智慧农业AI定制实验室近期完成温室小气候预测的第一阶段验证。我们选取合作基地的番茄越冬茬温室，接入温湿度、光照、CO₂、基质含水率及室外气象等12类传感器，采样周期1分钟，用过去72小时序列预测未来2小时的棚内温湿度与叶面结露风险。基线为传统阈值回控，AI侧采用轻量时序模型（参数量小于1M），在边缘网关上本地推理，以规避棚区网络波动对调控指令的影响。
要点：
- 阶段进展：结露风险预警提前量约45分钟，2小时温度预测平均绝对误差0.6℃，夜间加温时段缩短约8%，试验期内无冻害记录。
- 下一步计划：将预测输出接入湿帘、风机与补光灯的联动策略，测试“前馈+回控”混合控制，并核算单位产量能耗，评估其在连栋棚与日光温室两类结构上的可迁移性。
需说明的是，当前样本仅覆盖单一作物与一个冬季，跨季节、跨品种的泛化能力仍待验证。
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