如果时间能退回，我想重新规划孩子的学习

大家好，我是逃妈。

前几天团队开会讨论一个机器人课程。从课程本身来看，性价比很高，孩子能学到东西，也能对接有含金量的竞赛。

但大家有些犹豫，因为肉眼可见的，今年经济形势不太好，乐高机器人一类的课程似乎也没以前那么火热了，家长们更青睐一些对应试能马上“见效”的课，比如写字、数学思维、阅读写作等等，「机器人」这种看起来有的没的课程，真的值得推荐给大家么？

因为这个讨论，引发了我不少感慨，那天和团队伙伴们聊得挺多挺久的。

大家也建议我写成文和你们聊聊。

可能会有些散，我想到哪儿说哪儿，希望大家不要介意。

作为一位自认为对教育很上心，也非常关注未来方向的初三娃家长，我不得不承认，如果时间能退回，我想重新调整规划一下逃逃的学习重点和方向。

人工智能的发展速度超乎想象，让这一届家长和孩子都有点儿措手不及。

其实不只是我，身边遗憾的，想重新规划的，太多了。

朋友的孩子去年底申请大学，本来要报考新闻传媒的，临时改了专业。想都想得到，这类专业，如果做不到绝对的出类拔萃，将来基本上是一毕业就失业。即便现在，大家平时看到的很多新闻稿，都已经是AI的杰作了。

因为Midjourney这类作图工具的成熟，大量设计、插画工作在减员、裁员。

我一朋友的公司，原来有10位编辑，ChatGPT普及之后，现在只留下2个。

变化太快，难以应对。

而家长给孩子做教育规划的难，还得再加上一层，因为要同时考虑两条线。

一条是「应试线」，有些东西，明摆着将来没啥用，但作业要做，考试要考，就不得不整。比如写字，其实都等不到将来，哪天作业全改成线上打字提交、考试全都改为机考后，就已经不是必须的了；再比如很多要记忆背诵的东西，有所了解是对的，但真的值得花那么多时间记得滚瓜烂熟么？

另一条，是「未来竞争线」，这是更重要的一条线。因为拥有社会刚需的能力，永远比一纸学历更重要。你看今年一边是大量大学毕业生找不到工作，而另一边则是对芯片、算法、机器人、人工智能工程师的求贤若渴。

因为企业也很急啊，现在我们能叫得出名字的互联网大厂，如果不及时转型跟上新技术，马上就会经历一场大洗牌。

前阵子，中国AI布道人陆奇做了一个题为“我的大模型世界观”的演讲，火爆出圈，我反复看了好几遍，其中他就提到大厂洗牌的预测，“OpenAI未来肯定比Google大。只不过是大1倍、5倍还是10倍。”

而且，大家仔细想想，当类似ChatGPT这样的“聪明大脑”和“实体机器人”一结合，医生、护士、律师、设计师、金融分析师、美容美甲、餐饮服务、保安……但凡需要知识和经验积累，并且也有规律可循的行业，甭管是脑力还是体力，有哪个不会被AI替代？

今年3月份，特斯拉展示了它的人形机器人Optimus。让人跌眼镜的是，展示的内容居然是机器人正在“自己制造自己”。

乍一看机器人的动作颤颤巍巍，实际是在“炫技”。机器人大动作不难，但精细操作，尤其像人一样5个指头的抓取动作，是很困难的，而视频中机器人的手能抓电钻，还能往里拧螺丝，已然是业内顶级成果。

特斯拉的野心是在不久的将来，地球上的每个人都配有两台机器人，一个在家里当佣人，一个在工厂和办公室里帮忙干活。

当然，除了特斯拉，肯定还有很多公司，包括我们国内的AI公司，在做类似的事情。

可以预见的是，未来的行业，可能就只剩下「AI」和「其他」两大类了，「AI」占大头，「其他」是一些AI也能做，但还不屑一做、或者故意不做的行业，比如一些很小众、很个性化的体力劳动，顶级厨师、手工名品打造等等。

所以，如果想拥有未来竞争力，跟上大方向，孩子最好从现在开始，就接触AI相关的东西。

其实这个趋势我是早早就看到的，也引导逃逃学习AI相关的东西，但有些遗憾的是，现在看来，还是把路走得偏窄了些。

怎么讲呢？

AI分软件、硬件两条线。

前者包括数学、算法、编程，更着重于动脑；

后者包括搭建、机械、电子、电路设计、动力、传感、材料等等，要动脑，也要动手。

对应到孩子的学习，其实就是纯软件的编程和机器人。

其实逃逃小时候两条线都有接触过。

▲ 逃逃在做编程作业

▲ 逃逃正在学机器人搭建

后来因为其他活动的增加，把机器人的学习时间给挤掉了，主要聚焦在纯软件的编程上。

现在看来，我觉得是有些遗憾的，机器人那条硬件线其实不该放。

讲真，虽说“聚焦”这词听起来很正确，但，如果孩子不是绝对的天牛，面真不能收得太窄了。

两条线都是AI所需，只赌一头不保险。

另外，从难度、涉及到的专业领域、以及和应试线的吻合度来看，它们也有些区别。

纯软件编程主要涉及数学、逻辑思维，范围稍窄，对孩子的资质要求很高，竞争非常大。不过学好它，倒是能直接推动数学成绩甚至数学竞赛水平，因为编程里的很多算法题，和数学题如出一辙。

