中国是世界草莓第一生产大国和消费大国，年产量超过300万吨，占世界总产量的50%以上。在生产方式上，中国草莓已经基本由传统的露地栽培转变为设施栽培，其中半促成栽培和促成栽培都占较大的比重。目前，南方产区草莓大棚逐渐向连栋大棚的方向发展，北方产区新一代日光温室正逐渐取代传统日光温室。
伴随设施条件的改善，远程环境监测、水肥一体化等技术已成为草莓设施生产的常规配置。但由于草莓植株矮小、生长量大、易染病，对温度、湿度、光照要求较高，生产管理过程中人工成本很高，且常因栽培管理技术粗放，缺乏标准化栽培模式，导致植株长势较差，畸形果多，病虫害严重，生产水平仍与发达国家存在差距。近年来，机器学习、专家系统等人工智能技术在农业中加快研究和应用，在提高精细化管理水平、缓解劳动力紧缺等方面被寄予厚望。草莓作为劳动密集型产业的典型代表，对智能化技术的应用需求也日渐迫切。
AI种植策略组进行草莓种植管理的基本流程一致。利用环境传感器实时监测采集温室内外的气温、湿度、CO2浓度以及基质温度、EC值等环境信息，利用摄像头等实时采集作物生长的图像信息，并将收集到的环境和作物信息数据经过AI决策系统的处理，结合专家经验形成对生产管理的决策，然后通过控制组件对水、肥、药和光照、温度、空气等温室环境因子进行远程控制和调节。
AI种植策略组作物生产管理分为远程管理和现场管理两部分。远程管理指通过AI智能决策系统远程操控温室控制组件，实施灌溉、施肥、遮光、补光和通风等具体操作，对温室环境和作物生长进行干预。现场管理指通过人工开展的辅助操作，具体包括摘除老叶、疏花、疏果和果实采摘。CK组生产管理均采用人工操作，包括开关棚、遮阳、水肥调控、病虫害防控以及疏花疏果等，在出现植株缺素或养分胁迫时，根据种植经验调整水肥配比，调节pH和EC值。
每两周测量记录AI种植策略组作物茎粗、叶片数、叶长和叶宽等生长指标的变化，包括用数显游标卡尺测定植株缩短茎直径，统计叶片数，用直尺测量各单株最新完全展开叶的长度和宽度。观测记录AI种植策略组各处理第一花序、第二花序和第三花序开花时间。
果实产量和品质及投入产出比，AI-1处理对植株生长的调控相对稳健，茎粗、叶片数、叶长和叶宽基本维持在高位，波动平缓，花期相对集中，产量、果实品质和投入产出比均有较优表现。
AI-1处理所采用的知识图谱将作物生长数据、温室环境数据和种植专家经验三种异质信息置于同一框架下进行融合化和结构化，能够解决农业数据资料分散和利用率低的问题，较准确地判断出植株在趋向理想状态时需要调控的环境因素。知识图谱实现了草莓水肥管理的智能调控，其中用YOLOv4神经网络代替传统人眼识别植株吐水情况、生育期、果实和花朵状态，对图片特征提取精度达到了83.79%，展现出了较强的可靠性和稳定性，在投入相对较低的情况下，获得了最高的产值和净收益。
聚英智能温室智能控制系统的季节模式，通过各类传感器实时远程监测农产品生长环境的空气温湿度、土壤水分、土壤湿度、土壤肥力、土壤PH等数据，以农作物栽培工艺为指导，通过平台边缘计算实现自动灌溉，自动卷帘,自动喷淋，自动施肥，自动打药,使农作物始终保持在适宜生长环境下，平台自动进行数据存储分析，为农作物栽培工艺改进提供数据服务，促进农产品品质安全升级，助力农民增收。
AI辅助决策能有效提高种植管控的精准度，减少水肥、农药和劳动力的投入，AI种植策略组的平均产量提高了1.66倍，平均产值提高了1.82倍，最高投入产出比提高了1.27倍。
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