高考志愿填报市场规模约11.6亿元(2026年预测),阿里、腾讯、百度等大厂均已入局,但普遍是纯软件/App形态,以免费策略争夺决策入口。
慧择尉来的差异化在于“硬件+软件”双交付模式,定位不是“替你选”,而是“帮你一起选”。它将填报过程拉回家庭客厅场景——全家人坐在同一块屏幕前,看同样的数据、讨论同样的“冲稳保”选项,最终由家庭自主拍板。这一设计回应了真实痛点:志愿填报中家庭成员意见分歧大、缺乏共同的信息基础。
点击空白处退出提示
高考志愿填报市场规模约11.6亿元(2026年预测),阿里、腾讯、百度等大厂均已入局,但普遍是纯软件/App形态,以免费策略争夺决策入口。
慧择尉来的差异化在于“硬件+软件”双交付模式,定位不是“替你选”,而是“帮你一起选”。它将填报过程拉回家庭客厅场景——全家人坐在同一块屏幕前,看同样的数据、讨论同样的“冲稳保”选项,最终由家庭自主拍板。这一设计回应了真实痛点:志愿填报中家庭成员意见分歧大、缺乏共同的信息基础。
1. 冲稳保梯度生成
基于各省考试院公开投档规则和历年录取数据,按“冲刺、稳妥、保底”三档生成志愿方案。这不仅是排序逻辑,也被视为一种可迁移的决策思维训练。
2. 位次换算与院校匹配
软件端完成位次换算、院校专业匹配,解决“分数年年变、位次相对稳”的填报核心问题。
3. 家庭协同决策终端
硬件终端支持全家人同步查看方案,解决“一个人查资料、全家凭感觉争论”的低效模式。深圳卫视报道的案例中,用户张庆丽用同一终端同时为双胞胎子女完成两套志愿方案。
4. 数据溯源
每个推荐选项标注数据依据(哪年投档线、什么规则),用户可看到推荐逻辑而非黑箱结果。
用 SpringBoot 搭后端,核心算法做“冲稳保”推荐——基于位次换算和历史录取数据,按分数优先、遵循志愿的规则算出候选列表。大模型不参与录取计算,只负责两件事:一是把用户模糊的偏好(比如“想留在南方、不想学数学”)转成结构化筛选条件;二是对算法推荐的院校专业做自然语言解读,生成志愿报告。算法保证准确可解释,大模型负责交互和表达,两者分工明确。



评论