AI不仅会开发温室软件,还能自己种菜:荷兰智慧温室正在发生什么?

过去，温室种植高度依赖种植者的经验。什么时候调整温度、如何平衡营养生长与生殖生长、何时灌溉施肥，往往需要经验丰富的种植专家根据作物状态和环境变化做出判断。如今，这种传统的生产管理模式正在发生变化。

随着传感器、人工智能（AI）和自动化控制技术的快速发展，温室园艺正从经验驱动向数据驱动转型。AI不仅能够分析数据、预测产量，还开始直接参与环境调控、作物管理和生产决策。

在荷兰瓦赫宁根大学及研究中心（WUR）、Delphy公司和荷兰温室园艺协会（Glastuinbouw Nederland）联合举办的一场数字化活动中，研究人员和行业专家展示了多项令人关注的技术进展。

未来的温室，究竟还需要多少人工干预？AI能否真正取代经验丰富的种植者？

过去几年，ChatGPT等生成式AI工具迅速普及。对于温室种植者而言，利用AI查询技术资料、分析生产数据或解决日常问题，已经不再新鲜。

但AI的下一阶段，可能远不止于此。

荷兰独立IT专家Serge de Beer认为，未来的趋势是AI智能体（AI Agents）的广泛应用。

与传统聊天机器人不同，AI智能体不仅能够回答问题，还可以自主执行一系列任务。

例如，一个连接了温室生产管理系统的AI智能体，可以自动读取环境控制系统中的温度、湿度、光照和能源消耗数据，结合历史生产记录进行分析，并定期生成生产报告。

它还可以根据数据变化识别异常、预测发展趋势，并向种植者提出管理建议。

这意味着，AI将逐步从被动响应问题的工具，转变为主动参与生产管理的数字助手。

更进一步，当AI智能体与温室控制系统深度集成后，未来甚至可能在预设权限和安全规则内，自主执行部分生产管理任务。

不过，De Beer也强调，在涉及关键生产决策时，仍然需要专业人员进行审核和监督。

AI可以帮助种植者更快地做出决策，但决策是否科学，仍然取决于数据质量、模型可靠性以及农业专业知识。

温室数字化转型一直面临一个现实问题：专业软件开发成本高、周期长，而现成的商业软件又未必完全符合每家企业的需求。

如今，AI支持的“氛围编程”（Vibe Coding），一种新型软件开发方式正在改变这一局面。

简单来说，用户只需用自然语言描述想要实现的功能，AI便可以自动编写代码、创建文件并生成应用程序。

即使完全没有编程经验，也可以尝试开发自己的管理工具。

在现场演示中，IT专家De Beer利用Claude的编程环境，为一家番茄种植企业开发生产成本分析仪表盘。

最初的要求并不复杂：将温室能源采购与生产成本计算相结合，并通过历史和模拟数据构建可视化界面。

随后，现场参与者不断增加新的要求，包括电力和天然气价格、余电上网、能源市场变化、人工成本，以及不同生产情景的模拟功能。

令人惊讶的是，仅仅15分钟，一套界面完整、功能丰富的仪表盘便生成了。

用户可以通过滑动条调整不同参数，相关图表随之实时更新。

AI甚至主动加入了温室面积、LED补光功率等用户未明确提出的变量。

以一家占地13公顷、采用人工补光的串收番茄种植企业为例，该模型预测产量可达79.5公斤/平方米，单位生产成本约为1.07欧元/公斤。

从界面来看，这几乎就是一套专业的温室生产管理软件。

然而，问题也随之出现。

看起来专业的软件，并不意味着其计算结果一定可靠。

演示中的AI模型承认，它无法访问荷兰温室园艺定量信息数据库（KWIN）。因此，部分计算参数和变量关系可能缺乏可靠的行业数据支持。

对于涉及能源、劳动力、作物产量和市场价格的复杂模型，即使只有一项关键参数出现偏差，也可能导致最终结果严重失真。

De Beer建议，企业在利用AI开发生产管理软件时，应从简单模型开始，先验证单一变量的计算逻辑，再逐步增加复杂功能。

