温室环境AI调控定制：温湿度耦合与能耗权衡

设施农业的环境调控长期依赖经验：温度看天、湿度靠放风、补光凭感觉。在智慧农业AI定制实验室的一期实验中，我们把温室当作多变量耦合系统处理——以室内外温湿度、光照、CO₂浓度、土壤墒情及历史执行器动作为输入，预测未来30分钟的环境走势，再按“温度优先、湿度兜底、能耗约束”的顺序，求解通风、湿帘、补光与加温的动作组合。

进展方面，已在合作基地两座连栋温室（各约1200㎡）完成边缘部署，推理周期60秒。草莓茬口连续观察8周：温度控制偏差从±2.1℃收敛至±0.8℃，高湿超限时长下降约三成，同期加温与补光能耗下降约9%。需要说明的是，连阴天与寒潮等极端工况下模型预测仍会退化，目前由规则层兜底，并非全自动闭环。

下一步计划验证番茄、叶菜等不同茬口的迁移能力，并将灰霉、白粉等病害风险作为软约束纳入目标函数，尝试“调控—风险”联动策略。