温室环境AI调控定制：灰霉病预警与能耗平衡

智慧农业AI定制实验室近期完成一轮小规模实验：以番茄温室为对象，把温湿度、叶面湿润时长、光照与通风记录接入同一时序库，用规则加轻量模型输出灰霉病风险评分。目标不是自动接管设备，而是提前12~24小时给出可解释的预警，同时避免为除湿过度加温而推高能耗。

进展要点：
1）连续8周、5分钟粒度的数据里，夜间温度与叶面湿润时长是最主要的两个风险因子；引入棚外气象后，误报明显减少，但样本仅覆盖单棚单季，结论只作方向性参考。
2）预警触发后不直接下发控制指令，而是向值班人员推送「建议动作＋预期能耗代价」两条信息，由人确认执行，便于回溯每次判断的依据。

下一步计划扩展到2~3个棚区，并用病害图像抽检做标签校验，重点评估预警提前量与防控成本之间的取舍。