AI温室环境调控定制：多传感器融合与能耗权衡

在智慧农业方向的实验中，我们把温室环境调控从「单点阈值」改为「预测+代价」的滚动优化：融合温湿度、CO₂、光照与叶面温度四类传感器数据，用时序模型预测未来30分钟的温湿度走势，再由优化器在目标带约束下选择天窗、湿帘、补光与环流风机的动作组合，动作代价中显式计入能耗与设备启停频次。

进展：在越冬茬番茄温室的一个分区做了四周对照测试，温度偏离目标带的累计时长下降约18%，加温能耗下降约6%，执行器日均启停次数减少约四成；代价是策略对传感器漂移更敏感，需按固定周期做零点校准。

下一步：把叶面湿度与灰霉风险纳入目标函数，并接入作物生长模型，使调控目标随生育期自动切换；同时验证夏季湿帘工况下策略的稳定性。