温室控制的目标是为作物提供适当的环境。传统的控制方式在很大程度上取决于员工的专业知识和实践经验,为员工提供必要的知识,和作物生长、生产管理效率和控制系统之间的相互关系有很好的理解。只有这样,生产者可以获得最优控制方案和经济效益。此外,温室智能控制系统由于自身的复杂性,各种环境因素之间的相互影响,传统的控制方法很难达到最佳的控制效果。
　　
　　温室智能控制系统利用AI模型来生成控制方案，让所有的执行器共同协调工作，达到最优控制效果。智能控制的实现则需要以下必要的基础
　　1）控制模型的精确性。温室内作物生长到一定时期，一方面对温室环境进行调控会影响作物的生长，另一方面因作物光合作用、蒸腾作用的改变又对室内环境因子产生新的影响，从而产生了一种反馈作用机制，而在现有的温室环境控制系统并没有考虑到这种反馈作用机制。温室环境各要素之间也存在着较强的耦合性，某个要素的改变也会对其它要素构成影响。因此，智能控制系统需要建立精确的模型，实现调控方式既节约资源又提高生产效率。
　　2）检测大量数据。精确建模需要采集大量数据（包括时间上和空间上），各传感器采集的数据都将为模型的建立提供支持。实现温室的智能控制模型，不但需要考虑温室内部各参数的值，如温度、湿度、光照等，还需要考虑温室外部的环境参数，以及当地的实时天气状况，短期天气状况的预测等。
　　
　　温室智能控制系统主要是基于外部环境的温度、湿度、光线和风速、风向、雨量和其他气候因素,基于温室专家系统和用户参数设置,有一些控制措施调节温室内的温度和湿度,通风、照明和其他环境因素,创造出适合作物生长的温室生态环境适宜,环境统筹根据不同作物生长的优化配方的要求),即根据作物在不同生长阶段测试的需求标准,通过温室环境参数的实时检测,测量自动调节温室比较各种控制设备后,为了使各种环境因素按照既定要求。