AI温室环境调控定制：光积温与能耗权衡

智慧农业AI定制实验室近期在一处设施番茄温室开展环境调控实验。与常见的“阈值开关”思路不同，我们把补光、通风、湿帘与加湿视为一组联动动作，由模型预测未来两小时的温湿度与光积温，再以“产量目标—能耗成本”的加权函数选择动作组合。

数据侧：接入温室内外温湿度、CO₂、光照、基质含水率与当地天气预报，采样周期1分钟，累计约60天有效数据。模型用轻量时序网络预测状态演化，动作选择走约束优化，确保结露风险与温度区间不越界。

初步进展：在连续阴天场景下，相比人工经验策略，日均补光能耗下降约11%，光照积分基本持平；晴天中午湿帘启停次数减少约三成，棚内温湿度波动略有收敛。夜间加湿策略仍不够稳定，是当前主要偏差来源。

下一步计划：一是引入冠层红外测温，修正结露风险判定；二是做跨茬口、跨温室的迁移验证，避免模型只在单棚有效；三是把控制指令接入现有环境控制器，验证长周期运行下的稳定性与回退机制。