而机器人则和数学中的几何、物理联系非常紧密，到后面还会涉及到化学、生物；和纯软件编程、搞算法相比，对脑力的要求相对低一些，而且涉及的专业领域也要宽广不少。

所以如果回头来重新规划，我觉得完全该去掉一些杂七杂八的课外班，但这两条线，关乎未来生存竞争力的，都值得好好抓住。

我知道很多家长一开始给孩子报班学机器人，其实并没想那么多，包括我自己，当年就是看到孩子挺喜欢，也能培养动手能力、空间几何感、审美、创造力等等，反正孩子平时也是要玩玩具的，不如玩点儿高级的。

正因为动机不够强，所以后来时间有冲突时也就很容易放弃。

不过放到当下，我可以确定地告诉大家，这绝对是一个值得去尝试的方向。从长远来看，甚至比一些应试学科更关键，还是那句话，未来，拥有社会刚需的能力，永远比一纸学历更重要。

不但要尝试，而且最好跟着一个靠谱的体系来学。

机器人学习，本来就是一个循序渐进、成体系的过程。

比如我们前面看到的特斯拉机器人，它看起来和小孩子的积木搭建毫不相干啊。

但要走到这一步，前面就得有很多基础积累。

孩子最开始接触机器人，肯定是从标准大小的，乐高积木式的颗粒、方块、机械组件整起。因为它们足够标准、简单，就像“我的世界”那款经典游戏一样，所有物体都由一个一个像素类的单元构成，孩子就很容易上手，而且能很清晰地感受到其中的空间结构。

接着，结构会变得越来越复杂，孩子理解更多的机械搭建和背后的原理。

再接着，是加上编程控制（机器人学习里也会包括编程的部分，但相对要简单些，没有纯软件编程、整算法那么烧脑），去控制机器人的行为，比如往前走，拐弯，遇到障碍物绕过去，遇到楼梯爬上去，等等。

然后，就不限于只用标准的积木块来搭建机器人了，孩子可以自行添加材料，比如纸板、塑料、金属等等，机器人设计难度也更大，对孩子的物理、编程、动手操作、合作能力都有更高的要求。比如很有名的FTC（FIRST Tech Challenge科技挑战赛），就是这种类型的机器人竞赛。

到最后，孩子需要研究里面的方方面面，搭建、机械、芯片、电路设计、动力、传感、材料，甚至创造灵感等等，这往往是需要一个团队分工合作的事情了。

比如MIT麻省理工学院的Cheetah机器人，它的设计灵感来源于自然界的猎豹，配备了超精度的传感器，轻盈坚固的材料，独特的机械设计和动力系统，这里面的每个环节，延展开都是一个专业领域。通力合作才能使机器人在复杂的环境中自主导航，实现高速、高效的运动。

对了，其实现在各大高校里的实验室也都在做这样的机器人开发“军备竞赛”。我有个亲戚的孩子，在国内一所不怎么知名的大学，但因为一直待在生物机电实验室，做医疗机器人方面的研究。

这都还没毕业呢，就已经收到几家大型医疗器械公司的offer。都说最近大学生工作难找，但赌对方向的，还是吃香。

回到开头咱们团队内部的讨论，虽说不确定当下的环境，机器人学习在家长圈里是否还火热，但作为一个教育公号，我觉得我们有责任把自己看到的，感受到的，以及预测到的未来趋势分享出来，也把我们认为靠谱的课程推荐给大家。

给大家推荐的机器人课程，从3岁孩子搭建大颗粒，到大孩子编程控制机器人的整个体系都有。

我喜欢它，主要是它能用孩子能理解的方式，讲清楚搭建机器人、编程控制机器人背后的原理，比起市面上一些看起来有趣，实质只是“哄孩子玩儿”的积木课，它是一个真正的机器人基础课程。

有兴趣的同学可以移步今天推文的第二条，看详情介绍和我们团队伙伴孩子的学习体验。

这次我们还为大家争取到少量超低价的体验名额，不过只限每个年龄段的前100名。心急的同学可以直接识别二维码了解详情：

以前说人工智能、机器人啥的，都觉得还很早，很远。

但现在不一样了，AI新产品的迭代和推出，几乎是以“天”来计算。

陆奇在他的演讲里用三个“实在”描述AI的狂飙速度：

盯着应试学科成绩，鸡得一批的日子肯定还会持续，但当大家逐渐发现，要是方向没鸡对，鸡的很快会被AI替代，即便上了985名校，毕业后还不是依然找不到工作，不知该干点啥好？想法就肯定会有所变化。

所以啊，思路打开，尤其是孩子年龄还小的，你们完全有时间做更长远、更合理的规划。

希望今天的分享对大家有所启发。

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