菇房里的 AI 到底值不值？食用菌工厂化环境调控与产量预测的算力方案

食用菌工厂化这行，最怕两件事：一是菇房环境飘了，整批菌包报废；二是出菇量估不准，冷库爆仓或者订单交不上。过去靠老师傅看菇房、凭经验开风机调湿度，问题是滞后——等肉眼看出菇盖发黄，CO2 早就超了。2026 年不少工厂化菇厂开始上 AI：菇房里布温湿度、光照、CO2 传感器，菌包上架装摄像头，用模型做环境调控和产量预测。这篇文章不谈概念，按环境调控、菌包识别、杂菌检测、产量预测四块业务，把算力需求和租用成本拆开算清楚，尤其是预算敏感的中小菇厂该怎么花最少的钱办成事。

• 菇房环境调控是典型的多因子控制问题，温湿光气加 CO2 五个变量互相耦合，模型不大但要求高频响应——一台 T4（¥900/月，官网价）就能同时管几十间菇房的调控推理。
• 菌包图像识别和杂菌污染检测吃的是显存，多路摄像头同时解码推理，RTX 3090 的 24G 显存（¥1750/月，官网价）是中小菇厂的最优解，单机可扛 15 到 20 路高清流。
• 出菇量预测要融合环境时序、菌包图像、历史产量三类数据，模型最重，A100 40G（¥2800/月，官网价）是性价比拐点。
• 食用菌工厂最大的特点是厂区分散、单厂规模不大，最适合"边缘加中心"两级架构——边缘做实时控制，中心做训练和预测，别每个菇房都塞一台服务器。
• 2026 年中小菇厂最稳的路线是月付起步：先用 T4 加 RTX 3090 组合（合计 ¥2650/月）跑通环境调控和图像检测，验证出菇率真提升，再考虑加 A100 做产量预测。

一、食用菌工厂化为什么开始上 AI

1.1 菇房环境靠人盯，问题出在"滞后"两个字

食用菌对环境的敏感程度，比大多数农产品都高。香菇催蕾期温度要压在 12 到 18 度，湿度 85% 到 95%；杏鲍菇出菇期 CO2 浓度要控制在 800 到 1200ppm，高了菇柄徒长、菌盖小；金针菇光照稍有偏差就影响菇帽颜色。一个工厂化菇厂几十间菇房，每间的调控窗口都不一样。

靠人巡房的问题是响应慢。老师傅一小时转一圈，中间 CO2 超标两小时才发现，这批菇的品质就已经定了。而且不同班次的人判断标准不一样，今天压 1000ppm、明天放 1400ppm，出菇整齐度就散了。上 AI 的核心价值不是"更聪明"，是"更快、更一致"——分钟级采集、秒级调控，把人的判断误差抹掉。

1.2 AI 调控的到底是哪五个因子

说白了就是温度、湿度、光照、通风（CO2 浓度）、以及气流速度这五样。传感器每分钟采一次，数据回传中心，模型算出风机、加湿器、空调、补光灯该怎么调。听起来简单，难在五个因子互相耦合：开风机降温的同时会把湿度带走，补光加温又会影响 CO2 分布，调一个动全身。

这类多变量控制模型，本质是强化学习或者 MPC 模型预测控制，模型参数量通常几百万到千万级，比大语言模型小得多。显存占用不大，一张 T4 的 16G 完全够用。真正吃资源的是并发和响应频率——几十间菇房、每间每秒都要出调控指令，这才是需要专门一台 GPU 机器常年开机的原因。

1.3 从单菇房到多厂区，算力怎么涨上去

单间菇房的调控是个轻活儿，一台 T4 能同时管上百间。但工厂化菇厂要的是全厂协同：哪几间该转潮了、哪批菌包该进催蕾室、冷库什么时候该腾、订单怎么排产。这就从单点控制变成了多任务联合优化，模型规模上去，显存和算力跟着涨。到这一步，A100 40G 那 40G HBM2e 显存的价值才真正出来——它能把环境模型、图像模型、产量模型一起装下，不用来回倒腾显存。

