接受采访这天，正值各地高考分数线陆续公布，耿忠诚前一晚熬到凌晨一点。过程中按断十多个电话。
01
十一年前，任何一个大厂甚至教育机构，都不愿意涉足志愿填报。
彼时大家的认知是，这里与其说是一个产业，不如说是政策引导下的短暂社会需求。
用互联网的「黑话」来形容，志愿填报一点都不「性感」：低频次、高并发、零复购。
一年就忙活一个月，剩下十一个月零收入。唯有一点体现了互联网思维，「好的产品是用完即走」（张小龙语），绝大多数考生一辈子只用一次。家长也习惯找老师、找熟人帮忙，对互联网平台的信任度不足，标准化市场遥遥无期。
2014 年，正是耿忠诚创业的第十个年头。抬眼望去，教育赛道一片红海。怎么办？与其去拥挤的大森林抢地盘，不如去草原种棵树，反而有机会成长。
别人看不上的地方，说不定藏着机会。「大众创业、万众创新」引导下，资本市场一片活跃，凭着「边缘创新」的理念，耿忠诚创立优志愿并顺利拿到融资，研发面向C端用户的志愿填报APP—优志愿。
但现实从不因勇气给人奖赏，他很快在两年间迎来当头三棒。
先是低频的痛点暴露无遗，连续两年，十一个月喝西北风。
更头疼的是数据，那时候资料全靠书，想做成电子化、结构化的系统，还得赶在高考成绩发布前把当年招生计划数据弄好，难度极大。
最麻烦的事是在2016年，第一轮融资烧光了，又遇上资本市场寒冬，创业初的目标却没有达到，大部分厂商和同行退出。
耿忠诚选择留下，一是坚信需求一直在，二是当退场者让出赛道，留下的便是属于自己的蓝海。
02
2013 年，雷军曾经说过一句话：「站在台风口，猪都能飞上天。」
后来他在《小米创业思考》中解释道：「首先你要知道，台风来不来？什么时候来？从哪里来？在风来之前，大多数能上天的猪都是做好了准备的。」
一如小米首款 SUV YU7 发布日，3 分钟 20 万台大定。也如泡泡玛特曾经不显眼的 IP LABUBU 爆火。陈格雷在泡泡玛特上市之后写文章说：「其实只要是见过王宁的投资人，基本上还是挺看好他的，他们没看上的是泡泡玛特的商业模式。」
可能很多人没有意识到，在高考志愿填报市场的发展中，曾有两次明显的风口。
第一次是 2014 年，那年 9 月 3 日，教育部发布新高考改革方案，实施 「6 选 3」或「7 选 3」选考模式，先以浙江、上海为试点，此后几年分阶段向全国省份扩展。
这意味着学生高一、高二的选考，将直接决定高考期间的志愿填报，志愿填报市场从用户需求来看就不再是一个「六月市场」，而转为「全年市场」。
第二次是 2020 年，直播带货模式成熟。此前这个行业做的是渠道生意，考生资源集中掌握在各地教育代理商手中，需要依托他们来触达学生。但直播间的出现，让志愿卡有机会直面考生。
两次风口，优志愿都没有错过。
03
「谈颠覆的，都成了前浪；谈融合的，活成弄潮儿。」
互联网思维盛行的年代，创业者口中动不动谈「颠覆」，优志愿最初也想用大数据技术颠覆志愿填报服务，去革了填报专家的「命」。
2014-2016 两年间，大部分从业者对优志愿这类产品相当敌视，扬言要砸人饭碗嘛。实际情况是，两年之后不仅没颠覆成，反而优志愿自己差点被颠覆了。
耿忠诚观察到， 尽管 C 端市场还没培育起来，但考生/家长找专家机构服务的需求却在井喷式增长。然而市面上绝大多数专家机构有渠道、有用户、有服务能力，但缺乏专业的系统和数据支持。在「共享经济」理念的助推下，耿忠诚决定从颠覆转向融合，把原本只给优志愿用的核心数据、系统算法和优质内容开放出来，推出了面向专家机构的 SaaS 平台「优家」，提升他们的服务效率和服务质量。
这一转变彻底改变了局面。优家平台让机构老师们能常年为学生提供服务，常态化的工具需求，一下子填平了「 11 个月的空档期」。
从数据来看，2017 年，To B 业务的收入就占了优志愿总收入的 60%以上，公司也从生死边缘走向了稳定盈利。更重要的是，这一模式改变了行业生态——技术不再试图替代经验丰富的咨询师，而是赋能他们，让服务更专业、更标准化。
