場景描述：芒種剛過，全國都陸續進入了麥收時節，對於麥子的收割，技術的進步一直在簡化這個過程，而 ai 等方法的使用，也許會讓人們從田間徹底解放出來。
過了芒種時節，大部分地區都陸續進入了農忙的階段。芒種就是有芒的作物，如大麥、小麥等已經成熟，正式進入收穫的環節。
但這個時節天氣容易突變，收麥等工作需要爭分奪秒，所謂「春爭日，夏爭時」，農業生產進入了夏收、夏種、夏管的「三夏大忙」時節，收割小麥也會被稱為「虎口奪糧」。
面朝黃土背朝天的小麥收割，正在成為一種歷史記憶，隨著科技的發展，新的方式正在逐步改變這種傳統。
在赫拉利的《人類簡史》中，對於農業革命的論述裡，有這樣乙個說法：不是人類馴服了小麥，而是小麥馴服了人類。
而他給出的理由是，小麥的種植需要花大量精力，人們為了飽腹，只能精心呵護它們，對其鬆土施肥燒水捉蟲，並且從游牧變為定居。
人類在歷史長河中做出的選擇 —— 小麥，也一定程度影響了自己的進化，比如長期的勞作生活，讓人類患上了一些新的疾病，比如腰間盤突出等，但這些並不影響我們對小麥的依賴。
小麥作為一種主要的糧食，很大程度地改變了人類社會結構，即便是今日，小麥也穩居三大穀物之一，而花樣百出的麵食文化，則讓我們越來越離不開小麥。
同時小麥的種植歷程，也成了人們生存鬥爭的乙個環節。臨近麥收環節，如何將辛苦勞作的麥子收割入倉，也幾乎是一部科技奮鬥的歷史。
在很長的一段時間裡，小麥收割的方式都沒有太大的變化，而科技的發展和普及之後，傳統的勞作方式才逐漸退出舞台，小麥收割才迎來機械化的發展之路。
說到收小麥收割，乙個青壯力加上一把鐮刀，這個簡單的勞動組合，在很長一段時間裡，都充當了小麥收割的主要方式。
「足蒸暑土氣，背灼炎天光，力盡不知熱，但惜夏日長」，從劉禹錫這首《觀刈麥》的場景，直至上個世紀活躍在西北地區的「麥客」，無數勞動人民都僅憑藉鐮刀和肩膀，用數不盡的汗水換回了一粒粒糧食。
麥客們活躍於上世紀七八十年代，在那些麥熟時節，他們由東向西，按照麥子成熟早晚的方向，一路走一路替人割麥賺錢。在**《白鹿原》裡，主角之一的黑娃就做過麥客。
在人力收割持續了漫長的歲月之後，科技的力量慢慢的滲入到農業中來，開始解放人力。
1799 年出現了最早的馬拉圓盤割刀式收割機；
1831～1835 年，畜力作為動力的小麥收割機在美國逐漸普及；
1920 年以後，由於拖拉機的普遍使用，拖拉機牽引的聯合收割機開始登上舞台。
此後聯合收割機不斷發展，它作為農業中最偉大的乙個發明，逐漸成為大規模使用的利器。不過相比於小麥的種植歷史，機械化的收割程序顯然落後了太多。
而現在，人工智慧等技術引入的收割方式，勢必將加快這一流程。
藉著 ai 發展起來的智慧型農業，乙個可能的趨勢就是無人化農場的逐步實現。
哈珀亞當斯大學探索了乙個免耕農業的專案。由學校的研究人員和企業進行合作，**不需要人類查收農事。在 1.5 英畝的實驗田中，農作物的種植、照看和收割都由機械人農民完成。
通過對拖拉機和聯合收割機等器械的簡單改造，實現了種植流程的全面自動化管理。甚至還用無人機作為「偵察員」，對收割流程提出智慧型化的建議。
而這個專案的初衷，除了要解決英國勞動力短缺的問題，還源自乙個理念：他們認為農業仍然停留在 20 世紀、重規模的思維模式中。還追求大量噴灑噴農藥；建立在工業基礎上的收割過程，會出現很多浪費。
在他們的專案中，「機械人農民」，成功地在很時間內，精準地收割了約 4.5 噸的麥子，用很低的成本收穫了 20 萬英鎊的作物。
「從技術角度上講，人類不親自從事勞作，農場同樣可以實現收割等流程。而且我們已經實現了這一點。」相關的負責人這麼說到。
將無人駕駛、物聯網等技術引入收割環節，將逐步實現更快捷的無人收割流程，無人農場等精準化農業也正在成為現實。人類在小麥收割上的辛苦歷程，也許該劃上句號了。
除了自動化收割的發展，對於收割部署方面， ai 也具有「超能力」。衛星影象、計算機視覺、遠端資訊處理和基於雲的移動應用程式，就是最有力的法寶。
在小麥成熟後，通過衛星成像，各個地塊作物的成熟度的資料將會被顯示出來，再結合氣象資料和機器學習演算法，就能得到最合適的收割計畫，便於收割和下一季的種植。
ibm 也利用 watson，做了類似的嘗試，他們通過天氣等因素，**分析，人工智慧，氣象資料和物聯網感測器，為農民提供有關耕作，種植，噴灑和收割的相關方案，實現智慧型化農業發展。
美國國防部研究也曾為笛卡爾實驗室撥款 150 萬美元，用於監測和分析中東和非洲的小麥產量，有效地避免饑荒和政治動盪。另一家名為 telluslabs 的公司，也使用機器學習演算法，根據衛星影象，來**多種作物的產量。
不論是小麥馴服了人類，還是人類馴服了小麥，在科技進步的同時，小麥的收割越來越容易和高效，省去了人力的投入和辛勞，人們也不必再和天氣時間賽跑。動動手指，也許就完成一年的收成。
能將人類從割小麥的勞苦中完全拯救出來的，也許就是 ai 。
使用遞迴查詢某地區所有父級，並且拼接為內容
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