浅谈神奇的农业科学技术
随着世界农业科学技术的快速发展，机械化在农业方面的使用越来越广泛，可有很多的农作物以及和土地条件原因，总是免不了人力的配合。比如农田边缘和地块之间高低形成的斜坡，如果处理不当就会造成土壤流失、滑坡和保水条件不足农作物减产，更严重的是会造成土壤质量下降对未来的农业生产造成更大危害。

经我多年对农田科学技术的研究和试验，发现了一个自认为比较不错的及美观又能保土保水的好方法。尤其是田间小路和河边。（草坪修剪法）

以下图片供各位农业科学爱好者和喜欢研究科学种田的农业劳动者共同研讨使用。

李子柒外网的评论，康康各国人民对李子柒的彩虹屁集合
有美国红脖子农场主每天看子柒的更新，说都是农业劳动者；还有国际沙雕说看到子柒吃鲜花，他要吃家里的塑料花，被妈妈打；
还有来自落后国家的小孩子，家里贫穷，兄妹众多，没有足够的爱与金钱，靠捡垃圾攒钱去网吧看子柒的更新
李子柒的视频大概这也是他昏暗童年的一抹亮光

我们如何创造世界上最大的“神经大学”: COGNITIVE AGRO DATA FACTORY。

当我们把C-Pilot人工大脑引入农业机械时，带有我们的系统的联合收割机开始看到和理解周围发生的事情，并在所面临的生产任务框架内做出进一步行动的决定。 从某种意义上说，这就是建立一个新的农村劳动者社会层：拥有C-Pilot人工智能的农业机器人层。这些劳动者会思考和解决人类设定的农业任务。

本质上，这是一种新的生物层，需要正确的教导。 人类几千年来发展自己的思维，机器人只有几个月的时间。 为此，必须创造必要的环境，建立一个大规模对人工大脑进行训练，并为其准备资料的“工厂”。

孩子学哪本教材，跟哪位老师学，对他们的发展和未来的职业至关重要。 对于无人驾驶机械和其他高度自动化控制系统的人工智能的创造者来说，高质量的数据及其正确的标记也是至关重要的。 Cognitive Pilot通过我们独特的DataFactory进行训练。

我们最近启动了一个项目：Cognitive Agro Dataset是在实际条件下收集的综合数据库，将用于农业机械自动化神经网络的训练。 Cognitive Agro Dataset将提供来自摄像机的图像以及来自安装在无人驾驶机械上的传感器的数据。 它们是在不同的条件下拍摄的：农田形状、作物种类和工作类型都不一样。

现在正在进行实地主要对象的标示工作。 DataFactory的员工参与项目实施，项目应该明年初期完成。 还需要把有关新作物的信息和来自立体摄像机的数据以及IMU模块的数据添加到数据库中。

部分数据集将免费提供给俄罗斯开发者，我们期待这将促使国内无人驾驶农业机械的发展。