一套融合物聯網（IoT）、大數據、人工智能（AI）與自動化控制技術的現代農業解決方案，旨在實現對溫室環境的實時監測、精準調控與智能管理，從而提升作物產量與質量，降低人工成本。
系統核心組成
模塊 功能說明
傳感器層 實時采集環境數據：空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強度、CO濃度、土壤養分（氮磷鉀）、pH值等。
數據采集與傳輸 通過RS485、LoRa、NB-IoT、4G/5G等方式，將數據上傳至云平臺或本地主機。
數據處理與分析 云平臺利用AI模型、時間序列預測、聚類分析等算法進行趨勢預測、異常識別與精準調控。
控制執行層 自動/手動控制風機、濕簾、遮陽網、補光燈、灌溉閥、CO發生器等設備。
用戶交互端 支持手機APP、小程序、PC端、LED大屏等多終端查看數警、遠程控制。
關鍵功能亮點
- 環境自動調節：如溫度過高自動開風機，光照不足自動補光，CO低自動補氣。
- 水肥一體化：基于土壤濕度和養分數據，智能灌溉施肥，節水節肥達30%以上。
- 病蟲害預警：AI圖像識別攝像頭發現病蟲害，自動推送預警信息。
- 遠程運維：通過VPN遠程調試PLC、升級固件，減少人工巡檢。
- 多棚集中管理：一個平臺統一管理多個大棚，支持權限分級與任務調度。
應用案例
- 山東蔬菜基地：通過精準灌溉系統，節水30%，增產20%。
- 云南花卉基地：遠程調控水肥機參數，減少4次/月現場維護。
- 達州示范基地：智能溫室實現“無人值守”式管理，農技員通過屏幕一鍵操作。
安全與維護
- 數據安全：采用VPN加密、權限分級、云端備份。
- 設備維護：支持故障預警、遠程診斷、定期自檢。
未來發展趨勢
- 更高精度傳感器：提升數據采集準確度。
- 邊緣計算：本地實時決策，降低云端依賴。
- 綠色能源整合：太陽能供電系統，適應偏遠地區。
- AI模型進化：實現作物生長預測、采收期智能判斷。
