本图为设施蔬菜数据要素化与机理 — 数据双驱动智慧生产项目的技术路线图，以真实生产场景与多源数据为底座、实际需求为牵引，由五项关键科学问题对应五组研究内容，形成从数据采集、机理建模、预测预警、可信流通到场景验证的闭环解决方案，并通过田间试验与标准反馈实现持续迭代。研究总目标为突破设施蔬菜数据要素化与机理 — 数据双驱动的智慧生产关键技术，完成平台建设。研究内容一聚焦多源异构数据采集与治理，覆盖环境、作物、管理、流通四类来源，通过时空对齐、语义映射、缺失插补完成标准化处理，结合专家标注、主动学习与众包校验把控完整性、准确性、一致性与时效性，建成千万级高质量数据集，关键字段完整率不低于 95%。研究内容二构建设施环境 — 作物耦合机理与调控模型，依托气候箱与棚室控制实验解析棚室热、水分平衡及作物生长响应机理，采用机理约束与数据驱动融合方式开展多目标优化、预测控制与迁移学习，产出三元耦合及调控规则，温度平均绝对误差不超过 1.5℃，物候误差不超过 3 天。研究内容三开展产量品质预测与病虫害智能预警，实现短、中、长期产量预测与外观、内在、安全三类品质评价，融合视觉、时序、近红外多模态特征，运用小样本学习与端云协同部署，短期产量误差不超过 10%，病虫害识别准确率不低于 92%，预警提前不少于 5 天。研究内容四推进数据可信流通与隐私计算，借助区块链存证与数据指纹完成确权、授权与全程审计，采用联邦学习、安全聚合、差分隐私、智能合约与模型水印保障跨主体共享中的安全合规，产出分层可信流通架构及数据要素贡献计量机制。研究内容五进行典型场景验证与标准规范研制，按棚型、品种、地域、经营规模四维选点开展随机区组及对照验证，提炼小农户轻量化、合作社协同、园区集成三类应用模式，形成六维成效评估、数据采集、质量评价与模型接口标准草案。底层多源数据涵盖环境感知（温、湿、光、CO2）、作物表型（长势、产量、品质）、农事管理（作业、投入、调控）、流通交易（检测、流通、追溯），并以温室实景与病斑样本图像支撑模型训练。