此外，还可以利用历史生产数据对模型进行回测。例如，根据3月至6月的作物生长数据预测8月份产量，再与实际收成比较，评估模型的准确性。

这一案例传递了一个重要信号：

AI正在大幅降低农业数字化工具的开发门槛，但真正决定其商业价值的，仍然是模型的科学性与可靠性。

尽管温室已经安装了大量传感器和摄像头，但作物监测仍然有不少工作依赖人工完成。

例如，观察植株长势、检查叶片背面的害虫、记录开花结果情况，以及评估营养生长和生殖生长的平衡。

这些工作不仅耗时，还存在一个问题：不同观察者的判断可能不完全一致。

对于依赖高质量数据进行决策的AI系统而言，这种人为差异会直接影响模型的准确性。

智能眼镜可能为解决这一问题提供新的思路。

种植者佩戴智能眼镜巡视温室时，可以在不占用双手的情况下，通过语音指令拍摄作物图像，并同步记录观察信息。

例如，当种植者发现某片叶子上存在蚜虫时，只需说出“拍照，第3片叶子发现5只蚜虫”，设备便可以记录相关图像、时间和语音信息。

部分智能眼镜还具备眼动追踪功能，能够记录观察者的视线位置，从而更准确地识别其关注的植株部位。

这些数据未来还可以结合AI图像识别技术，实现害虫识别、虫口数量统计和作物生长状态分析。

智能眼镜还可以支持远程专家实时查看温室中的作物问题，并提供技术指导。

与完全依赖固定摄像头或机器人相比，智能眼镜保留了人工观察的灵活性，同时提高了数据采集的效率和标准化程度。

从长远来看，这类设备可能成为连接传统人工巡田与自主作物监测系统的重要过渡技术。

人工智能是否真的能够管理作物？

瓦赫宁根大学及研究中心开展的Agros II示范项目，为这一问题提供了有价值的实践案例。

研究人员选择黄瓜作为试验作物，因为黄瓜对环境变化反应迅速，适合用于比较不同管理策略的效果。

项目设置了三个温室隔间，在统一的生产目标下，分别采用不同的管理方式。

第一种：黑箱式AI自主控制

由具有自学习能力的AI算法直接管理温室。系统能够根据数据自主调整生产参数，但其内部决策逻辑并不完全透明。

第二种：数字孪生控制

利用基于作物生理模型和气候模型构建的数字孪生系统，模拟作物生长与环境之间的关系，并据此制定控制策略。

第三种：人工专家管理

由种植专家负责决策，但有一项特殊限制：专家不能直接进入温室观察作物，只能通过仪表盘提供的数据进行管理。

这种设计使研究人员能够比较不同决策模式的实际表现。

人工管理：经验丰富，也可能过度干预

试验发现，即使是经验丰富的种植专家，在完全依赖数据进行决策时，也会面临挑战。

为了准确掌握作物状态，研究团队不得不增加更多测量指标，例如植株营养生长与生殖生长之间的平衡，以及不同冠层位置的叶面积指数（LAI）。

虽然人工管理区最终取得了接近目标的产量，但仍然出现了一些管理偏差。

例如，在天气异常温暖、光照充足的情况下，植株叶片生长加快，但疏果措施未能及时跟进，导致果实负载过高。

当环境条件发生变化时，作物便面临更高的果实败育和脱落风险。

研究还发现，种植者有时容易根据短期数据波动做出较大幅度的管理调整。

这些调整可能在短期内产生效果，却又引发新的生长失衡，迫使管理者继续采取补偿措施。

最终，频繁偏离既定管理策略可能导致产量下降。

AI管理：调整更温和，作物生长更稳定

相比之下，AI控制区的作物表现出更加稳定的生长状态。

AI算法倾向于通过连续、小幅度的参数调整，逐步引导作物向预设目标发展，而不是频繁进行大幅干预。

这种控制方式给参与试验的种植者留下了深刻印象。

不过，AI也并非没有问题。

尽管系统与项目第一年的试验相比已有明显改进，但仍然出现了营养生长过旺的现象。

植株叶片生长过于茂盛，甚至有人开玩笑说：“这里简直是在种生菜。”

