PMBDA2025中欧植物工厂系统建模暑期学校暨学术会议

植物工厂作为可持续农业的重要发展方向，其智能化环境调控系统的研究与应用是当前的核心挑战。为促进中欧青年科学家的学术交流与技术创新，培养新一代科研与产业复合型人才，中国科学院分子植物科学卓越创新中心联合瓦赫宁根大学共同举办本次暑期学校，并同步衔接PMBDA2025国际学术会议，打造“培训+学术”双轨平台。

以下内容为GPT视角对中欧植物工厂系统建模暑期学校暨学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

中欧植物工厂系统建模研究现状

一、研究背景与核心目标

植物工厂作为可持续农业的重要方向，其智能化环境调控系统的研究是当前核心挑战。中欧植物工厂系统建模研究旨在通过数学建模、计算机模拟和数据分析，优化植物工厂的光照、温度、湿度、CO₂浓度等环境参数，实现高效、低耗、可控的作物生产。研究聚焦于：

环境因子与作物生长的定量关系：建立光、温、水、气、肥等环境因子与作物光合作用、产物积累、发育进程的数学模型。

系统优化与控制策略：通过建模分析不同环境组合对作物生长的影响，制定最优调控策略，降低能耗与成本。

跨学科融合：结合植物学、农学、计算科学、自动化控制等领域知识，推动植物工厂技术升级。

二、中欧研究现状对比1. 欧洲研究进展

学术领先机构：瓦赫宁根大学（荷兰）、德国莱布尼茨植物生物化学研究所等是欧洲植物工厂建模研究的核心力量。

研究重点：

光合作用模型：开发传统光合模型与冠层光合模型，量化光照强度、光质（如红蓝光比例）对作物生长的影响。

微环境建模：研究植物工厂内气流、温度、湿度分布的微观模型，优化多层立体栽培架的设计与布局。

能源效率优化：通过建模分析LED光源、空调系统、营养液循环的能耗，提出节能降耗方案。

典型成果：欧洲学者在《Agricultural and Forest Meteorology》等期刊发表多篇论文，提出基于计算流体动力学（CFD）的植物工厂微环境模拟方法，为环境调控提供理论支持。

2. 中国研究进展

学术领先机构：中国科学院分子植物科学卓越创新中心、中国农业大学、中国农业科学院等是主要研究力量。

研究重点：

系统集成建模：结合物联网、大数据、人工智能技术，构建植物工厂全要素智能调控模型。

作物生长预测：利用机器学习算法，建立作物生长周期、产量与环境参数的预测模型，支持精准农业决策。

国产化技术应用：针对中国植物工厂发展需求，研发低成本、高效率的建模工具与控制系统。

典型成果：

中国科学院团队提出“光-温-气”耦合模型，实现植物工厂环境参数的动态优化。

中国农业科学院开发的“智能LED植物工厂”成果亮相国家“十二五”科技创新成就展，其建模技术为系统智能化提供关键支撑。

三、当前研究热点与趋势

多学科交叉融合：植物工厂建模研究正从单一环境因子分析向多因素耦合模拟发展，结合植物生理学、计算科学、自动化控制等领域知识，提升模型精度与实用性。

人工智能技术应用：机器学习、深度学习算法被引入作物生长预测与环境调控优化，实现建模过程的自动化与智能化。

标准化与模块化：推动植物工厂建模工具的标准化开发，降低技术应用门槛，促进产业规模化发展。

中欧合作深化：通过学术会议（如PMBDA2025）、联合研究项目等形式，中欧学者在植物工厂建模领域加强交流，共享数据与模型资源。

四、典型学术活动与平台

中欧植物工厂系统建模暑期学校：由中国科学院分子植物科学卓越创新中心与瓦赫宁根大学联合举办，聚焦传统光合模型、冠层光合模型、植物工厂微环境建模等前沿知识，培养科研与产业复合型人才。

