农业AI实验室近期在合作园区的番茄温室开展了一组小规模对照实验，目标不是一步做到全自动，而是验证「预测式调控」能否在满足作物环境需求的前提下减少无效能耗。
实验做法：在温室内布设温湿度、光照与CO2传感器（采样间隔1分钟），由小型边缘设备运行短期预测模型，输出未来1~2小时的温湿度趋势；调控动作据此提前介入，而不是等阈值越界后再频繁启停设备。
- 阶段性进展：连续运行6周，与原有阈值规则控制相比，日间湿度越界累计时长减少约三成，加热与除湿能耗下降约8%，温度控制精度基本持平。
- 下一步计划：接入作物生育期信息，让目标区间随生长阶段变化；同时补充阴雨、寒潮等天气样本，检验模型在弱扰动条件下的稳定性。
我们更看重可复现性：传感器布点、控制参数与评估口径均已记录在案，便于在第二个温室复现后再讨论推广价值。
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