接受采訪這天，正值各地高考分數線陸續公布，耿忠誠前一晚熬到凌晨一點。過程中按斷十多個電話。

01

十一年前，任何一個大廠甚至教育機構，都不愿意涉足志愿填報。

彼時大家的認知是，這里與其說是一個產業，不如說是政策引導下的短暫社會需求。

用互聯網的「黑話」來形容，志愿填報一點都不「性感」：低頻次、高并發、零復購。

一年就忙活一個月，剩下十一個月零收入。唯有一點體現了互聯網思維，「好的產品是用完即走」（張小龍語），絕大多數考生一輩子只用一次。家長也習慣找老師、找熟人幫忙，對互聯網平臺的信任度不足，標準化市場遙遙無期。

2014 年，正是耿忠誠創業的第十個年頭。抬眼望去，教育賽道一片紅海。怎么辦？與其去擁擠的大森林搶地盤，不如去草原種棵樹，反而有機會成長。

別人看不上的地方，說不定藏著機會。「大眾創業、萬眾創新」引導下，資本市場一片活躍，憑著「邊緣創新」的理念，耿忠誠創立優志愿并順利拿到融資，研發面向C端用戶的志愿填報APP—優志愿。

但現實從不因勇氣給人獎賞，他很快在兩年間迎來當頭三棒。

先是低頻的痛點暴露無遺，連續兩年，十一個月喝西北風。

更頭疼的是數據，那時候資料全靠書，想做成電子化、結構化的系統，還得趕在高考成績發布前把當年招生計劃數據弄好，難度極大。

最麻煩的事是在2016年，第一輪融資燒光了，又遇上資本市場寒冬，創業初的目標卻沒有達到，大部分廠商和同行退出。

耿忠誠選擇留下，一是堅信需求一直在，二是當退場者讓出賽道，留下的便是屬于自己的藍海。

02

2013 年，雷軍曾經說過一句話：「站在臺風口，豬都能飛上天。」

后來他在《小米創業思考》中解釋道：「首先你要知道，臺風來不來？什么時候來？從哪里來？在風來之前，大多數能上天的豬都是做好了準備的。」

一如小米首款 SUV YU7 發布日，3 分鐘 20 萬臺大定。也如泡泡瑪特曾經不顯眼的 IP LABUBU 爆火。陳格雷在泡泡瑪特上市之后寫文章說：「其實只要是見過王寧的投資人，基本上還是挺看好他的，他們沒看上的是泡泡瑪特的商業模式。」

可能很多人沒有意識到，在高考志愿填報市場的發展中，曾有兩次明顯的風口。

第一次是 2014 年，那年 9 月 3 日，教育部發布新高考改革方案，實施 「6 選 3」或「7 選 3」選考模式，先以浙江、上海為試點，此后幾年分階段向全國省份擴展。

這意味著學生高一、高二的選考，將直接決定高考期間的志愿填報，志愿填報市場從用戶需求來看就不再是一個「六月市場」，而轉為「全年市場」。

第二次是 2020 年，直播帶貨模式成熟。此前這個行業做的是渠道生意，考生資源集中掌握在各地教育代理商手中，需要依托他們來觸達學生。但直播間的出現，讓志愿卡有機會直面考生。

兩次風口，優志愿都沒有錯過。

03

「談顛覆的，都成了前浪；談融合的，活成弄潮兒。」

互聯網思維盛行的年代，創業者口中動不動談「顛覆」，優志愿最初也想用大數據技術顛覆志愿填報服務，去革了填報專家的「命」。

2014-2016 兩年間，大部分從業者對優志愿這類產品相當敵視，揚言要砸人飯碗嘛。實際情況是，兩年之后不僅沒顛覆成，反而優志愿自己差點被顛覆了。

耿忠誠觀察到， 盡管 C 端市場還沒培育起來，但考生/家長找專家機構服務的需求卻在井噴式增長。然而市面上絕大多數專家機構有渠道、有用戶、有服務能力，但缺乏專業的系統和數據支持。在「共享經濟」理念的助推下，耿忠誠決定從顛覆轉向融合，把原本只給優志愿用的核心數據、系統算法和優質內容開放出來，推出了面向專家機構的 SaaS 平臺「優家」，提升他們的服務效率和服務質量。

這一轉變徹底改變了局面。優家平臺讓機構老師們能常年為學生提供服務，常態化的工具需求，一下子填平了「 11 個月的空檔期」。

從數據來看，2017 年，To B 業務的收入就占了優志愿總收入的 60%以上，公司也從生死邊緣走向了穩定盈利。更重要的是，這一模式改變了行業生態——技術不再試圖替代經驗豐富的咨詢師，而是賦能他們，讓服務更專業、更標準化。

