明日直播
孩子已經上小學了，英語還沒啓蒙，或者啓蒙了一段時間沒有效果。我們該如何規劃孩子的英語學習？來直播間，手把手教你提升孩子的英語水平。
大家好，我是逃媽。
前幾天團隊開會讨論一個機器人課程。從課程本身來看，性價比很高，孩子能學到東西，也能對接有含金量的競賽。
但大家有些猶豫，因爲肉眼可見的，今年經濟形勢不太好，樂高機器人一類的課程似乎也沒以前那麽火熱了，家長們更青睐一些對應試能馬上 " 見效 " 的課，比如寫字、數學思維、閱讀寫作等等，「機器人」這種看起來有的沒的課程，真的值得推薦給大家麽？
因爲這個讨論，引發了我不少感慨，那天和團隊夥伴們聊得挺多挺久的。
大家也建議我寫成文和你們聊聊。
可能會有些散，我想到哪兒說哪兒，希望大家不要介意。
作爲一位自認爲對教育很上心，也非常關注未來方向的初三娃家長，我不得不承認，如果時間能退回，我想重新調整規劃一下逃逃的學習重點和方向。
人工智能的發展速度超乎想象，讓這一屆家長和孩子都有點兒措手不及。
其實不隻是我，身邊遺憾的，想重新規劃的，太多了。
朋友的孩子去年底申請大學，本來要報考新聞傳媒的，臨時改了專業。想都想得到，這類專業，如果做不到絕對的出類拔萃，将來基本上是一畢業就失業。即便現在，大家平時看到的很多新聞稿，都已經是 AI 的傑作了。
因爲 Midjourney 這類作圖工具的成熟，大量設計、插畫工作在減員、裁員。
我一朋友的公司，原來有 10 位編輯，ChatGPT 普及之後，現在隻留下 2 個。
變化太快，難以應對。
而家長給孩子做教育規劃的難，還得再加上一層，因爲要同時考慮兩條線。
一條是「應試線」，有些東西，明擺着将來沒啥用，但作業要做，考試要考，就不得不整。比如寫字，其實都等不到将來，哪天作業全改成線上打字提交、考試全都改爲機考後，就已經不是必須的了；再比如很多要記憶背誦的東西，有所了解是對的，但真的值得花那麽多時間記得滾瓜爛熟麽？
另一條，是「未來競争線」，這是更重要的一條線。因爲擁有社會剛需的能力，永遠比一紙學曆更重要。你看今年一邊是大量大學畢業生找不到工作，而另一邊則是對芯片、算法、機器人、人工智能工程師的求賢若渴。
因爲企業也很急啊，現在我們能叫得出名字的互聯網大廠，如果不及時轉型跟上新技術，馬上就會經曆一場大洗牌。
前陣子，中國 AI 布道人陸奇做了一個題爲 " 我的大模型世界觀 " 的演講，火爆出圈，我反複看了好幾遍，其中他就提到大廠洗牌的預測，"OpenAI 未來肯定比 Google 大。隻不過是大 1 倍、5 倍還是 10 倍。"
而且，大家仔細想想，當類似 ChatGPT 這樣的 " 聰明大腦 " 和 " 實體機器人 " 一結合，醫生、護士、律師、設計師、金融分析師、美容美甲、餐飲服務、保安……但凡需要知識和經驗積累，并且也有規律可循的行業，甭管是腦力還是體力，有哪個不會被 AI 替代？
今年 3 月份，特斯拉展示了它的人形機器人 Optimus。讓人跌眼鏡的是，展示的内容居然是機器人正在 " 自己制造自己 "。
乍一看機器人的動作顫顫巍巍，實際是在 " 炫技 "。機器人大動作不難，但精細操作，尤其像人一樣 5 個指頭的抓取動作，是很困難的，而視頻中機器人的手能抓電鑽，還能往裏擰螺絲，已然是業内頂級成果。
特斯拉的野心是在不久的将來，地球上的每個人都配有兩台機器人，一個在家裏當傭人，一個在工廠和辦公室裏幫忙幹活。
當然，除了特斯拉，肯定還有很多公司，包括我們國内的 AI 公司，在做類似的事情。
可以預見的是，未來的行業，可能就隻剩下「AI」和「其他」兩大類了，「AI」占大頭，「其他」是一些 AI 也能做，但還不屑一做、或者故意不做的行業，比如一些很小衆、很個性化的體力勞動，頂級廚師、手工名品打造等等。
所以，如果想擁有未來競争力，跟上大方向，孩子最好從現在開始，就接觸 AI 相關的東西。
其實這個趨勢我是早早就看到的，也引導逃逃學習 AI 相關的東西，但有些遺憾的是，現在看來，還是把路走得偏窄了些。
怎麽講呢？
AI 分軟件、硬件兩條線。
前者包括數學、算法、編程，更着重于動腦；
後者包括搭建、機械、電子、電路設計、動力、傳感、材料等等，要動腦，也要動手。
對應到孩子的學習，其實就是純軟件的編程和機器人。
其實逃逃小時候兩條線都有接觸過。
▲ 逃逃在做編程作業
▲ 逃逃正在學機器人搭建
後來因爲其他活動的增加，把機器人的學習時間給擠掉了，主要聚焦在純軟件的編程上。
現在看來，我覺得是有些遺憾的，機器人那條硬件線其實不該放。
講真，雖說 " 聚焦 " 這詞聽起來很正确，但，如果孩子不是絕對的天牛，面真不能收得太窄了。
兩條線都是 AI 所需，隻賭一頭不保險。
另外，從難度、涉及到的專業領域、以及和應試線的吻合度來看，它們也有些區别。
純軟件編程主要涉及數學、邏輯思維，範圍稍窄，對孩子的資質要求很高，競争非常大。不過學好它，倒是能直接推動數學成績甚至數學競賽水平，因爲編程裏的很多算法題，和數學題如出一轍。