站稳脚跟后，视野自然就打开了。志愿填报是出口，那入口在哪？往前看，就是学生的生涯规划。不能等分数出来了才想未来，应该先有目标，再有奋斗。
在 2019 年，优志愿顺势推出了面向中学的「优生涯」系统，帮助学校构建完整的学生生涯档案，记录成长历程，这比只看高考成绩那一张「切片」有意义得多。
虽然这条路不容易——进校业务难做，学校经费有限、更看重「提分」硬件，甚至学生的画像数据收集也有难度，毕竟学生没手机，信息多来自家长，但耿忠诚还是坚持在做，因为这事关学生的长远发展。
围绕「大学-专业-职业」，即「优核心」的数据和算法，优志愿产品线逐渐丰满：
优志愿（C端）： 解决当下志愿填报和升学规划。
优家（B端）： 赋能机构常态化服务。
优生涯（G端）： 服务学校构建学生成长档案。
高招云（G端）： 连接高校，利用学生画像降低招生成本，提升精准度。
优测评： 从学生延伸至全年龄段的心理健康与能力评估工具。
优志愿产品生态
04
「以为数据花钱就能买，AI 就能采。我觉得他们还没入局。」
高考志愿填报行业的数据难题，远比外界想象的复杂，不是单纯有技术、有资金就搞得定。
有企业曾高调推出 AI 志愿系统，却因「拿不到精准数据」黯然退场；有企业呼吁国家开放数据支持，言说个中艰难。
在耿忠诚看来，真正的症结并非数据匮乏，而是数据处理的脏活累活。
数据公开≠数据可用，表面上，各省考试院每年都会发布录取数据，高校官网也持续更新信息，但问题在于：各省数据格式千差万别，学校官网更新参差不齐。
有的院校先公布院校分数，隔几天乃至数月后才更新专业分。部分学校网站建设滞后，数据错漏、链接失效频发，需要实时追踪并验证海量分散信息。
此外，数据的复杂性体现在标准不统一。征集志愿（补录）分数线该采信第一次投档分还是补录分？少数民族加分政策每年浮动，如何校准历史数据？各省位次计算标准不一，江苏采用最高位次而多数省份取最低位次。
而专业结构变动频繁也是难点。如某高校实验班去年组合是「计算机+环境工程」，今年可能变为「计算机+数学」。这种专业设置的动态变化，使得往届录取分数失去可比性，必须重新建立数据关联模型。
因此，不是国家不公布，而是各省、各校统计口径不同，各种变化太多。如果用同一套标准做数据整合，自是失之毫厘谬以千里。做志愿填报，就得有专业的数据团队。
目前优志愿数据团队达 40 余人，并结合自研的多款数据处理系统，常年投入数据战场。从实时监控 3000 余所高校官网更新，到数据清洗、推荐引擎处理、专业重组，堪称技术+人力双密集型模式。
难道生成式 AI 的出现也无法跨越这一障碍？这个问题涉及到志愿填报行业的基本认知。
耿忠诚认为，即便引入目前的 AI 技术，判别式 AI（秒级处理10万条以上）仍比生成式 AI 更适合数据批量治理。
在优志愿的体系中，生成式 AI 与判别式 AI 的定位非常清晰。作为「符号主义」的代表，判别式 AI 专注高效捕捉与转化信息，如语音转文字、OCR 识别等。而「联结主义」的火热代表生成式 AI 则更像一位「语义校对师」，能结合上下文进行意图推理与纠错。
以科大讯飞翻译器为例：当判别式模型因语音噪声出现瞬时误译时，生成式模型会通过整段语义反推，两秒内自动修正错误词汇。
志愿填报需要每秒十万量级以上的数据处理高速判别能力，而生成式AI更擅长解释。
这种协作分工机制正深度应用于优志愿的数据处理中。判别式AI高速抓取文本并结构化，生成式AI随后基于历史数据逻辑进行二次校验。
05
「我不知道为什么总有人认为优志愿是传统企业，早在 2023 年我们就开始尝试使用开源大模型。」
开源大模型起初在垂直领域存在知识断层与严重幻觉问题，为此优志愿团队购置 GPU 算力，基于十一年积累的 30 万条优质问答数据「优百科」进行微调，模型在知识准确性上有了显著提升。
技术出生的谨慎让耿忠诚选择了内部「练兵场」——在优志愿社区的问答板块，用初步练成的 AI 模型辅助老师回答，同时密切监控其表现。最终因正确率仅 60%-70%而不敢正式推出。
