一个成熟的智能温室自动控制系统通常采用分层式架构，自上而下或自下而上地协同工作，确保数据的流畅与指令的精准执行。其典型架构可分为三层：感知执行层、传输层与应用控制层。
感知执行层
这是系统与物理世界直接交互的层面，如同人体的感官和手脚。 由遍布温室的各种传感器组成，负责7x24小时不间断地采集环境数据。主要包括：
- 气候传感器： 温湿度传感器、光照度传感器、二氧化碳浓度传感器等。
- 土壤传感器： 土壤温湿度传感器、土壤pH值传感器、土壤EC(电导率)值传感器等。
- 其他传感器： 摄像头(用于视觉识别作物生长状态和病虫害)、风速/风向传感器等。
- 执行部分(手脚)： 由一系列受控的机电设备组成，负责根据指令改变温室环境。主要包括：
- 气候控制设备： 天窗/侧窗电机、风机、湿帘、内/外遮阳网、加温系统、补光灯等。
- 灌溉施肥设备： 电磁阀、滴灌/喷灌系统、水泵、肥泵等。
传输层
传输层是连接感知执行层与应用控制层的桥梁，负责数据的可靠传输。根据现场情况，可采用有线(如RS485、以太网)或无线(如LoRa、ZigBee、NB-IoT、4G/5G)通信技术。无线传输因其部署灵活、成本较低，已成为主流选择，使得数据能够实时、稳定地汇聚到控制中心。
应用控制层
这是系统的“智慧中枢”，负责数据处理、决策分析和指令下发。
- 边缘控制器/PLC： 部署在温室现场的本地大脑。它能够接收传感器数据，并运行预设的控制逻辑(例如，“若温度高于28℃，则立即开启天窗和风机”)。其优势在于响应迅速，即使在与云端断网的情况下也能维持基本运行。
- 云端平台/服务器： 系统的“超级大脑”。它汇集来自多个温室的数据，提供更强大的功能：
- 数据存储与分析： 存储海量历史数据，并利用大数据技术分析环境参数与作物产量、品质之间的关联。
- 智能决策与模型： 集成专家系统或AI模型，能够根据作物的生长阶段和预期目标，动态调整最优环境参数设定值，实现“按需生长”。
- 人机交互界面： 通过电脑网页或手机APP，为管理者提供直观的数据可视化大屏、远程手动控制、告警信息推送、生长报告生成等功能。
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感知执行层
这是系统与物理世界直接交互的层面，如同人体的感官和手脚。 由遍布温室的各种传感器组成，负责7x24小时不间断地采集环境数据。主要包括：
- 气候传感器： 温湿度传感器、光照度传感器、二氧化碳浓度传感器等。
- 土壤传感器： 土壤温湿度传感器、土壤pH值传感器、土壤EC(电导率)值传感器等。
- 其他传感器： 摄像头(用于视觉识别作物生长状态和病虫害)、风速/风向传感器等。
- 执行部分(手脚)： 由一系列受控的机电设备组成，负责根据指令改变温室环境。主要包括：
- 气候控制设备： 天窗/侧窗电机、风机、湿帘、内/外遮阳网、加温系统、补光灯等。
- 灌溉施肥设备： 电磁阀、滴灌/喷灌系统、水泵、肥泵等。
传输层
传输层是连接感知执行层与应用控制层的桥梁，负责数据的可靠传输。根据现场情况，可采用有线(如RS485、以太网)或无线(如LoRa、ZigBee、NB-IoT、4G/5G)通信技术。无线传输因其部署灵活、成本较低，已成为主流选择，使得数据能够实时、稳定地汇聚到控制中心。
应用控制层
这是系统的“智慧中枢”，负责数据处理、决策分析和指令下发。
- 边缘控制器/PLC： 部署在温室现场的本地大脑。它能够接收传感器数据，并运行预设的控制逻辑(例如，“若温度高于28℃，则立即开启天窗和风机”)。其优势在于响应迅速，即使在与云端断网的情况下也能维持基本运行。
- 云端平台/服务器： 系统的“超级大脑”。它汇集来自多个温室的数据，提供更强大的功能：
- 数据存储与分析： 存储海量历史数据，并利用大数据技术分析环境参数与作物产量、品质之间的关联。
- 智能决策与模型： 集成专家系统或AI模型，能够根据作物的生长阶段和预期目标，动态调整最优环境参数设定值，实现“按需生长”。
- 人机交互界面： 通过电脑网页或手机APP，为管理者提供直观的数据可视化大屏、远程手动控制、告警信息推送、生长报告生成等功能。
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