而機器人則和數學中的幾何、物理聯系非常緊密，到後面還會涉及到化學、生物；和純軟件編程、搞算法相比，對腦力的要求相對低一些，而且涉及的專業領域也要寬廣不少。
所以如果回頭來重新規劃，我覺得完全該去掉一些雜七雜八的課外班，但這兩條線，關乎未來生存競争力的，都值得好好抓住。
我知道很多家長一開始給孩子報班學機器人，其實并沒想那麽多，包括我自己，當年就是看到孩子挺喜歡，也能培養動手能力、空間幾何感、審美、創造力等等，反正孩子平時也是要玩玩具的，不如玩點兒高級的。
正因爲動機不夠強，所以後來時間有沖突時也就很容易放棄。
不過放到當下，我可以确定地告訴大家，這絕對是一個值得去嘗試的方向。從長遠來看，甚至比一些應試學科更關鍵，還是那句話，未來，擁有社會剛需的能力，永遠比一紙學曆更重要。
不但要嘗試，而且最好跟着一個靠譜的體系來學。
機器人學習，本來就是一個循序漸進、成體系的過程。
比如我們前面看到的特斯拉機器人，它看起來和小孩子的積木搭建毫不相幹啊。
但要走到這一步，前面就得有很多基礎積累。
孩子最開始接觸機器人，肯定是從标準大小的，樂高積木式的顆粒、方塊、機械組件整起。因爲它們足夠标準、簡單，就像 " 我的世界 " 那款經典遊戲一樣，所有物體都由一個一個像素類的單元構成，孩子就很容易上手，而且能很清晰地感受到其中的空間結構。
接着，結構會變得越來越複雜，孩子理解更多的機械搭建和背後的原理。
再接着，是加上編程控制（機器人學習裏也會包括編程的部分，但相對要簡單些，沒有純軟件編程、整算法那麽燒腦），去控制機器人的行爲，比如往前走，拐彎，遇到障礙物繞過去，遇到樓梯爬上去，等等。
然後，就不限于隻用标準的積木塊來搭建機器人了，孩子可以自行添加材料，比如紙闆、塑料、金屬等等，機器人設計難度也更大，對孩子的物理、編程、動手操作、合作能力都有更高的要求。比如很有名的 FTC（FIRST Tech Challenge 科技挑戰賽），就是這種類型的機器人競賽。
到最後，孩子需要研究裏面的方方面面，搭建、機械、芯片、電路設計、動力、傳感、材料，甚至創造靈感等等，這往往是需要一個團隊分工合作的事情了。
比如 MIT 麻省理工學院的 Cheetah 機器人，它的設計靈感來源于自然界的獵豹，配備了超精度的傳感器，輕盈堅固的材料，獨特的機械設計和動力系統，這裏面的每個環節，延展開都是一個專業領域。通力合作才能使機器人在複雜的環境中自主導航，實現高速、高效的運動。
對了，其實現在各大高校裏的實驗室也都在做這樣的機器人開發 " 軍備競賽 "。我有個親戚的孩子，在國内一所不怎麽知名的大學，但因爲一直待在生物機電實驗室，做醫療機器人方面的研究。
這都還沒畢業呢，就已經收到幾家大型醫療器械公司的 offer。都說最近大學生工作難找，但賭對方向的，還是吃香。
回到開頭咱們團隊内部的讨論，雖說不确定當下的環境，機器人學習在家長圈裏是否還火熱，但作爲一個教育公号，我覺得我們有責任把自己看到的，感受到的，以及預測到的未來趨勢分享出來，也把我們認爲靠譜的課程推薦給大家。
給大家推薦的機器人課程，從 3 歲孩子搭建大顆粒，到大孩子編程控制機器人的整個體系都有。
我喜歡它，主要是它能用孩子能理解的方式，講清楚搭建機器人、編程控制機器人背後的原理，比起市面上一些看起來有趣，實質隻是 " 哄孩子玩兒 " 的積木課，它是一個真正的機器人基礎課程。
有興趣的同學可以移步今天推文的第二條，看詳情介紹和我們團隊夥伴孩子的學習體驗。
這次我們還爲大家争取到少量超低價的體驗名額，不過隻限每個年齡段的前 100 名。心急的同學可以直接識别二維碼了解詳情：
以前說人工智能、機器人啥的，都覺得還很早，很遠。
但現在不一樣了，AI 新産品的叠代和推出，幾乎是以 " 天 " 來計算。
陸奇在他的演講裏用三個 " 實在 " 描述 AI 的狂飙速度：
我個人過去 10 個月，每天看東西是挺多的，但最近實在受不了。就真的是跟不上。發展速度非常非常快。最近我們開始發行 " 大模型日報 "，是我實在不行了，論文實在是跟不上，代碼實在是跟不上—— just too much（太多了）——基本上，每周都會有一兩個‘ HOLY SHIT ’ moment。Holy shit！You can do this now。（見鬼，AI 居然都能幹這個了～）
盯着應試學科成績，雞得一批的日子肯定還會持續，但當大家逐漸發現，要是方向沒雞對，雞的很快會被 AI 替代，即便上了 985 名校，畢業後還不是依然找不到工作，不知該幹點啥好？想法就肯定會有所變化。
所以啊，思路打開，尤其是孩子年齡還小的，你們完全有時間做更長遠、更合理的規劃。
希望今天的分享對大家有所啓發。
- 聲明：本文含商業推廣内容 -
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