多源数据与风险约束决策的设施农业大棚智能管控系统
—— 面向中小温室的低成本、低门槛智能化改造方案
第一部分｜封面与项目概况
1. 封面
- 项目名称：
基于多源数据与风险约束决策的设施农业大棚智能管控系统 - 副标题：
面向中小温室的低成本、低门槛智能化改造方案 - 参赛类别：
科技发明制作 A 类 / 智慧农业专项 - Slogan：
让大棚管理，从“拍脑袋”走向“有依据”
2. 项目一句话概览
- 做什么：一套面向中小型设施农业的智能管控系统
- 怎么做：多源感知 + 风险约束决策 + 去屏化交互
- 为谁做：不会用、不敢用、用不起复杂智能设备的种植户
- 核心价值：减少误操作风险，提高管理稳定性
第二部分｜背景与真实痛点
3. 行业背景
- 国家层面：设施农业现代化、数字农业持续推进
- 行业现实：
- 农业劳动力老龄化
- 种植经验高度依赖个人
- 智能设备“装而不用”
- 关键判断：
当前设施农业的主要矛盾不是“有没有设备”，而是“设备是否真正可用”
4. 核心痛点分析
痛点一：感知信息不完整
- 仅监测空气温湿度
- 忽略土壤状态、外部气象
- 决策依据片面
痛点二：控制逻辑过于简单
- 固定阈值控制（如高温即通风）
- 无法区分不同风险场景
- 易引发干热风、炸根等问题
痛点三：系统复杂且成本高
- 工控机 / PLC / 触控屏方案
- 学习成本高、维护成本高
- 农户难以长期使用
第三部分｜解决方案总体思路
5. 系统整体架构
设计原则：
- 信息要全，但呈现要简单
- 决策要谨慎，优先规避风险
- 交互不学习，直接上手
系统架构：
- 感知层：环境、土壤、外部气象
- 决策层：多目标风险约束决策
- 执行层：通风、灌溉、微喷等
- 交互层：微信小程序（唯一入口）
第四部分｜核心技术实现
6. 多源数据融合感知
- 数据来源：
- 高频：棚内温湿光
- 中频：外部气象数据
- 低频：作物生理阈值模型
- 监测视角：
- 冠层环境
- 根区土壤
- 目标：为决策提供稳定、完整的数据输入
7. 风险约束决策机制
核心思想：
在多个可执行控制策略中，优先选择风险最低的方案
- 输入：多源环境状态
- 输出：控制策略组合（而非单一动作）
典型应用场景：
- 高温 + 低湿 + 大风
- 不直接开窗
- 优先启动湿帘或微喷
- 再评估通风条件
特点：
- 不追求短期最优
- 优先避免明显错误操作
8. 系统稳定性与工程可靠性
- 工业级电路设计
- 光耦隔离、过零触发
- 网络异常下支持本地运行
- 适应长期无人值守环境
第五部分｜产品实现
9. 硬件产品：去屏化智控终端
- 核心配置：
- MCU 主控
- 4G Cat.1 通信
- 工业级传感接口
- 去屏化优势：
- 降低成本
- 降低故障率
- 降低学习门槛
成本说明：
- 控制终端 BOM 成本约 510 元
- 不含执行器（风机、水泵等）
10. 软件产品：微信小程序
- 设计原则：
- 少按钮
- 少页面
- 强反馈
- 核心功能：
- 状态卡片展示
- 异常自动提醒
- 控制原因说明
- 价值：增强用户信任感与可理解性
第六部分｜系统验证与初步效果
11. 原型运行情况
- 已完成：
- 系统原型搭建
- 模拟环境测试
- 连续运行验证
- 初步效果：
- 减少极端操作
- 降低人工干预频率
- 用电、用水更加平稳
第七部分｜市场与竞争分析
12. 目标用户与市场切入
- 目标用户：
- 中小型设施农业种植户
- 农业合作社
- 切入策略：
- 单棚改造
- 单功能起步
- 核心目标：快速复制，而非全面覆盖
13. 竞争对比优势
| 对比维度 | 本项目 | 传统方案 |
|---|---|---|
| 成本 | 低 | 高 |
| 操作方式 | 微信小程序 | 工控屏 |
| 决策逻辑 | 风险约束 | 固定阈值 |
第八部分｜团队与发展规划
14. 团队分工
- 项目负责人：系统整合与推进
- 算法与模型：决策逻辑设计
- 硬件与系统：终端与可靠性
- 指导资源：农业与工程方向支持
15. 发展规划
- 阶段一：系统稳定运行与优化
- 阶段二：典型场景模型积累
- 阶段三：规模化复制与推广
第九部分｜结语
16. 项目总结
我们不试图让机器“比人聪明”，
而是先让系统“不犯低级错误”。
- 低成本
- 可复制
- 可持续