一个独特的因素组合可以促生最佳产量以及最优植物质量。保持这些因素组合，并在每个成长阶段对其进行改变需要进行测量和不断的调整。因此可借助深度学习甚至其他人工智能用来发现各种环境因素对植物生长的影响。
另外，即使在设计出光照和生长配方之后，系统也必须根据植物照明发展阶段准确地安排每次更改或调整。因此，在诸如垂直农业和室内植物生长等应用中，照明与传感器相结合的智能以及维护能力可使这种生长设施实现更高盈利。
尽管与传统的生长灯相比节省电力是一个问题，但光输出的频谱也是一个重要问题。生长配方要求光在植物生长的特定阶段发出特定部分的光谱。对于每种类型的植物工厂，光照时间和安排都必须有所不同。
理想的可控生长环境也可以进行夜晚环境的模拟。在室内种植植物和作物可能代价高昂。用于种植照明的电力可能是最大的运营成本之一。通过这种方式，LED生长灯可以带来巨大的成本节省。
这种系统已经成为了植物生长专家。不需要多年的培训就能培育出最好的植物，而只需要一个知道特定类型植物或作物正确配方的系统。这种系统的价值在于其降低电力成本和最大限度地提高植物生长和质量的能力。
虽然已经研发出智能生长灯的企业不多，但是已经有不少企业在进行这方面的研究。美国宇航局甚至联手欧司朗测试可以用于太空的智能照明系统。此外，还有一家企业正在研究家用生长设备。
我们可以想象这么一个智能系统：能通过数字化学习来寻找特定的特征，并计算出芽、花、茎等的平均数量。一旦学会，这种系统就能通过自己进行试验，已确定相应的生长配方。这样一来就不太需要太多的人力。
虽然大规模开展这样的工作会很困难并且成本很高，但是垂直农业可以使这样的系统非常经济，相比聘请专家来进行植物和作物的培植，这种做法所带来的收益更高。
