eSMARTGreen(ESG)：基于物联网的可扩展多温室智能管理架构研究

为解决农业物联网系统中数据交换碎片化、跨温室协同管理困难等问题，研究人员提出eSMARTGreen(ESG)架构，通过模块化设计整合ISO/IEC 30141标准框架与AI决策系统。仿真实验显示其通信延迟低至19-25ms，接收率达72%，为智慧农业集群化运营提供标准化解决方案。

　　

全球人口预计将在2030年达到86亿，传统农业面临资源短缺与效率低下的双重挑战。尽管物联网(IoT)和人工智能(AI)技术已应用于智能温室，但现有系统存在数据孤岛、单温室局限等问题，难以实现多温室集群的协同优化。COVID-19疫情更暴露出农业供应链的脆弱性，凸显自动化管理的紧迫性。

摩洛哥研究人员Abdelhak Mkhida团队在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表研究，提出eSMARTGreen(ESG)架构。该研究采用三项关键技术：1)基于ISO/IEC 30141标准的物联网参考框架确保系统互操作性；2)使用CPN Tools(着色Petri网工具)构建五温室网络仿真模型；3)集成AI驱动的自适应决策模块。

Technological context and challenges
分析指出温室环境变量（温度/湿度/CO₂）的非线性交互会引发叶片黑化等生理紊乱，现有IoT方案缺乏多变量协同调控能力。

Smart greenhouse requirements
提出模块化部署、故障容忍和实时同步三大核心需求，强调需支持ISO标准以实现跨厂商设备兼容。

ESG architecture
架构包含四层：传感层采用LoRaWAN低功耗通信，边缘计算层部署轻量级AI模型，云端实现多温室数据融合，决策层应用强化学习动态优化控制策略。

ESG simulation using CPN Tools
仿真显示系统在极端环境波动下仍保持19-25ms延迟，数据包接收率72%，验证了其在异构网络中的鲁棒性。

Conclusion
ESG首次实现符合国际标准的可扩展多温室管理，其模块化设计支持预测性维护、可再生能源集成等扩展应用。研究为农业4.0(Agriculture 4.0)提供了从单点智能到系统智能的范式转变，未来可应用于垂直农场等新型生产模式。作者特别指出，该架构无需依赖特定硬件供应商，有助于降低中小农场智能化改造成本。