在山东一处番茄越冬大棚，我们做了一轮小规模实验：把棚内温湿度、光照、基质含水率、室外气象和风口开度等十余路信号接入轻量预测模型，先预测未来2小时的棚温与湿度，再据此给出风口与灌溉的调整建议。
阶段进展：
• 预测环节：15分钟粒度下，棚温2小时预测的平均绝对误差约0.8℃，湿度约4.2个百分点。夜间明显比白天难，误差主要来自保温被操作与棚体漏风。
• 联动环节：预测接入灌溉建议后，实验期内日灌溉由固定3次改为按需触发，用水量下降约12%，裂果率未见上升——但样本量小，只能作为方向性参考。
我们刻意没有做全自动闭环，而是以「建议＋人工确认」运行。温室执行机构（风口、卷帘、阀门）动作滞后且非线性，一次误动作的代价高于节水收益。
下一步：补采保温被开合与放风时间的人工操作日志，把老师傅的经验作为约束写进模型；同时在不同茬口、不同棚型上验证迁移效果。这一阶段的目标不是证明模型有效，而是先回答它在什么条件下会失效。
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