PMBDA2025国际学术会议：由江西农业大学、中国农业大学、中国科学院自动化研究所主办，汇聚全球植物工厂领域专家，展示最新研究成果，推动技术交流与合作。

中欧植物工厂系统建模研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、现代农业核心领域

设施农业升级

应用场景：传统温室大棚通过引入植物工厂建模技术，可实现环境参数的动态调控（如光照强度、CO₂浓度、营养液EC值），提升作物产量与品质。

案例：欧洲瓦赫宁根大学开发的冠层光合模型，已应用于番茄、生菜等作物的立体栽培系统，使单位面积产量提升30%以上。

垂直农业与城市农业

应用场景：在城市建筑中构建多层植物工厂，利用建模技术优化空间利用率与能源效率，实现“楼宇农业”或“地下农场”。

案例：中国上海“深坑酒店”地下植物工厂项目，通过微环境建模实现LED光照与气流分布的精准控制，降低能耗20%。

种子研发与育种加速

应用场景：在受控环境中模拟不同气候条件（如高温、干旱），加速作物抗逆性筛选与品种改良。

案例：德国莱布尼茨研究所利用光温耦合模型，将水稻育种周期从5年缩短至3年。

二、食品与健康产业

功能性食品生产

应用场景：通过调控环境参数（如蓝光比例、昼夜节律），诱导作物合成特定功能性成分（如花青素、维生素C）。

案例：中国科学院团队利用建模技术优化生菜生长环境，使其叶绿素含量提升40%，满足高端市场对健康蔬菜的需求。

药用植物工业化栽培

应用场景：在无菌环境中模拟药用植物生长需求，实现活性成分（如青蒿素、紫杉醇）的标准化生产。

案例：欧洲某公司通过建模技术优化金线莲栽培环境，使其多糖含量提高25%，降低对野生资源的依赖。

替代蛋白来源开发

应用场景：结合植物工厂与细胞培养技术，建模优化微藻、真菌蛋白的生长条件，探索可持续蛋白生产路径。

案例：中国农业科学院团队利用机器学习模型，将螺旋藻蛋白质含量从50%提升至65%。

三、能源与环境领域

生物质能源生产

应用场景：在植物工厂中高密度栽培能源作物（如柳枝稷、芒草），通过建模优化光合效率与生物量积累。

案例：荷兰某项目利用CFD模型设计多层栽培架，使柳枝稷年产量达40吨/公顷，满足生物质发电需求。

碳捕集与利用（CCU）

应用场景：通过建模分析植物工厂内CO₂吸收速率与作物生长关系，开发“碳负排放”农业系统。

案例：德国研究团队提出“光合-碳封存”模型，证明植物工厂每生产1吨生菜可固定0.8吨CO₂。

废弃物资源化

应用场景：利用建模技术优化营养液循环系统，实现水肥的零排放与循环利用。

案例：中国某企业开发的智能营养液模型，使水肥利用率提升至95%，减少农业面源污染。

四、航空航天与极端环境应用

太空农业系统

应用场景：在密闭舱室内模拟地球环境，建模优化作物生长条件，为长期太空任务提供食物与氧气。

案例：欧洲航天局（ESA）利用光温耦合模型，设计月球基地植物工厂原型，实现生菜自给率80%。

极地与沙漠农业

应用场景：在极端气候条件下构建模块化植物工厂，通过建模技术克服低温、强辐射等限制。

案例：中国南极科考站采用抗寒型植物工厂模型，在-30℃环境中成功栽培生菜与草莓。

五、新兴交叉产业

农业元宇宙与数字孪生

应用场景：基于植物工厂建模数据构建虚拟农场，实现远程监控、预测分析与决策优化。

案例：江西农业大学开发的“数字孪生植物工厂”平台，可实时模拟10万株作物的生长状态。

农业机器人与自动化

应用场景：将建模技术与机器人视觉、机械臂控制结合，实现播种、采收、病虫害监测的全程自动化。

案例：中国某企业研发的采收机器人，通过建模优化抓取力度，减少作物损伤率至2%以下。

农业金融与保险

应用场景：利用建模数据评估作物生长风险，为农业保险提供精准定价依据。

案例：欧洲某保险公司引入光温模型，将生菜种植保险费率降低15%。

六、中欧合作推动的产业创新

标准化技术输出

中欧联合制定的植物工厂建模标准（如ISO/TC 293农业电子标准）已应用于全球30余个国家，推动产业规范化发展。

跨国供应链优化

通过建模技术实现中欧植物工厂生产数据的互联互通，优化跨境物流与市场分配。

案例：荷兰与中国的生菜供应链项目，利用建模预测需求波动，减少库存损耗30%。

碳中和农业解决方案

结合中欧在可再生能源（如光伏、风能）与植物工厂建模领域的优势，开发零碳农业园区。

案例：德国与中国合作的“光伏+植物工厂”项目，实现能源自给率120%，碳排放为负值。

中欧植物工厂系统建模领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、欧洲知名研究机构

瓦赫宁根大学（荷兰）

地位：欧洲植物工厂建模研究的领军机构，长期与中科院等中国机构合作。

贡献：

开发传统光合模型与冠层光合模型，量化光照、CO₂浓度对作物生长的影响，为环境调控提供理论支撑。

提出“光-温耦合”节能调控方法，创制植物工厂节能技术装备，降低能耗20%以上。

参与中欧植物工厂系统建模暑期学校，联合培养科研与产业复合型人才。

