在智慧农业AI定制实验室近期的实验中，我们把目光放在温室大棚的环境调控上。种植端常见的困扰并不是“没有设备”，而是设备各管一段：风机、湿帘、遮阳、补光、加温各自按阈值动作，昼夜温差拉不开，能耗却压不下来。
实验室以一个约1200平方米的番茄棚做试点，做法分三步：先接入棚内温湿度、CO₂、光照与室外气象数据，建立小时级的棚内温度响应模型；再以“目标昼夜温差＋日电耗上限”为双约束，用轻量寻优给出未来6小时的风机、湿帘、遮阳动作组合；最后把决策下发到原有控制柜，并保留人工一键接管。
要点：
- 进展：连续运行8周，夜间温度曲线更贴近作物需求，日间温度波动幅度下降约20%，同期电耗下降约9%，未出现低温胁迫记录。
- 下一步：将作物生长模型接入约束，把调控目标从“温度达标”转向“积温与干物质积累”，并在叶菜与草莓棚做迁移验证。
我们更愿意把这类项目定义为“控制策略实验”，而不是替代种植经验。模型给出的只是动作建议，农户的观察与手感仍握有最终裁决权。
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