随着大模型能力飞速进步，特别是国内如千问等开源模型的涌现以及它们开放了 API 和知识库功能，团队结合 MCP 技术才真正打通了 AI 模型直接查询、处理底层数据库的路径。
这意味着 AI 不仅能「回忆知识」，更能像人一样「操作数据库」，进行复杂的筛选和统计，比如根据考生分数实时生成匹配的学校和专业组合。
即便如此，挑战依然巨大。比如生成庞大的志愿表（有的省份要填112个志愿！），每个志愿还附带详细备注，输出的信息量远超通用模型的能力——后者通常只给出几个笼统的建议。
在垂直领域，想做好 AI，绝不是简单地把私有数据扔给大模型就能万事大吉。核心还在于自身的独特算法模型和业务理解，大模型应该是在此基础上的「智能助手」，而非万能钥匙。
直到有了足够技术积累的底气，优志愿才正式推出升学规划领域 AI 大模型 ChatU 大模型。
06
「不要用先进的技术去模拟落后的生产方式。」
早些年，耿忠诚有过一个创业项目——用网页模拟纸质书的翻页效果（电子书）。
「滚轮设计本为上下滑动，何必逼用户点击几十次翻页？」他摇头自我调侃。
对于行业热衷的对话式 AI 交互，耿忠诚认为志愿填报本质是菜单式选择，强推对话反而会暴露用户提问能力不足——家长往往陷入「基础问题嫌无用，复杂问题难描述」的困境。
生成式 AI 的对话魅力值得欣赏，但盲目追求拟人化交互，可能背离真实需求。
技术终需回归本质。当行业追逐AI对话的新鲜感时，优志愿选择让技术隐身于精准与效率之后——毕竟志愿填报的每一处数据，都关联着某个少年的人生转折点。
AI 带来的真正变革是什么？提升效率，重塑分工。
未来，那些仅凭经验、使用简陋工具的传统咨询师的空间会被压缩。因为AI在信息获取、分析、标准化处理方面确实能超越大部分人工。家长获取碎片化信息会更容易，AI的使用频率会大大增加。
但这并不意味着「一对一」咨询会被取代。任何人、任何技术都无法颠覆一个行业，老树与新芽共享阳光才是常见的自然。
人的价值在于「情绪价值」和深度规划。未来的专家老师，更像是基于AI强大数据支撑的「生涯规划师」，他们不再需要死磕「什么是平行志愿」这类知识性内容，而是聚焦于更高层次的个性化引导和决策支持。
所以，与其说 AI 是颠覆者，不如说它是先进的生产工具。真正会被颠覆的，永远是那些固守落后生产方式、无法拥抱技术变革的人。
或许，AI 是志愿填报行业的下一个风口，但这风并非起于平地。
07
「向谁收费，就为谁负责。」
为什么优志愿坚持向用户收费？为什么很少打广告？因为在当下的环境里，别人免费你收费，广告打出去可能先挨骂，但很多骂的人根本不是真正需要填志愿的家长。
耿忠诚直言，优志愿坚持向用户收费的逻辑核心在于「向谁收费，就为谁负责」。
随着 AI 技术加速渗透教育领域，志愿填报因具备天然精准匹配特性及用户数据的可复用价值，已成为企业争夺的关键流量入口。除了百度、夸克浏览器的志愿填报服务，大模型厂商如月之暗面新近推出的 Kimi-Researcher 也以志愿填报为案例展示其能力。
然而，互联网巨头以「免费」为名强势入场，其目标未必是深度服务于学生未来，而是将其作为流量洼地，为后续的流量转化铺垫。
免费如同甜蜜的贿赂，用户以为薅到羊毛，实则在为后期收割埋单。这种模式最大隐患在于责任缺位——当服务变成流量跳板，谁为填报结果负责？
家长多一种选择没问题，但选择之后一定要擦亮眼睛。 即使辨别能力不强，也建议「多试、多参考、多用、多对比」。
「原以为巨头涌入，我们的营收会下滑。」看着优志愿 APP 的实时大屏数据，耿忠诚还是略带诧异地说道，「没想到用户比往年更多。」七麦数据显示，2025 年优志愿 APP 排名数据为同行业第一。
人生关口的重大选择上，消费者从来不会用脚投票。在技术喧嚣与流量至上的时代里，那些能穿透迷雾、守住专业与责任底线的服务，才真正值得托付每一个年轻的人生。
