世界果然是个圈，历史总是惊人的相似。
2022年北京冬奥会，谷爱凌和苏翊鸣“横空出世”。
两年后的巴黎奥运会，“翻版”谷爱凌和苏翊鸣又成为老母亲津津乐道的养娃天花板。
7月28日凌晨，江旻憓手持“倚天剑”斩获女子个人重剑冠军，也成为继谷爱凌之后第二个文武双全的学霸牛娃。
这个笑起来眉眼弯弯的女孩子，凭借学习成绩而非体育特长考进斯坦福大学，而后又拿到了人大法学硕士学位，并于2021年开始攻读香港中文大学法学博士。
再看跳水女子双人3米板金牌得主陈艺文，她的经历和苏翊鸣有几分相似。
小时候拍过戏，在演艺圈走过一遭。眼尖的网友发现，这个女娃小时候居然还和影帝孙红雷飙过戏。
值得关注的是，两个女孩小时候跟咱家娃一样，也都接触过不少东西。
据了解，陈艺文小时候学过舞蹈，拍过广告和电视剧，后来才学习跳水。
而江旻憓从小就接触跆拳道、画画、古筝、芭蕾舞等。
妈妈希望她成为一名芭蕾舞者，而用江旻憓自己的话来说，“喜欢对抗性的运动，一点也不喜欢芭蕾”。
母女俩各执己见，父亲棋高一着，顺势推荐了击剑。“这个格斗中的芭蕾，既优雅，对抗起来又很好玩。”
没承想父亲的一个建议，为江旻憓成为奥运冠军埋下伏笔。很快，她就爱上了有体育界芭蕾舞之称的击剑运动。
当命运的齿轮开始转动，息影的陈艺文和弃舞的江旻憓，渐渐长成了“别人家的孩子”。
同样是养娃，老母亲们同样熬得青丝变白发，为什么有的娃成材，有的娃“烂尾”？
成也赛道，败也赛道。
如果陈艺文当初选择了娱乐圈，江旻憓选择了芭蕾舞，那么现在也有可能泯然众人。
选对了赛道的孩子，buff叠满，原地起飞；选错了赛道的孩子，吭哧瘪肚地拿到学位，还可能毕业即失业。
那么问题来了！赛道这么多，哪条才是适合咱家娃的黄金赛道？
虽说人生没有标准答案，但是可以有参考答案。本文只想给各位操心的老母亲提供一些想法和思路，大家多看多思，切勿对号入座，还需向内寻找答案，求得适合自己孩子的最优解。
两个最新的职业导向来了——
前一阵子，百度推出的自动无人驾驶出租车“萝卜快跑”在武汉试运营。
“职业抢跑”比“学业抢跑”更重要
为什么有人花了93万鸡娃，孩子留学回来开滴滴？为什么不少北上广深中产鸡娃，孩子顶着名校光环却找不到适合自己的工作？
如何拿到黄金赛道入场券，
实现“职业抢跑”?
为咱家娃做教育规划时，建议跳出教育看教育，站在全局看问题。
如果一时间找不到赛道和方向，也可以先关注以下三方面的信息：
国情和政策
如果孩子未来想在国内发展，建议家长多了解宏观政策导向。
没有思路时，跟着最新的政策风向标走，其实就是选择了最短路径的最优解。
比如，“十四五规划”中提到的7大科技前沿攻关领域，主要面向三个方向：
第一个是人工智能，包括新一代人工智能、量子信息、集成电路。第二个是生物科技，包括脑科学、基因与生物技术、临床医学和健康。第三个是太空地球方向，包括深空、深地、深海和极地探测。
可以预见，以上三个大方向直指未来20年之内的阳光产业，如果孩子能对这些方向产生兴趣，将来也会成为时代的宠儿。
学术研究成果
不得不说，一些前沿科研成果，确实能为家长打开思路。
比如，从下面这张人类认知能力地形图可以看出，死记硬背和计算位于洼地，艺术和写书是高峰，科学则称得上是巅峰。
具有创造力、思考力和审美力的孩子，无论职业怎样迭代，都将占有主动权。
此外，包括情绪管控、自我意识、内驱力和各种社交类技能在内的“情商”和“软技能”，也可以助力孩子成为不被AI淘汰，甚至站在AI之上的人。
行业大咖观点
英伟达创始人黄仁勋建议孩子们学生物，认为生物才是未来最有竞争力的领域。“科学中最复杂的领域之一，是人类生物学。未来数字生物科学将成为常见的工程领域，不只是科学领域。”
ChatGPT创始人奥特曼认为，强大的数学基础对未来发展至关重要。“在高中学习基础数学知识，是为后来在机器学习、数据科学或任何STEM领域的专业化做好最佳准备。通常我们更愿意雇佣掌握了基础知识的学生，而不是那些对最新工具或软件只有肤浅了解的学生。”
华为创始人任正非在采访中也多次强调“基础研究的重要性，并表达了对于数学等基础科学的重视”。他还提到，“国家若要强盛，数学是基础”。
孟晚舟建议不要选择和机器竞争的职业。“如果你和机器竞争，根本不是它的对手。孩子在选择赛道的时候，家长就要思考，还有什么样的工作是机器承担不了的。”
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