针对蔬菜生理模型不足、难以实现细粒度调控的产业问题，本成果力求探明多环境因子对作物光合作用的耦合影响，实现不同生理生境下光合速率快速、精准预测；在探明导致生产资源利用率、产量、品质低原因的基础上，提出数据驱动与机理驱动融合的设施多环境因子调控算法，作物光合积累和资源利用协同优化，实现设施环境高效调控；为解决设施种植过程对系统适应性和拓展性的要求，创制了环境智能调控专用装备和管控系统，实现了设施条件和作物种类差异化条件下设备和模型自动接入与更新；开发了作物-环境装备协同的设施生产智能服务系统，建立了面向作物需求的多维度智能服务模式。其主要创新性成果为：1.提出了基于模型参数自适应的蔬菜光合速率快速通用建模平台；2.发明了融合调控效率的多因子耦合设施环境调控方法；3. 开发了基于迁移学习的设施环境通用预测模型建模平台；4.研发了模型自适应的设施生理生境监控专用装备与决策服务系统。项目授权发明专利十余项，发表高水平索引论文40余篇。成果已在陕西省、山东省、重庆市等省市进行推广应用，较传统生产示范基地增产22%以上，减少人力投入15%以上。获陕西省高等学校科学技术研究优秀成果一等奖1项。本成果可有效提升设施智能化水平，提高环境调控效率，取得了良好的经济效益和社会效益。