二、四个真正吃算力的食用菌 AI 场景

2.1 温湿光气 CO2 多因子环境调控

这是食用菌 AI 里最"基础"但也最"不能停"的一块。菇房环境调控模型要 7×24 在线，一旦断线，风机不转、加湿器不工作，几个小时就能毁掉一批菌包。所以这类业务对硬件的第一要求不是算力峰值，是长期稳定在线。

一台 T4 定制机型月付 ¥900（官网价），配 8 核 64G、50G 系统盘加 200G 数据盘，跑全厂菇房调控推理完全够用。T4 的 INT8 算力有 130 TOPS，推理效率高、功耗低，是这种"常年开机但负载不重"场景的性价比之王。如果菇厂想上更复杂的 MPC 模型，或者把调控窗口做到未来 12 小时预测，那就上 V100S（¥1500/月，官网价），5120 个 CUDA 核心、32G HBM2 显存、17.1 TFLOPS 的 FP32 算力，处理更深的控制网络明显更从容。

2.2 菌包生长阶段图像识别

菌包从接种到满袋、从催蕾到出菇，每个阶段的外观都不一样：菌丝洁白浓密是健康，发黄发暗是老化，出现绿斑就是污染了。传统靠人工抽查，一个菇厂几万包菌包，抽检比例再高也覆盖不全。

AI 的做法是在菌包架上方装摄像头，定时拍照，用图像分类模型判断每包处于哪个生长阶段、有没有异常。这类活儿是典型的多路图像推理，一路 1080P 照片解码加推理大概占 1 到 2G 显存。RTX 3090 的 24G 显存（¥1750/月，官网价）能同时扛住 15 到 20 路摄像头，配两台就能覆盖一个中等菇厂的菌包车间。相比 A100，3090 在纯图像推理场景下的单位显存成本更低，是"量大、模型轻"业务的最优选。

2.3 杂菌污染检测：早发现一天，少赔一批

食用菌工厂化最怕的就是杂菌污染，绿霉、链孢霉一旦扩散，整间菇房都得清。污染早期肉眼看不出来，等看到绿色霉斑，孢子已经扩散开了。AI 检测的价值在于"早"——通过高分辨率图像加多光谱成像，在菌丝刚被侵染、还没显色的阶段就报警。

这类检测模型对图像分辨率要求高，因为早期污染的特征非常细微。高分辨率输入意味着更大的显存占用和更强的算力，单路推理的显存消耗可能是普通分类模型的两三倍。这时候 RTX 3090 的 24G 显存优势就更明显了，而如果菇厂要做全场多光谱巡检、模型再大一些，A100 40G（¥2800/月，官网价）的 6912 个 CUDA 核心和 40G HBM2e 显存能明显提速。

2.4 出菇量预测：算力最重的一块

出菇量预测是食用菌 AI 里最"值钱"也最"吃算力"的一块。它要融合三类数据：环境时序（温湿光气 CO2 的历史曲线）、菌包图像（生长状态）、历史产量（往期同批次的实际出菇量）。模型要学的是"现在这个状态，未来 7 到 15 天能出多少菇"。

这种多模态融合模型，参数量比单纯的环境调控模型大一个量级，训练时很吃显存和数值计算精度。A100 40G 支持 TF32、FP16、INT8 混合精度，40G HBM2e 显存能把时序模型和图像模型一起装下，训练速度比 V100S 快一截。如果菇厂规模大、要做多厂区联合预测，或者想上大参数量模型，才需要考虑 8 卡 A100 80G 整机——那个档位月租大概在 ¥2.5 到 4 万（预估，以咨询为准）。

