参与其中的人来说，其意义都不言而喻。于是，对于AI玩家而言，高考场景不仅是进军C端市场的绝佳机会，也是一次重大的考验。

毕竟现阶段的“AI志愿”赛道，可谓泥沙俱下，一方面渴望证明自己的大厂们接连入局，另一方面投机取巧的玩家亦混迹于其中。在这样的情况下，预测的准确性成了关键。准确率高，将能够赢得用户的信任，甚至在未来成为一项“必选项”;反之，如果准确率偏低，则很难有所建树。

在此方面，已然服务高考全链路的百度，显得信心十足。据悉，百度已联合上百所高校、企业、合作伙伴，构建完整的高考服务生态，持续打磨高考内容及服务能力。

总的来说，百度选择高考这个场景，是为了实现AI大模型的具体应用，推动AI大模型的商业化。这无疑是一次有价值的实践，不仅将为AI大模型的发展路径提供新的启示，也会为AI的未来揭开新的可能。

由点到面，百度AI的无限游戏

AI玩家们纷纷围绕高考场景做文章，似乎正预示着，大模型的列车正在从B端驶向C端。

不同于B端用户对各种行业术语、黑话的精通，在许多C端用户眼中，人工智能和深度学习这些前沿科技的名词，仿佛都带有一丝疏离感。然而，一旦它们走入日常生活，穿上“场景”的外衣，便将变得无比亲切。

基于此，将自身的AI能力与高考场景相结合的百度，似乎也想以此向更广泛的C端市场呈现出全新的面貌。

过去，百度搜索的聚合信息，如同一个"起点"，让广大的考生和家长从厚重的《高考志愿填报指南》中解脱出来，用户只需在搜索框中输入关键词，即可快速获取院校、分数线等信息。

但百度并没有止步于此。当下，百度已将自身的AI能力注入场景，将搜索这一行为，从过去单纯的信息呈现上升至“服务化”的辅助决策和深度分析环节。这一转变不仅让百度摆脱“起点”的角色，重拾并强化了搜索的本质，更赋予了前沿技术更“接地气”的落地场景。

随着AI战事的蔓延，AI正进一步衍生出更多元的场景与形态。前述高考场景，只是其中的一个锚点，百度还在AI领域尝试了更多。

据悉，借助新的理念重塑现有产品和业务，百度将通过已有的百度搜索、百度APP、百家号、百度文库等产品矩阵，以及即将推出的AI原生新应用，打造更广泛的AI原生能力和企业，使AI成为人人可用的生产力工具，重构移动生态。

看似繁复的大模型，并非技术集合的终点，而是中枢。未来，它将以自身为基础，逐步接纳更多的细分场景，为用户提供更加精准和个性化的服务。而纵观百度的AI落地探索，其似乎想将诸如高考、问答等每一个锚点串联起来，构筑出庞大的面，为AI大模型搭建起完整的成长路径。

在这个过程中，已然强化“搜索”内核的百度，具备着天然的优势——“搜索”作为直达用户的快速通道，使百度能够同时触达深度、浅层用户群体;另一方面，用户使用搜索引擎时，通常带有明确的需求，若发力服务化的百度，此时能够为其提供精准的服务，用户自然会用脚投票。

此外，百度与终端厂商的合作，亦为其在各种场景中深度嵌入铺平了道路。据悉，今年百度将持续扩大与华为、荣耀、OPPO、小米等手机厂商的合作，将细分服务接入终端设备，使之更加便捷。

总的来说，百度对高考这一场景的深度挖掘，不仅是AI从单点到面的演化，亦是人工智能的一段缩影。随着赛道上的玩家们不断挺进，AI已从过去冷冰冰的科技概念，转变为有血有肉的实践应用，最终联结更广的场景。在此过程中，百度作为AI赛道的老玩家，正以实际行动，诠释其选择之路的无限可能。