在智慧农业方向，我们近期完成了一轮针对连栋玻璃温室的AI环境调控实验。目标不是追求单点温度恒定，而是让温湿度、CO₂浓度与光照按作物生育期需求动态匹配。
做法上，我们以番茄开花坐果期为对象，将温室划分为4个微气候分区，每区布设温湿度、CO₂与叶面温度传感器，采集周期30秒。调控策略由作物生长模型给出目标区间，再由轻量预测模型滚动预测未来2小时的温升趋势，提前调整天窗开度、内遮阳与湿帘风机，避免传统阈值控制常见的滞后与振荡。
阶段性结果：在连续14天试验中，分区温差由原来的±2.1℃收窄至±0.8℃，夜间湿度超限时长下降约37%，同时湿帘与风机启停次数减少约两成，说明平抑波动不必以能耗为代价。
下一步计划：一是把叶面温度与蒸腾估算纳入模型，验证对灰霉病风险的预判能力；二是接入气象预报，做前馈式调控，减少突变天气下的策略反复。
我们更关心的是调控决策是否可解释、可回溯——每条调节动作都保留触发依据，方便农艺人员复核与接管，而不是把温室交给一个黑箱。
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