Climate volatility, regional production concentration, labor constraints, cyber risk, and dependence on long-distance fresh-produce supply chains expose vulnerabilities in U.S. fresh-produce and specialty-crop systems. Controlled environment agriculture (CEA) can reduce some exposure by moving selected production into protected, sensor-rich environments, but recent failures in venture-backed vertical farming show that CEA cannot be treated as a universal food-security solution. This paper proposes the Controlled Environment Agriculture Resilience Infrastructure Framework, Version 2.0 (CEA-RIF 2.0), for evaluating AI-driven CEA as targeted regional fresh-produce continuity infrastructure. The framework assesses seven dimensions: supply continuity, climate isolation, energy and grid integration, water and nutrient circularity, cyber-physical reliability, economic viability, and governance and deployment. Drawing on U.S. government reports, peer-reviewed CEA and energy literature, demand-response research, cybersecurity standards, international smart-agriculture programs, 2025-2026 financing and policy signals, and public autonomous-greenhouse datasets, the paper argues that AI creates resilience value only when it improves measured operational outcomes such as climate stability, energy flexibility, yield consistency, anomaly detection, labor productivity, and safe recovery from faults. The analysis reframes AI-driven CEA as a cyber-physical infrastructure problem: energy-aware, grid-interactive, secure, interoperable, regionally distributed, financially disciplined, and connected to public resilience goals. The paper concludes with a research agenda for interagency testbeds, open datasets, standardized metrics, demand-response pilots, and cyber-physical reference architectures.

Bản dịch tiếng Việt:

Biến động khí hậu, sự tập trung sản xuất trong khu vực, hạn chế về lao động, rủi ro mạng và sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng sản phẩm tươi sống từ xa đã bộc lộ những lỗ hổng trong hệ thống sản phẩm tươi sống và cây trồng đặc sản của Hoa Kỳ. Nông nghiệp môi trường được kiểm soát (CEA) có thể giảm một số phơi nhiễm bằng cách chuyển sản xuất đã chọn sang môi trường được bảo vệ, giàu cảm biến, nhưng những thất bại gần đây trong canh tác dọc được hỗ trợ bởi liên doanh cho thấy CEA không thể được coi là một giải pháp an ninh lương thực phổ quát. Bài viết này đề xuất Khung cơ sở hạ tầng phục hồi nông nghiệp môi trường có kiểm soát, Phiên bản 2.0 (CEA-RIF 2.0), để đánh giá CEA do AI điều khiển là cơ sở hạ tầng liên tục cho sản phẩm tươi mục tiêu trong khu vực. Khung này đánh giá bảy khía cạnh: tính liên tục của nguồn cung, cách ly khí hậu, tích hợp năng lượng và lưới điện, tính tuần hoàn của nước và dinh dưỡng, độ tin cậy vật lý mạng, khả năng tồn tại về mặt kinh tế cũng như quản trị và triển khai. Dựa trên các báo cáo của chính phủ Hoa Kỳ, CEA được đánh giá ngang hàng và tài liệu về năng lượng, nghiên cứu đáp ứng nhu cầu, tiêu chuẩn an ninh mạng, chương trình nông nghiệp thông minh quốc tế, tín hiệu chính sách và tài chính giai đoạn 2025-2026 cũng như bộ dữ liệu nhà kính tự trị công cộng, bài viết lập luận rằng AI chỉ tạo ra giá trị phục hồi khi nó cải thiện các kết quả hoạt động được đo lường như ổn định khí hậu, tính linh hoạt về năng lượng, tính nhất quán về năng suất, phát hiện bất thường, năng suất lao động và phục hồi an toàn sau các lỗi. Phân tích này định nghĩa lại CEA do AI điều khiển như một vấn đề cơ sở hạ tầng vật lý không gian mạng: nhận thức về năng lượng, tương tác với lưới điện, an toàn, có thể tương tác, phân bổ theo khu vực, kỷ luật tài chính và kết nối với các mục tiêu phục hồi công cộng. Bài viết kết thúc bằng một chương trình nghiên cứu về các thử nghiệm liên cơ quan, bộ dữ liệu mở, số liệu được tiêu chuẩn hóa, thí điểm đáp ứng nhu cầu và kiến ​​trúc tham chiếu vật lý không gian mạng.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.