多源感知
环境、根区、图像、设备状态同步入系统

Nexeed Agentic 温室硬件系统——覆盖环境、根区、水肥、视觉、国产化边缘 AI 与安全执行。不是单个传感器,而是一套可被软件和 AI 理解的生产基础设施。
环境、根区、图像、设备状态同步入系统
断网仍可本地预警、联动与安全保护
AI 给建议,人确认,设备按策略执行
很多温室已有设备,但数据分散、协议不通、报警太粗、执行不可追溯。Nexeed Agentic 的目标,是把现场设备变成可被软件和 AI 理解的生产基础设施。

空气、光照、CO₂、根区、水肥、设备状态、图像和作业记录统一进入数据底座。
边缘 AI 盒子把阈值、趋势、历史表现和当前订单放在一起,先给出可复核的提醒。
AI 不直接替人拍板,系统把建议变成工单或设备策略,技术员确认后再执行并留痕。
不同基地已有设备、网络条件和自动化基础不同,硬件不建议一刀切。下面是一套可按棚区、品种、设备品牌和管理目标进行组合的模块化体系。
部署在棚内关键位置,采集温湿度、光照、CO₂、VPD、叶面湿度和冠层温差。
插入基质或苗床,监测 EC、pH、含水率、根区温度和排液状态。
对接电磁阀、泵站、施肥桶、回液池和过滤设备,实现水肥策略记录与执行。
固定点位或轨道巡检,采集冠层图像、花苞状态、病斑疑似点和长势趋势。
搭载摩尔线程国产化 GPU 芯片,在温室本地完成数据汇聚、断网缓存、规则判断、视觉推理和安全联动。

联动风机、卷帘、湿帘、喷雾、补光、遮阳、加温和环流设备。
给技术员、工人和巡检人员使用,接收工单、扫码定位、记录执行结果。
监测电控柜、网络、电源、传感器健康度和关键设备运行状态。

系统不是替技术员做决定,而是把传感、视觉、历史曲线和作业记录连起来,让人更早知道哪里可能出问题,并把确认后的动作落到工单和设备策略。
环境站、根区桩、视觉相机和设备柜持续采集现场事实。
Edge AI Box 把当前数据与历史曲线、品种阶段、订单需求关联。
系统生成风险提醒、调控建议、巡检任务或水肥策略草案。
负责人或技术员在移动端确认、驳回或调整建议。
执行结果和作物表现回流,持续优化规则和企业知识库。
和软件一样,硬件也建议从最痛场景开始。先把关键棚区采准,再扩到多棚区、多基地和完整 Agentic 闭环。

还没有统一环境数据的温室
建议硬件水肥执行复杂、需要追溯的企业
建议硬件已有传感器,但缺少异常判断的企业
建议硬件规模化、多棚区、多基地企业
建议硬件