站穩腳跟后，視野自然就打開了。志愿填報是出口，那入口在哪？往前看，就是學生的生涯規劃。不能等分數出來了才想未來，應該先有目標，再有奮斗。

在 2019 年，優志愿順勢推出了面向中學的「優生涯」系統，幫助學校構建完整的學生生涯檔案，記錄成長歷程，這比只看高考成績那一張「切片」有意義得多。

雖然這條路不容易——進校業務難做，學校經費有限、更看重「提分」硬件，甚至學生的畫像數據收集也有難度，畢竟學生沒手機，信息多來自家長，但耿忠誠還是堅持在做，因為這事關學生的長遠發展。

圍繞「大學-專業-職業」，即「優核心」的數據和算法，優志愿產品線逐漸豐滿：

優志愿（C端）： 解決當下志愿填報和升學規劃。

優家（B端）： 賦能機構常態化服務。

優生涯（G端）： 服務學校構建學生成長檔案。

高招云（G端）： 連接高校，利用學生畫像降低招生成本，提升精準度。

優測評： 從學生延伸至全年齡段的心理健康與能力評估工具。

優志愿產品生態

04

「以為數據花錢就能買，AI 就能采。我覺得他們還沒入局。」

高考志愿填報行業的數據難題，遠比外界想象的復雜，不是單純有技術、有資金就搞得定。

有企業曾高調推出 AI 志愿系統，卻因「拿不到精準數據」黯然退場；有企業呼吁國家開放數據支持，言說個中艱難。

在耿忠誠看來，真正的癥結并非數據匱乏，而是數據處理的臟活累活。

數據公開≠數據可用，表面上，各省考試院每年都會發布錄取數據，高校官網也持續更新信息，但問題在于：各省數據格式千差萬別，學校官網更新參差不齊。

有的院校先公布院校分數，隔幾天乃至數月后才更新專業分。部分學校網站建設滯后，數據錯漏、鏈接失效頻發，需要實時追蹤并驗證海量分散信息。

此外，數據的復雜性體現在標準不統一。征集志愿（補錄）分數線該采信第一次投檔分還是補錄分？少數民族加分政策每年浮動，如何校準歷史數據？各省位次計算標準不一，江蘇采用最高位次而多數省份取最低位次。

而專業結構變動頻繁也是難點。如某高校實驗班去年組合是「計算機+環境工程」，今年可能變為「計算機+數學」。這種專業設置的動態變化，使得往屆錄取分數失去可比性，必須重新建立數據關聯模型。

因此，不是國家不公布，而是各省、各校統計口徑不同，各種變化太多。如果用同一套標準做數據整合，自是失之毫厘謬以千里。做志愿填報，就得有專業的數據團隊。

目前優志愿數據團隊達 40 余人，并結合自研的多款數據處理系統，常年投入數據戰場。從實時監控 3000 余所高校官網更新，到數據清洗、推薦引擎處理、專業重組，堪稱技術+人力雙密集型模式。

難道生成式 AI 的出現也無法跨越這一障礙？這個問題涉及到志愿填報行業的基本認知。

耿忠誠認為，即便引入目前的 AI 技術，判別式 AI（秒級處理10萬條以上）仍比生成式 AI 更適合數據批量治理。

在優志愿的體系中，生成式 AI 與判別式 AI 的定位非常清晰。作為「符號主義」的代表，判別式 AI 專注高效捕捉與轉化信息，如語音轉文字、OCR 識別等。而「聯結主義」的火熱代表生成式 AI 則更像一位「語義校對師」，能結合上下文進行意圖推理與糾錯。

以科大訊飛翻譯器為例：當判別式模型因語音噪聲出現瞬時誤譯時，生成式模型會通過整段語義反推，兩秒內自動修正錯誤詞匯。

志愿填報需要每秒十萬量級以上的數據處理高速判別能力，而生成式AI更擅長解釋。

這種協作分工機制正深度應用于優志愿的數據處理中。判別式AI高速抓取文本并結構化，生成式AI隨后基于歷史數據邏輯進行二次校驗。

05

「我不知道為什么總有人認為優志愿是傳統企業，早在 2023 年我們就開始嘗試使用開源大模型。」

開源大模型起初在垂直領域存在知識斷層與嚴重幻覺問題，為此優志愿團隊購置 GPU 算力，基于十一年積累的 30 萬條優質問答數據「優百科」進行微調，模型在知識準確性上有了顯著提升。

技術出生的謹慎讓耿忠誠選擇了內部「練兵場」——在優志愿社區的問答板塊，用初步練成的 AI 模型輔助老師回答，同時密切監控其表現。最終因正確率僅 60%-70%而不敢正式推出。

