摘要：随着第二十六届中国（寿光）国际蔬菜科技博览会于2025年4月20日开幕，吸引了众多游客、专业人士以及媒体的关注。开幕首日接待游客量达 81823 人次，展馆内人头攒动，巨形番茄树、空中红薯、打药机器狗、数字化育苗、植物工厂等“奇观”，引得游客频频驻足拍照。

央视记者报道：植物工厂让太空种菜也能成为现实

随着第二十六届中国（寿光）国际蔬菜科技博览会于2025年4月20日开幕，吸引了众多游客、专业人士以及媒体的关注。开幕首日接待游客量达 81823 人次，展馆内人头攒动，巨形番茄树、空中红薯、打药机器狗、数字化育苗、植物工厂等“奇观”，引得游客频频驻足拍照。

在菜博会十号馆的植物工厂，可以看到所有的植物都是在纯人工环境下生长。在自然生态条件不充分的情况下（比如沙漠、海洋、南极甚至外太空），也能够解决蔬菜生长和种植的难题。植物工厂是利用物联网系统，对植物生长所需的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度、营养液酸碱度等环境条件，进行实时监测和自动的控制，不受或者是少受自然环境的影响。

既然植物工厂具有这么多的优点，如果再将人工智能、数字孪生等技术和植物工厂结合起来，并把他们整合到集装箱中，打造出移动式的蔬菜种植舱会是什么样的呢。今天我们就一块来探讨一下这个话题吧。

随着全球人口增长、城市化进程加快以及传统农业面临的资源短缺和环境压力，现代农业亟需创新技术来提升效率、降低成本并实现可持续发展。人工智能（AI）与数字孪生技术的结合，为这一挑战提供了探索全新解决方案的可能性。本文将重点介绍“数字孪生集装箱植物工厂”及其与人工智能（AI）的深度融合，探讨其功能特点、应用场景以及实现的价值。

一、什么是数字孪生集装箱植物工厂

数字孪生集装箱植物工厂是一种基于数字孪生技术的现代化农业模式，是结合了数字孪生技术、物联网、人工智能、大数据和云计算等前沿技术的现代农业创新实践。

该系统通过构建集装箱式植物工厂的虚拟模型，实现对物理实体的实时映射和仿真模拟；通过对物理实体的实时数据监测（采集及整合）、仿真模拟（精准模拟及调控植物生长环境）和调控策略优化，不断完善植物工厂的生产管理流程和调控策略，提高资源利用效率，为农业教育、科研和生产提供技术方案支持，推动现代农业技术发展。

二、人工智能与数字孪生的融合可以实现的功能

（一）远程监控与协作

数字孪生系统支持多用户远程访问和操作，可通过网络平台实时查看运行数据并进行协作。可以通过数字孪生系统对实体集装箱植物工厂进行远程控制，对实体植物工厂内各种可控设备远程开启、关闭，设置各项环控参数、水肥参数等。这种虚实结合的方式不仅提高了工作效率，还降低了运营成本。

（二）智能化决策与调控

数字孪生系统对实体植物工厂内各项数据（如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境数据，EC、pH值等水肥数据，作物生长状态数据，病虫害发生数据，监控画面等）进行实时监测、采集、整合。通过AI算法对采集到的数据进行分析、诊断（和预警），判断各项数据是否异常并提供优化策略，并最终实现自动调整环境参数、水肥参数，确保作物在最佳条件下生长。

例如，欧倍尔自研AI工具，可实现对传感器获取的环境数据、水肥数据等进行诊断、分析，检测到某些环控数据存在异常（不满足植物最佳生长条件），系统会自动调整设备运行状态并发出预警信息，减少人工干预。

（三）病虫害的监测、预警和防治

综合利用图像采集设备、传感器设备等，实时监测病虫害的发生情况。通过AI分析、诊断、大数据匹配，快速识别病虫害或缺素类型，发出预警信息，并给出综合解决方案。

利用AI技术，可基于多源数据如图像识别结果、传感器数据以及作物生长历史数据等信息，进行更全面准确的诊断。在病虫害早期检出并提供解决方案，比人工巡查的效率更高、发现更早；AI可制定综合防治方案，将生物防治、物理防治和化学防治相结合，能综合考虑农药的药效、残留期、对环境的影响等，精准推荐适合的农药种类、用药剂量和用药时间，避免农药滥用和误用。

