在智慧农业方向，我们近期把实验重点放在温室环境的“感知—决策”链路上：以冠层温度而非空气温度作为作物实际热状态的主变量，联动补光、通风与湿帘的开关幅度。
进展：搭建了一套小规模试验台，用红外测温模块与温湿度、光照、CO₂传感器同步采样，构建冠层温度短时预测模型。初步结果显示，引入冠层温度后，对补光后温度上升幅度的预测误差较仅用空气温度下降约三成；在阴天弱光时段，模型倾向于延后补光启动、提高单次补光强度，减少无效开关次数。
要点：
1）决策输出不直接给设备指令，而是给出“建议区间+置信度”，由温室原有控制器执行，避免与既有环控逻辑冲突；
2）下一步计划扩充番茄与叶菜两类作物的冠层样本，并验证预测模型在昼夜温差较大季节的稳定性。
该方法目前仅适用于结构相对规整的连栋温室，对遮阳与自然通风强耦合的场景仍需更多现场数据支撑。
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