○ 融合AIoT、人工智能、大模型算法、大数据、生境模拟等关键技术，构建作物生长环境精准调控与智能化管理体系
○ 通过对温度、湿度、光照、通风、水肥等作物关键生长因子的高精度把控，可仿真各类自然气候条件，有效规避外界天气波动、气象灾害及病虫害等外部干扰，实现箱式密闭空间内作物全年稳定、高效、高品质生产
○ 可满足瓜果蔬菜、菌菇、花卉、中草药等各类作物的培育需求，适配范围为农业科学研究、生物技术研发、植物育种、生态科学研究及特色作物种植等领域

○ 采用箱式设计支持灵活部署，尺寸可定制
○ 配备全环境智能调控体系，可精准调控温度、湿度、光照及 CO₂浓度等关键参数

○ 自动监测空气温度、空气湿度、土壤水分、土壤温度、风速、风向、雨量、光照强度等常规气象要素
○ 广泛应用于农林气候监测、生态环境监测、病虫测报及农业科研和教学等领域

○ 可以自动采集土壤温度、土壤水分、作物苗情图像等参数，并通过无线通讯方式上传至管理云平台
○ 可以进行苗情监测、降水预测、根系分析、墒情趋势分析等功能，广泛应用于农业领域

○ 可灵活搭配多种成像单元，基于所搭配的可见光和多光谱成像单元，通过无人机库可自动化执行巡检任务，对田间作物进行快速、无损的图像数据采集，结合算法模型的解析能力，将图片数据转化为直观的数字化数据，帮助用户提高巡检效率，量化巡检结果，针对不同的种植作物，可实现不同的巡检能力，比如水稻作物，可实现缺苗识别、生育期识别、长势分析、变量施肥、产量预估、植被指数等能力，适用于科研应用，用作固定区域的，比如试验田的定期重复的巡检工作，便于后期扩展其它成像单元，用作表型应用分析。

○ 实现对稻飞虱及其他飞虱、叶蝉科、绿盲蝽等毫米级趋光性害虫的高效诱集、智能识别和虫情数据统计分析
○ 平均识别准确率达90%以上，识别种类可达20余种，满足趋光性微小虫体定制化的需求
○ 可应用于稻田、茶园及以梨、葡萄、苹果、桃、石榴等为代表的果园等场景

○ 可以分析根系长度、直径、表面积、体积、根尖数、分叉数等，广泛适用于根系形态学及构造研究
○ 可用于解决根系结构和几何参数难以获取的问题，提升从业人员工作效率、减少人工成本，提供根系多参数快速分析方法，服务于植物科学研究

○ 由高拍仪+背光板装置+PC端软件组成，以拍摄手段获取图像后通过PC端软件进行分析
○ 除生成叶片形态参数外，还会生成病斑、虫损参数，包括残叶分析和叶色分析
○ 广泛应用在农、林、草、园艺等领域，有效解决了该领域工作人员对大批量植株叶片表型参数的快速、便捷、准确的测量问题