天眼查专业版数据显示，截至目前我国现存在业、存续状态的人工智能相关企业超442万家。其中，2025年截至目前新增注册相关企业约50.5万余家，从企业注册数量趋势来看，近五年间，人工智能相关企业的注册数量呈现出逐年增长的态势，并在2024年达到顶峰，为超87.4万余家。

从区域分布来看，广东省人工智能相关企业数量位居首位，以超过66.6万余家的人工智能相关企业数量，占全国企业总数的15.1%。位列其后的是江苏省、北京市、山东省和浙江省，人工智能相关企业数量分别是超34.6万余家、34.5万余家、30.1万余家和26.4万余家。

此外，通过天眼查天眼风险和深度风险来看，涉及司法案件的人工智能相关企业约占总数的2.17%。

一、技术本质：概率预测而非 “真题剧透”

AI 押题的核心逻辑是基于历史真题数据的概率统计，通过机器学习算法识别高频考点与题型结构。例如其可能分析近 10 年高考数学试卷中 “二面角” 考点的出现频次，结合知识点关联度生成预测题目，但这本质上是对 “考什么” 的概率推断，而非对 “怎么考” 的精准预判。2024 年某 AI 押题卷将三棱锥二面角题目与真题五面体题目列为 “押中”，实则是忽略了具体几何构型与设问角度的差异，这种 “考点重合即押中” 的逻辑，暴露了 AI 在理解命题创新维度的局限性。

从技术边界看，高考命题包含反押题机制与时代性创新。2025 年语文试卷可能结合最新科技成就设置阅读材料，英语作文可能围绕全球治理议题命题，这些实时性、创新性内容超出了 AI 基于历史数据的预测范畴。北京某重点中学高三教师指出：“AI 能算出三角函数的考查概率，却算不出命题人会用‘嫦娥六号月球探测’作为物理题的情境载体。”

二、教育价值：工具定位而非学习替代

AI 押题的合理价值应体现在 “辅助复习” 而非 “投机取巧”。部分优质 AI 系统能通过分析学生错题数据，生成针对性的考点强化练习，如某学习平台可识别学生在 “遗传规律” 模块的薄弱环节，推送 3 道变式训练题，这种基于学习诊断的功能具有正向价值。但当前市场上多数押题产品混淆了 “精准练习” 与 “押题猜题” 的界限，将学生导向 “赌题” 的投机心理。

从教育规律看，知识内化需要系统建构而非碎片化突击。高考考查的是学生对学科知识体系的整体理解与应用能力，例如物理压轴题常融合电磁感应、能量守恒等多个知识点，这种综合应用能力无法通过背诵 AI 生成的几道预测题获得。上海某高校招生办主任强调：“我们曾对录取新生做过调研，那些依赖押题卷的学生，进入大学后普遍表现出知识迁移能力不足的问题。”

三、商业陷阱：营销话术与认知偏差

AI 押题的市场乱象本质上是商业逻辑对教育规律的干扰。商家通过 “87.5% 相似度”“绝密命题” 等话术制造焦虑，利用家长 “一分压倒千人” 的心理弱点。某电商平台数据显示，标价 398 元的 AI 押题卷月销量超 2000 份，但购买评价中 “题目重复”“与真题差异大” 等反馈占比达 43%。更需警惕的是，部分不法分子利用 “AI 押题” 名义实施诈骗，2025 年某省已查处多起 “售卖高考 AI 密卷” 的钓鱼网站案件，涉案金额超百万元。

消费者认知偏差也助长了押题迷信。许多家长将 AI 技术等同于 “先知能力”，忽视了算法的局限性。心理学中的 “确认偏误” 现象在此尤为明显 —— 当押题卷某道题考点与真题重合时，家长会强化 “AI 有效” 的认知，而忽略其他大量不重合的题目。这种选择性注意使得押题营销屡试不爽。

四、理性路径：技术赋能与教育本真的平衡

对于教育管理者而言，需建立 “技术准入 + 监管” 机制。可参考教育部对高考模拟题的审定标准，要求 AI 押题产品公示预测逻辑、数据来源及历史准确率，禁止使用 “押中真题”“绝密” 等夸大性表述。2024 年浙江省试行的《教育类 AI 产品备案管理办法》已要求押题类产品必须提交 “预测原理说明书”，这一做法值得推广。

对学校与教师而言，应引导 AI 技术服务于教学优化。例如利用 AI 分析历年真题的考点分布规律，辅助制定复习计划；通过智能批改系统识别学生共性错误，开展针对性讲解。成都某中学将 AI 押题的数据分析功能与教师经验结合，开发出 “考点热力图” 教学工具，使复习效率提升 30%，这种 “技术辅助教学” 的模式更具实践价值。

对学生与家长而言，需树立 “能力本位” 的备考观。高考本质是对学生学科素养、思维能力的综合考查，而非对押题技巧的测试。2025 年教育部考试中心发布的《高考评价体系》明确将 “创新性” 列为核心考查维度，这意味着死记硬背、依赖押题的备考方式已难以适应新高考要求。北京四中特级教师建议：“学生应将 AI 押题视为复习检测工具，通过完成预测题检验知识漏洞，而非寄望于‘撞题’。”

五、未来展望：从 “押题” 到 “育人” 的技术转向

AI 在教育领域的真正价值不应停留在 “押题猜题”，而应走向个性化学习支持。当前已有技术团队在探索 “知识图谱 + AI” 的学习系统，能根据学生的认知水平动态生成学习路径，如数学薄弱的学生先学习函数基础概念，再逐步过渡到综合应用题，这种 “精准滴灌” 式的教育模式，远比押题更符合教育本质。

随着教育评价改革的深入，未来考试将更注重情境化、开放性试题，这对 AI 押题提出了更高挑战，也倒逼技术向 “提升学习能力” 转型。当 AI 从 “预测题目” 转向 “培养解题思维”，从 “押考点” 转向 “构建知识体系” 时，其才能真正成为教育创新的助力而非投机的工具。

在技术狂飙的时代，教育更需要保持冷静的思考。AI 押题的热潮背后，折射的是对教育捷径的渴望，但教育本就是一场漫长的能力修炼。只有让技术回归辅助定位，让学习回归本质规律，才能在 AI 时代守护教育的本真价值 —— 培养能独立思考、终身学习的人，而非擅长应试的 “答题机器”。