孩子的人生大事，你要怎样的AI？海亮科服把AI生涯规划带给更多家庭

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 孩子的人生大事，你要怎样的AI？海亮科服把AI生涯规划带给更多家庭 听雨 2026-11-05 21:17:00 来源： 量子位 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 进入11月，对于开始准备选科的新高一家庭来说，一轮纠结也跟着来了。 选科到底看分数，还是看排名？赋分怎么算，物理和化学要不要一起选？ 偏偏孩子的表现，也未必能让家长拿定主意：生物课听得吃力，考试成绩却不错；地理课听得明白，分数又不高。 再考虑大学专业的要求，以及学校实际开设的组合， 高一选科，成了不少家庭需要做的功课 。 这个问题还得赶在选科安排确定前想清楚。不同组合会影响后续可报考的专业范围，也与孩子将来的职业方向有关。 如果等到填报志愿时，才发现选考科目不符合心仪专业的要求，眼前的选择就会受到限制。 现在，家长多了一个可以商量的对象： AI生涯规划师。 它会先了解孩子的学科表现和兴趣，进一步确认家庭的培养目标，再结合教育知识与地区政策，梳理不同选择的要求和准备事项。 它还配有 成长档案 ，让生涯规划服务能够陪伴孩子持续成长。 当孩子的学业表现或兴趣发生变化时，系统可以结合此前的记录重新分析，调整规划建议。 服务范围覆盖选科，也延伸到兴趣培养和升学规划， 基础规划服务免费 。 这款产品就是 e生涯服务平台 ，基于 OpenSpan生涯大模型 打造，由海亮科服推出。 如今，海亮科服希望通过AI，把这类专业咨询带给更多家庭。 AI生涯规划师，专业在哪里？ 你可能会觉得，我用市面上常见的通用AI，不也能解决孩子选科的问题么？ 通用AI确实能提供参考，但e生涯服务平台，能够结合学生的具体情况，提供更细致、更具针对性的规划建议。 先来看看几个具体例子： 第一个问题：「孩子五年级，对科学课很感兴趣，说明什么？」 在这组对话中，通用AI先从好奇心和学习方式等角度进行解释，还追问孩子更喜欢科学课的哪个板块。 用户补充，各个板块都感兴趣。随后，它给出了几条建议，但整体上还是比较笼统。 再来看看e生涯，同样的问题，这次由「特长发展专家」接待。 它先从实验探究的角度解读这份兴趣，认为孩子可能喜欢动手、观察和验证，也愿意追问为什么。 结合五年级的年龄阶段，它列出了几类可以探索的方向。比如，通过无人机体验动手组装，把科学知识用到实际操作中；通过编程尝试用代码实现想法；机器人则将动手与编程结合起来。 接着，我们补充：孩子之前学过书法和钢琴，但都不太感兴趣。 e生涯把这段经历纳入了分析，尝试从活动形式上寻找原因，并继续追问孩子的其他喜好和家庭预算。 我们进一步给出条件：一年预算约1万元，孩子还比较喜欢运动。 这次，e生涯进一步讨论了活动怎么搭配、投入如何安排。 它建议，在1万元预算下，先集中投入一个科学动手方向，比如无人机或机器人，再选择一项成本较低、容易坚持的运动，作为日常补充。 具体到无人机，它还提到了入门设备和课程的投入；对于运动，则建议把场地费用和日常练习的便利程度考虑进去。 搭配思路也逐渐清晰：科学动手类活动占主要预算，运动作为日常补充，兼顾孩子对科学和运动的兴趣。 几轮交流下来，最初一句「孩子喜欢科学课」，逐渐展开成了更具体的培养讨论。家长由此可以继续讨论，先尝试哪个方向，钱主要花在哪里，再通过实际体验观察孩子是否愿意坚持。 我们又实测了第二个问题：「490分怎么上本科？」 