实践周期长
作物从定植到采收跨越数月，学生很难在有限学时中完成完整生产周期训练。
Why Now
让设施农业实训从“看设备”走向“会组织生产”
设施农业涉及温室结构、作物栽培、环境调控、水肥管理、病虫害防控和经营追溯等多个环节。传统教学往往受场地、周期、成本与安全限制，学生难以完整经历从方案设计到生产验证的全过程。
试错成本高
现代化智能温室建设和运维投入高，真实场景中的错误操作难以反复演练。
设备场景少
环控、水肥、传感、追溯、机器人等设备分散，难以形成可连续训练的综合场景。
评价不闭环
过程记录、操作日志、能力画像和教学反馈不足，难以支撑精细化培养。
LTP Path
学、练、产三层递进
方案用统一数据中台与教学管理平台贯通三类载体：先在虚拟环境中建立认知，再在 1:20 数智沙盘中完成团队演练，最后进入实体教科研智能温室，用真实数据验证方案并反哺教学案例。
虚拟认知
完成温室设计、作物种植、病虫害防控、生产追溯等基础训练，低成本、零风险地掌握原理。
沙盘演练
在缩微温室模型中进行设备选型、环控联动、故障处置和经营决策，训练系统化判断。
实体验证
把虚拟方案与沙盘成果投入真实温室生产，通过多模态传感数据检验成效。
Core Systems
三大核心系统，贯通软件、硬件、数据与实体验证
01
设施农业虚拟种植实训系统
围绕温室搭建、作物栽培、病虫害诊断、营销追溯等任务构建桌面化训练环境，支持课前预习、课堂任务与课后复盘。
02
智能温室数智沙盘演练系统
按真实文洛式智能玻璃温室 1:20 微缩，完成结构搭建、环控设备部署、传感网络布局和种植设施管理。
03
实体教科研智能温室
集成 AI 环控、水肥一体化、多模态传感、数字孪生和农业机器人，为教学、科研、产业服务提供真实载体。
Digital Twin Sandbox
把复杂温室系统缩成可演练的“数字课堂”
数智沙盘通过触点阵列、NFC、物联网模块和三维可视化界面，实时同步构件安装状态、设备方位、环境参数与操作日志。学生可以在小组协作中完成搭建、纠错、联动控制与策略优化，系统自动生成评分报告。
108 个映射触发点
1:20 微缩温室模型
构件状态 1:1 同步
任务日志自动评分
Teaching Scenes
从基础课程到竞赛集训，都有可落地的教学场景
系统可支撑《设施园艺学》《无土栽培学》《农业物联网技术》《温室环境调控》《农业企业经营与管理》等课程，将单项技能训练、综合演练、实体温室实训与过程性评价整合到同一套平台中。
课堂与虚仿
学生可在虚拟系统中预习、建模、提交成果，教师据此发布课堂任务与实训要求。
环控与水肥
基于温光水气肥数据开展策略设计，训练设备调试、异常判断和 AI 控制应用能力。
XR 与运维
通过 XR 指导设备识别、故障维修、作业引导和异常预警，让抽象知识进入现场流程。
机器人作业
引入机器人与智能装备，让学生理解人机物协同下的现代温室生产组织方式。
Training Value
形成面向岗位的能力画像
平台把课程、任务、设备和真实生产数据组织为连续实训链路，帮助院校缓解排课紧张和设备不足的问题，也为教师教研、学生竞赛和产业项目沉淀可复用案例。
Capability Map
学生最终要掌握什么
温室结构认知与建造
理解文洛式温室结构、材料、覆盖系统与空间布局，完成搭建与方案优化。
环境调控设备操作
掌握通风、遮阳、补光、湿帘、喷雾、CO₂等设备部署与联动控制逻辑。
水肥一体化调试
围绕作物阶段和环境变化设计水肥策略，完成参数配置、运行监测与异常处理。
作物数据采集分析
采集环境、长势、视频与生产数据，基于平台完成可视化分析和生产决策。
经营追溯与岗位协同
完成二维码追溯、营销路径选择、团队协作和生产复盘，连接真实岗位要求。