由于营养生长与生殖生长之间的平衡受到影响，最终产量略有下降。

这说明，AI虽然能够保持控制过程的稳定性，但如果优化目标或模型参数设置不合理，仍可能产生不理想的结果。

数字孪生：现阶段更稳妥的选择？

三个管理模式中，数字孪生系统展现出了值得关注的优势。

试验结果表明，该系统在几乎不影响作物表现的情况下，实现了比人工专家管理更低的能源消耗。

与此同时，数字孪生系统能够在预设范围内持续调整环境参数，使作物逐步接近目标状态。

尤其值得注意的是，在协调温度与光照之间的关系时，数字孪生系统表现得比人工管理更加稳定。

尽管种植者已经采用了辐射—温度比（RTR）等管理方法，但数字孪生系统仍展现出更强的持续控制能力。

这意味着，与完全依赖黑箱式AI算法相比，将作物生理知识、数学模型与自动控制技术结合，可能是现阶段实现自主种植更可靠的发展路径。

相比温度、湿度和光照控制，灌溉与施肥的自主化仍然面临更大挑战。

作物的水分和养分需求受到生长阶段、环境条件、基质状态以及不同元素之间相互作用的影响。

因此，真正实现自主水肥管理，不只是按照固定时间表进行灌溉施肥，而是需要系统能够持续感知作物需求，并动态调整管理策略。

为此，WUR正在推进自主水肥一体化系统（Autonomous Fertigation System，AuFerti）项目。

该项目尝试整合多种监测技术，包括大量元素和微量元素的离子特异性测量、基质板称重系统，以及光合有效辐射（PAR）传感器等。

通过这些技术，系统可以获得更加详细的水分和养分信息，为智能决策提供数据基础。

WUR开发的eBAB施肥控制模型则为自主控制提供算法支持，将监测和分析结果转化为灌溉施肥决策。

目前，研究团队正在验证不同数据模型之间的协同运行能力，并计划通过温室试验，将自主控制系统与传统灌溉施肥策略进行比较。

在数字化活动中，当被问及最希望实现自动化的生产环节时，种植者普遍关注营养液配方的精细化调整，以及不同养分元素之间比例的精准控制。

约半数参与者预计，可靠的自主水肥一体化控制技术有望在未来五年内实现。

但值得注意的是，大多数种植者仍然希望获得详细的离子特异性养分数据，以便判断系统做出的决策是否合理。

这反映出一个现实需求：

即使AI能够自主完成灌溉施肥，种植者仍然需要理解系统为什么做出这样的决策。

因此，未来的自主水肥管理系统不仅要具备精准控制能力，还需要具备可解释性、可靠性和足够的数据透明度。

从上述案例可以看出，人工智能正在逐步进入温室生产的各个环节。

AI智能体能够自主分析数据并执行任务；氛围编程让普通种植者也有机会开发自己的数字化工具；智能眼镜提高了作物数据采集效率；数字孪生系统则开始直接参与生产控制。

与此同时，自主水肥一体化技术也正在从研究阶段向实际应用迈进。

然而，这些技术的发展并不意味着种植专家将很快被完全取代。

相反，随着AI越来越深入地参与生产管理，农业专业知识的重要性可能进一步凸显。

首先，AI需要高质量的数据。

无论算法多么先进，如果输入的数据存在偏差，最终决策都可能出现问题。

其次，AI需要科学合理的优化目标。

例如，如果系统过度追求叶面积或营养生长，就可能忽视果实发育和最终产量。Agros II项目中AI控制区出现的营养生长过旺现象，正说明了这一问题。

最后，AI需要经过验证的作物生理模型和生产管理逻辑。

在真实的温室生产中，作物生长是一个复杂的动态过程。光照、温度、水分、养分和生殖生长之间存在密切联系，单纯依靠数据相关性，并不一定能够准确理解其中的生物学机制。

这也是数字孪生技术值得关注的原因。

它并非完全依赖AI从数据中自行寻找规律，而是将已有的作物生理知识与实时数据相结合，使系统决策具有更加明确的科学依据。

未来，种植专家的工作重心可能逐步从日常参数调整，转向生产策略制定、模型验证、异常情况判断和智能系统监督。

换句话说，AI未必会取代种植专家，但善于利用AI的种植者，可能拥有更强的生产管理能力。

过去，温室自动化主要解决的是设备执行问题，例如自动通风、加温、补光和灌溉。

如今，人工智能正在进一步进入生产决策层面。

从“自动执行指令”到“自主分析并制定决策”，这是温室园艺数字化转型的重要变化。

但真正的智慧农业，并不是简单地将所有生产管理工作交给AI，而是将传感器技术、作物生理模型、数据分析、自动控制和农业专业知识有机结合。

荷兰的相关实践表明，人工智能已经展现出提升生产稳定性、优化资源利用和降低管理复杂度的潜力，但距离全面可靠的自主种植仍有一段路要走。

对于温室种植企业而言，与其急于追求完全无人化，不如从数据标准化、生产模型验证和关键环节的智能化改造入手，逐步建立可靠的数字化管理体系。

未来温室竞争力的关键，可能不再只是拥有多少自动化设备，而是谁能够更有效地将数据、作物知识与人工智能转化为稳定的生产力。

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