（四）历史数据统计分析、预测及优化

通过数字孪生系统可以随时查看、调取实体植物工厂历史监控画面、历史数据和操作管理记录，通过AI分析并输出如成本投入分析、产量/产值统计分析、种植管理报告等成果，并输出可进一步优化生产管理的调整策略和方案。

AI模型能够基于历史数据预测作物产量、病虫害发生趋势以及设备故障风险，帮助管理者提前采取措施。例如，欧倍尔自研AI工具可以分析作物生长状态，提供种植方案建议，并预测成本投入和产量。

（五）作物生长状态模拟、产量预测

搭建数据库，建立环境参数-成本投入、环境参数-产量产出、环境参数-作物生长状态（及产量形成）等数据模型，利用AI算法进行数据拟合和三维可视化模拟，实现对作物生长及产量形成的动态模拟和预测。

比如，输入一系列影响作物生长发育的数据，计算得出作物生长状态模拟（及产量预测）结果，以数据和三维可视化呈现模拟结果。当进行实际种植实验的验证后，又可以对模拟结果进行校正（数据及模型），从而不断优化模型和算法。

（六）虚拟培训与实训

AI驱动的虚拟仿真软件，允许学生及农业从业者（新员工）在无风险环境中学习操作流程，熟悉设备功能和生产管理技巧，不断积累专业知识和经验。这种方式降低了实际操作中的失误率，减少了实操培训的成本，提高了学习和培训的效率和效果。

三、功能特点与应用场景

（一）理论学习与仿真实验

数字孪生集装箱植物工厂提供了一个理论学习和仿真实验的平台，用户可以通过软件模拟从播种到收获的全过程，了解不同环境参数对作物生长的影响。

（二）科研与教学支持

该系统为农业科研和教学提供了强大的工具。研究人员可以在虚拟环境中进行实验设计和数据分析，模拟特定环境参数下的作物生长状态和产量形成，缩短研发周期，降低实验成本。同时，学生可以通过虚拟仿真软件进行无风险实训，提升动手能力和理论知识。

（三）现代农业生产方案

数字孪生集装箱植物工厂适用于城市农业、沙漠农业等多种场景，通过精准控制环境参数，实现全年无季节限制的高效生产。例如，在城市闲置空间或灾区等特殊环境下，该系统能够快速部署并提供新鲜农产品。

（四）资源管理与能耗优化

系统通过AI算法优化资源分配，减少能源浪费。例如，通过动态调整设备运行时间，降低能耗并延长设备寿命。

（五）病虫害预警与管理

AI驱动的病虫害诊断工具能够实时监测植物健康状况，提前预警潜在问题，并提供综合防治方案。

四、解决的问题与实现的价值

（一）解决传统农业的痛点

数字孪生集装箱植物工厂通过精准控制环境参数，减少了对化学农药和肥料的依赖，降低了生产成本和环境污染。此外，该系统还解决了土地资源紧张的问题，提高了单位面积产量。

（二）推动农业教育与人才培养

通过虚拟仿真和实训平台，学生可以更直观地理解农业原理和操作流程，提升综合素质和创新能力。同时，教师可以通过该系统开发课程内容，提高教学质量。

（三）促进农业科技创新

数字孪生技术为农业科研提供了强大的工具平台，加速了新技术的研发和应用。例如，在作物生长模拟、病虫害预测等领域取得了显著成果。

（四）提升农业生产的可持续性

通过优化资源利用和减少能源消耗，数字孪生集装箱植物工厂实现了农业生产的绿色化和可持续发展。

五、未来展望

数字孪生集装箱植物工厂是人工智能与现代农业深度融合的典范。它不仅解决了传统农业面临的诸多问题，还为教育、科研和生产提供了全新的解决方案。通过智能化决策、精准调控和虚拟仿真等功能，该系统正在引领现代农业向智能化、精细化和可持续化方向迈进。

随着人工智能和数字孪生技术的不断发展，数字孪生集装箱植物工厂的应用前景将更加广阔。随着技术的普及和成本的降低，数字孪生集装箱植物工厂有望成为现代农业的重要组成部分，为全球粮食安全和可持续发展贡献力量。

来源：北京欧倍尔