温室环境AI调控定制：分区控温与能耗平衡

在智慧农业方向，我们近期在一座连栋温室做了小规模实验：将温室按作物冠层与风口位置划分为6个控制分区，部署温湿度、光照与CO2传感器，用轻量时序模型预测未来30分钟分区温度走势，再以规则加MPC方式给出天窗、遮阳、湿帘与循环风机的组合动作。目标是验证AI调控能否在不过度增加设备动作的前提下，缩小分区温差并降低能耗。

进展与数据：连续运行三周，分区温差由平均3.2℃降至1.8℃左右，日间温度超调次数下降约四成；在相近外界气象条件下，加温与风机能耗下降约8%~12%。模型推理部署在本地边缘网关，单次决策延迟低于200毫秒。

下一步计划：接入作物生长模型，把“温度均匀”目标扩展为“积温与湿度风险可控”，并在不同茬口作物上复测，重点观察极端天气下的策略稳定性与人工接管边界。