用户的孩子正在读高二，选择了历史、政治和生物。 先来看通用AI的回答，它把「怎么上本科」的咨询重心，转向了「怎样把分数提上去」。 它虽然也列举了一些院校和升学路径，但没有继续追问家庭预算、能接受的院校范围等条件，也没有充分核对不同路径的报考要求，就开始安排各科的提分任务。 用户拿到了学习建议，却还是不明白：如果成绩维持在中下游，哪些本科路径值得进一步了解，又有哪些准备需要从高二就开始做？这些都需要围绕学生的具体条件做判断。 e生涯则首先围绕国内升学展开回答，讨论了能力提升、志愿选择，也提到了浙江「三位一体」综合评价招生等可进一步了解的方向。 （注：「三位一体」是浙江的一种高校招生方式。高校将考生的统一高考成绩、高中学业水平考试成绩和综合素质评价成绩按比例折算，再按综合成绩择优录取） 如果把选择范围再放宽一些呢？ 我们接着追问：「如果考虑出国呢？」 这时，界面中的接待角色由「升学指导专家」变为「留学咨询师」，回答也随之转向留学准备。 它先对国内高考与留学进行了初步比较，将申请准备和费用等差异摆出来，再进一步询问家庭的具体条件。 其中，预算被放在了比较靠前的位置：家里每年能够承担多少费用？有没有特别想去的国家，或者想学的专业方向？ 这些问题，会影响接下来讨论哪些国家、比较哪些申请路径，也决定了后续还需要补充什么信息。 在后续回答中，e生涯按不同路径组织内容，分别说明匹配依据与准备事项，并提醒用户以当年考试院和招生院校的官方章程为准。 家长也可以选择其中一个方向，继续展开咨询。 这里与通用AI的差异在于， e生涯把一个关于分数的问题，进一步拆成了需要结合家庭情况逐项核对的规划问题 。 当然，咨询是否专业，还需要更系统的评价标准。 据海亮科服介绍，e生涯团队为此自主制定了一套面向生涯规划场景的评测标准。 评测会检查画像信息是否收集完整、是否理解用户真实需求，并评估专业知识的准确性、规划推理与结论的合理性，以及沟通与服务能力。各维度按0至3分量表打分并加权。 其中，r43版本的一次内部评测覆盖89个对话，以结果得分达到2分作为可用标准， 整体可用率为92.1% 。 这一指标衡量的是内部测试中的咨询表现。对于生涯规划，评测需要关注几个具体问题：关键条件有没有遗漏，推荐依据能否说清楚，建议是否符合孩子的实际情况。 不过，要把这样的咨询过程用于选科，还需要进一步将孩子的信息与专业要求、地区政策关联起来。 这就不得不说说e生涯背后的知识体系与工作流程了～ 从选科这道题，看AI如何做规划 回到高一选科，判断一个组合是否适合，既要看孩子目前的学习表现，也要考虑它对应哪些专业选择，以及孩子愿不愿意沿着这些方向继续学下去。 OpenSpan将这些关联，整理成了一张 自主决策全景图 。 从学习素养和特长培养出发，图中的路径沿着不同学段展开，向上连接升学方式，再延伸到大学专业与职业方向。 对于已经有目标的学生，可以从想学的专业往回看，了解相关选科要求，以及当前阶段需要做的准备。对于暂时没有明确方向的学生，则可以从擅长的科目和兴趣出发，探索可能的发展路径。 这样，眼前的选科就有了更完整的参照。家长能够进一步讨论：某个组合符合孩子的哪些特点，又会影响后续哪些选择。 这张图，也是OpenSpan知识图谱的可视化呈现。 据e生涯团队介绍，图中的关联结构和自主决策点，来自规划师方法论的长期积累。团队将这些经验梳理成可供系统检索和推理的关系，并配套建设专业知识库。 不过，要把这些知识用到一个具体孩子身上，还需要组织好咨询过程。 据e生涯团队介绍，系统会从对话中提取事实信