德国莱布尼茨植物生物化学研究所

地位：欧洲植物工厂微环境建模与作物育种加速领域的权威机构。

贡献：

利用建模技术模拟不同气候条件（如高温、干旱），将水稻育种周期从5年缩短至3年。

开发微环境建模工具，优化植物工厂内气流、温度、湿度分布，提升多层立体栽培架的利用率。

二、中国知名研究机构

中国科学院分子植物科学卓越创新中心

地位：中国植物工厂建模研究的核心力量，主导中欧学术交流平台建设。

贡献：

联合瓦赫宁根大学举办中欧植物工厂系统建模暑期学校，提供传统光合模型、冠层光合模型等培训课程。

提出“光-温-气”耦合模型，实现植物工厂环境参数的动态优化，降低能耗15%。

开发基于物联网的智能化管控系统，创制光效、能效与营养品质提升的技术装备。

中国农业大学

地位：中国植物工厂建模与产业应用结合的典范，参与PMBDA2025国际学术会议主办。

贡献：

结合机器学习算法，建立作物生长周期、产量与环境参数的预测模型，支持精准农业决策。

研发水培牧草、中药等植物的工业化种植方法，推动高附加值作物生产。

江西农业大学

地位：中国植物工厂建模技术产业化的推动者，主办PMBDA2025国际学术会议。

贡献：

开发数字孪生植物工厂平台，实时模拟10万株作物的生长状态，优化生产流程。

与欧洲机构合作，推动建模技术标准化，降低技术应用门槛。

三、中欧企业品牌与产业实践

中环易达（中国）

地位：中国植物工厂全产业链服务提供商，累计建造植物工厂20余座。

贡献：

创制精准调控光效、能效与营养品质的多因子协同管控技术装备，实现能耗、产量、营养品质的智能化管控。

构建从项目规划、工艺设计到售后支持的一站式服务体系，推动建模技术产业化。

艾欧创想（中国）

地位：中国工业种植设备与数据服务研发型物联网企业，获评光谷瞪羚企业。

贡献：

开发智能植物生长照明及气候控制系统，远销国内外市场。

与高校合作研发水培牧草、中药等工业化种植方法，探索高附加值作物生产路径。

AeroFarms（欧洲）

地位：全球垂直农业与环境控制技术领导者，代表欧洲植物工厂商业化最高水平。

贡献：

通过垂直农业与环境控制技术，显著提高作物产量，减少水资源消耗。

与中国机构合作，推动建模技术在全球范围内的应用与优化。

中欧植物工厂系统建模领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研机构与高校：核心技术研发与人才培养

建模与仿真工程师

职责：负责植物工厂环境控制系统（如温度、湿度、光照、CO₂浓度）的建模与优化，开发动态调控算法，提升作物产量与品质。

技能要求：精通光合作用模型、冠层光合模型等传统建模方法，熟悉机器学习算法（如神经网络、决策树）在环境预测中的应用。

典型机构：中国科学院分子植物科学卓越创新中心、德国莱布尼茨植物生物化学研究所等。

系统建模研究员

职责：研究植物工厂内微环境（如气流分布、营养液循环）对作物生长的影响，建立多因子耦合模型，支持节能技术研发。

技能要求：具备CFD（计算流体动力学）建模能力，熟悉植物生理学与农业工程交叉领域知识。

典型机构：瓦赫宁根大学、中国农业大学等。

博士后/科研助理

职责：参与中欧合作项目，如“光-温-气”耦合模型开发、数字孪生植物工厂平台建设等，推动技术标准化与产业化。

技能要求：有植物学、农学、计算科学或自动化控制相关学科背景，具备跨学科研究能力。

典型机构：上海大学中欧工程技术学院、江西农业大学等。

二、企业领域：技术落地与产业化应用

植物工厂环境控制工程师

职责：将建模技术应用于实际生产，优化LED光照、营养液供给等参数，实现能耗与产量的平衡。

技能要求：熟悉PLC控制、物联网技术，具备现场调试与故障排查能力。

典型企业：中环易达、艾欧创想等国内植物工厂全产业链服务商。

农业机器人研发工程师

职责：结合建模数据开发采收机器人、环境监测无人机等设备，实现播种、采收、病虫害监测的全程自动化。

技能要求：掌握机器人视觉、机械臂控制技术，熟悉ROS（机器人操作系统）。

典型企业：翊飞航空科技（北京）有限公司等涉足农业自动化的企业。

农业大数据分析师

职责：利用建模数据预测市场需求、优化供应链，为植物工厂生产计划提供决策支持。

技能要求：精通Python/R数据分析，熟悉农业市场规律与物流管理。

典型企业：参与中欧植物工厂供应链项目的物流或科技企业。

三、交叉领域：新兴技术融合与创新

AI+植物工厂建模工程师

职责：将深度学习算法（如CNN、LSTM）应用于作物生长预测、病虫害识别，提升建模精度与效率。

技能要求：具备TensorFlow/PyTorch开发经验，熟悉农业图像处理技术。

典型机构：参与中欧人工智能农业合作项目的科研团队或企业。

碳中和解决方案专家

职责：基于建模技术评估植物工厂碳足迹，开发零碳农业园区方案，推动可持续发展。

技能要求：熟悉碳捕集与利用（CCU）技术，具备生命周期评估（LCA）能力。

典型企业：新能源领域企业（如江苏天合储能有限公司）与农业科技企业的合作项目组。