隨著大模型能力飛速進步，特別是國內如千問等開源模型的涌現以及它們開放了 API 和知識庫功能，團隊結合 MCP 技術才真正打通了 AI 模型直接查詢、處理底層數據庫的路徑。

這意味著 AI 不僅能「回憶知識」，更能像人一樣「操作數據庫」，進行復雜的篩選和統計，比如根據考生分數實時生成匹配的學校和專業組合。

即便如此，挑戰依然巨大。比如生成龐大的志愿表（有的省份要填112個志愿！），每個志愿還附帶詳細備注，輸出的信息量遠超通用模型的能力——后者通常只給出幾個籠統的建議。

在垂直領域，想做好 AI，絕不是簡單地把私有數據扔給大模型就能萬事大吉。核心還在于自身的獨特算法模型和業務理解，大模型應該是在此基礎上的「智能助手」，而非萬能鑰匙。

直到有了足夠技術積累的底氣，優志愿才正式推出升學規劃領域 AI 大模型? ChatU 大模型。

06

「不要用先進的技術去模擬落后的生產方式。」

早些年，耿忠誠有過一個創業項目——用網頁模擬紙質書的翻頁效果（電子書）。

「滾輪設計本為上下滑動，何必逼用戶點擊幾十次翻頁？」他搖頭自我調侃。

對于行業熱衷的對話式 AI 交互，耿忠誠認為志愿填報本質是菜單式選擇，強推對話反而會暴露用戶提問能力不足——家長往往陷入「基礎問題嫌無用，復雜問題難描述」的困境。

生成式 AI 的對話魅力值得欣賞，但盲目追求擬人化交互，可能背離真實需求。

技術終需回歸本質。當行業追逐AI對話的新鮮感時，優志愿選擇讓技術隱身于精準與效率之后——畢竟志愿填報的每一處數據，都關聯著某個少年的人生轉折點。

AI 帶來的真正變革是什么？提升效率，重塑分工。

未來，那些僅憑經驗、使用簡陋工具的傳統咨詢師的空間會被壓縮。因為AI在信息獲取、分析、標準化處理方面確實能超越大部分人工。家長獲取碎片化信息會更容易，AI的使用頻率會大大增加。

但這并不意味著「一對一」咨詢會被取代。任何人、任何技術都無法顛覆一個行業，老樹與新芽共享陽光才是常見的自然。

人的價值在于「情緒價值」和深度規劃。未來的專家老師，更像是基于AI強大數據支撐的「生涯規劃師」，他們不再需要死磕「什么是平行志愿」這類知識性內容，而是聚焦于更高層次的個性化引導和決策支持。

所以，與其說 AI 是顛覆者，不如說它是先進的生產工具。真正會被顛覆的，永遠是那些固守落后生產方式、無法擁抱技術變革的人。

或許，AI 是志愿填報行業的下一個風口，但這風并非起于平地。

07

「向誰收費，就為誰負責。」

為什么優志愿堅持向用戶收費？為什么很少打廣告？因為在當下的環境里，別人免費你收費，廣告打出去可能先挨罵，但很多罵的人根本不是真正需要填志愿的家長。

耿忠誠直言，優志愿堅持向用戶收費的邏輯核心在于「向誰收費，就為誰負責」。

隨著 AI 技術加速滲透教育領域，志愿填報因具備天然精準匹配特性及用戶數據的可復用價值，已成為企業爭奪的關鍵流量入口。除了百度、夸克瀏覽器的志愿填報服務，大模型廠商如月之暗面新近推出的 Kimi-Researcher 也以志愿填報為案例展示其能力。

然而，互聯網巨頭以「免費」為名強勢入場，其目標未必是深度服務于學生未來，而是將其作為流量洼地，為后續的流量轉化鋪墊。

免費如同甜蜜的賄賂，用戶以為薅到羊毛，實則在為后期收割埋單。這種模式最大隱患在于責任缺位——當服務變成流量跳板，誰為填報結果負責？

家長多一種選擇沒問題，但選擇之后一定要擦亮眼睛。 即使辨別能力不強，也建議「多試、多參考、多用、多對比」。

「原以為巨頭涌入，我們的營收會下滑。」看著優志愿 APP 的實時大屏數據，耿忠誠還是略帶詫異地說道，「沒想到用戶比往年更多。」七麥數據顯示，2025 年優志愿 APP 排名數據為同行業第一。

人生關口的重大選擇上，消費者從來不會用腳投票。在技術喧囂與流量至上的時代里，那些能穿透迷霧、守住專業與責任底線的服務，才真正值得托付每一個年輕的人生。