「值得托付」,才是 AI 产品的核心竞争力。
文 | 佘宗明
《纳瓦尔宝典》说,人生有三大关键决定:住在哪里、和谁在一起、做什么工作。
对国人而言,有个事件也许能同时影响这三者,那就是高考。
高考刚落幕,全国 1290 万考生已进入「考后时间」,但真正的焦灼才刚开始,因为另一场大考——志愿填报已拉开序幕。
志愿表,串联着分数、院校、专业、地域与职业方向,选得保守怕高分低就,选得冒险怕连着滑档。无论哪样,都是憾事。
正因难选,志愿填报,已成高考后仅次于分数本身的第二大压力源。
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高考志愿填报,为什么就这么难?
为什么志愿填报这事这么难?
一是信息庞杂。院校排名、历年分数线、位次数据、专业方向、招生人数、就业前景……每一条都需要反复核对。
二是规则复杂。新高考体系叠加地方差异化投档规则、招生政策和院校自身招录标准、调剂办法,又在上面加了几层难度。
三是时间紧迫。从查分到交表只有十多天,大多数家庭既没法快速搜集整理信息,也没法综合考量分数位次、兴趣特长、职业规划、家庭意向、城市发展等维度,最终只能依靠零散网帖、亲友经验或个人感觉做判断,如此一来,「失之毫厘,谬以千里」不是小概率事件。
▲电视剧《北上》剧照。
焦虑催生市场,市场却未必能解忧。
一者,虚高收费常见。动辄数千元乃至上万元的辅导费用,将大批工薪家庭拦在门外。
二者,虚假宣传频现。「内部招生数据」「独家院校渠道」「命题老师一对一」等虚假宣传大行其道。
三者,专业度不高很普遍。不少所谓资深专家只是接受过短期速成培训的外行,方案模板化严重,还动辄罔顾考生意愿。
我见过太多这样的故事。前两年,亲戚家的孩子高考,考后花了一万多元找志愿规划师,最终却只是被推荐当前热门专业,不光孩子意愿被无视,分数也被白白浪费。
要而言之,供需严重错配下,考生家庭急需的「贴身参谋」,在旧有服务模式下始终是奢望。
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但传统服务模式突破不了的瓶颈,AI 未必不能。
6 月 10 日,千问正式推出国内首个全周期高考志愿填报 Agent,面向全国 1290 万高考生免费开放。
它不是又一个「输入分数、输出名单」的单次查询工具,而是从底层设计上对考生家庭痛点做出的系统性回应:全流程节点提醒不让考生「掉队」,多维数据整合生成的个性化报告兼顾分数利用率与个人发展需求,基于专业权威大模型的信息质量也远非数据滞后的「伪专家」可比。
▲我输入分数等信息后,千问为我生成的「志愿报告」截图。
更重要的是,它不设置基础功能门槛,不捆绑付费套餐。当市场上动辄上万元的服务把工薪家庭拦在门外时,免费且专业的全周期陪伴,本质上是一种「服务平权」——它把志愿填报从「信息差生意」还原为了普惠服务,让「贴身参谋」不再是少数人的特权。
路遥在《人生》开头写道:「人生的道路虽然漫长,但紧要处常常只有几步。」志愿填报就是这样的「紧要时刻」,容错率极低。
一份靠谱的志愿方案,需要的不是模板化的热门专业推荐,而是对个体分数、兴趣、职业规划与家庭条件的综合权衡。
千问的价值,正在于把这套复杂决策从「凭感觉」推向了「有依据」。
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跳出志愿填报本身,千问入局这一赛道真的很「千问」。
拉长视距会发现,这是千问依托阿里生态在生活服务赛道深耕后的必然进阶。从点外卖、打车、订机酒这些「生活小事」,到志愿填报这类关键的「人生大事」,千问的服务场景正展现出惊人的扩展性与穿透力。
今年春节,我就曾用千问点过老友粉,不用切换多个 App,使用起来非常方便快捷。背后是千问依托淘宝、天猫超市、盒马、飞猪、高德打车等阿里生态伙伴,打通了本地生活、电商购物、出行、文旅等多个领域的服务链路。
数据显示,春节期间有 1.3 亿用户通过千问完成下单近 2 亿次,这也是全球 AI 首次实现亿级规模的真实交易与服务执行。
3 月份上线的打车能力,更验证了千问的复杂需求理解能力;5 月份与淘宝全面深度打通,则打造出超大规模电商平台与顶级大模型融合的标杆案例。
▲千问办事的服务场景正变得越来越丰富。
从日常购物,到出行打车,再到高考志愿填报,千问的场景拓展遵循着清晰逻辑:从高频简单场景,走向低频复杂场景。
生活服务考验 AI 理解简单需求、完成标准化流程的能力;志愿填报则考验 AI 处理多维数据、解读复杂规则、提供个性化决策、长期跟进服务的综合能力。高考志愿填报 Agent 能落地,足以证明千问的场景适配能力完成了质的飞跃。
以「办事」为核心,串联生活服务与人生决策,正构建起千问区别于同行的核心能力壁垒。
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千问在验证办事能力上的连番动作,在 AI 竞争白热化的背景下,也来得颇具前瞻性。
过去 AI 行业的竞争主要停留在「功能层」:拼参数规模、推理速度、多模态能力。可当技术成熟度跨过阈值,大模型基座能力逐渐趋同,这类同质化能力的护城河效应越来越弱。
新问题摆在所有 AI 企业面前:当答疑解惑不再是壁垒,怎样让用户心甘情愿把重要事情交给你的 AI?
答案是信任。而被信任的前提,是能办事、办好事。
放眼海外,Anthropic 的经历,印证了这一点:它能凭万亿美元估值力压 OpenAI,正是凭在代码生成这个低容错性、高逻辑性的领域,建立了「专业、严谨、可信赖」的信任壁垒。
▲ Claude Code 就凭着在代码领域的「办事能力」,建立了用户信任。
千问路线与之相通,只不过发力点有别:Anthropic 重压 Coding 以获取专业开发者信任,千问则用重压「办事」来获取最广泛大众的信任——生活办事让用户建立基础信任,人生大事则将信任推向深层。
越来越多用户对 AI 的期许已不止于聊天解闷,而是朝生活、办公、学习等领域延伸。在这些攸关切身利益的严肃场景中,可靠远比好玩重要,容不得太多疏漏。
鉴于此,AI 竞争进入「信任赛段」是必然:以前比谁会聊天,以后比谁更值得托付;之前比谁生成得更快,以后比谁更能把人生大事办成。
「值得托付」不是靠参数规模叙事就能建立的,得靠真实场景中的服务质量、落地效果逐步积累。
千问为高考生免费提供专属「AI 高考志愿填报专家」,带来可信、可用、可及的服务,就未尝不是在着力打通信任的「最后关卡」。
而不远处那块「未来牌」Led 上反复滚动的一句话,也在与此做着呼应:「值得托付」,才是 AI 产品的核心竞争力。
✎作者 | 佘宗明
✎运营 | 李玩
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