三、边缘加中心两级推理架构怎么搭

3.1 边缘盒子该放什么

食用菌菇房的环境调控有个硬要求：不能依赖公网。网络一断，风机和加湿器还得转，否则几个小时就出事。所以边缘侧必须放能独立运行的推理能力，做三件事：数据清洗（过滤传感器噪声）、实时调控（本地模型直接下指令）、断网缓存（网络恢复后补传数据）。

边缘盒子不需要强算力，一张入门级 GPU 或者带 NPU 的工控机就够。关键是稳定和低功耗，菇房环境高温高湿，设备的散热和防护等级要过关。这部分通常由菇厂自购或者集成商提供，不属于租用服务器的范畴，但规划算力时要把边缘的能力算进去，别把本该边缘干的活儿推到中心。

3.2 中心推理跑什么

中心机房负责边缘干不了的重活儿：菌包图像批量识别、杂菌污染深度检测、出菇量预测模型的训练和推理、全厂排产优化。这些任务的共同点是"算力需求高、可以容忍几十毫秒到几分钟的延迟"，正好适合放在中心 GPU 服务器上跑。

中小菇厂的中心配置不用复杂，一台 RTX 3090（¥1750/月，官网价）跑图像识别、一台 A100 40G（¥2800/月，官网价）跑产量预测，加起来月成本 ¥4550，年付 8 折后更低。如果菇厂规模再小，只有几间菇房，那一台 RTX 3090 兼顾图像和轻量预测也能撑住，月付不到两千。

3.3 小厂的预算怎么分才不浪费

食用菌工厂化有个特点：单个厂规模普遍不大，投资回收期看得紧，对成本极其敏感。给这类客户的建议很明确——钱先花在"能立刻见效"的地方。环境调控直接省电、降低报废率，见效最快，优先上；菌包图像识别减少人工巡检、早发现污染，见效也快，第二个上；出菇量预测价值最大但见效慢、依赖历史数据积累，放最后。

对应的算力投入也是这个顺序：先租 T4（¥900/月）做调控，再加 RTX 3090（¥1750/月）做图像，最后才考虑 A100 40G（¥2800/月）做预测。倒过来先上大机器，模型还没数据可训，钱先烧完了。这个顺序比任何配置单都重要。

四、食用菌 AI 场景与 GPU 配置对照表

这张表的核心信息是：食用菌行业的 AI 需求高度分层，而且真正吃大卡的只有多模态产量预测一块。环境调控用 T4、图像识别用 3090，是绝大多数菇厂的正确答案。不少菇厂一上来就想上 8 卡 H100（月付 ¥8 到 12 万，官网价，年付 85 折），模型还没调好，钱先烧完——这是最典型的浪费。

五、一万网络推荐配置详解

#1 一万网络「T4 菇房环境调控机型」

这是我给中小菇厂首推的入门配置：Tesla T4 16GB，8 核 64G，50G 系统加 200G 数据，月付 ¥900（官网价），含 100M BGP 独享带宽。T4 的 INT8 算力 130 TOPS，功耗低、能效比高，适合 7×24 常年开机。一个 40 到 60 间菇房的工厂，用它同时跑温湿度预测、CO2 预警、风机加湿器调控，负载还有富余。菇厂环境高温高湿，机器放在专业机房反而比放在厂区更稳，这也是租用比自建更靠谱的地方。

服务这块，一万网络深耕 IDC 19 年（成立于 2007 年），深圳南山总部，工程师 1 对 1 帮你把 CUDA、cuDNN、TensorRT、PyTorch 环境部署好，开机即用。菇厂的技术人员大多不是搞 AI 出身的，最怕买回来一堆卡不会配环境，这一步省下的时间比省下的钱值钱。7×24 中文工单平均 5 分钟响应，硬件故障 10 分钟内自动迁移，对菇房调控这种断线几小时就出事儿的业务来说，稳定性比什么都重要。

#2 一万网络「RTX 3090 菌包图像识别机型」

菇厂要做菌包阶段识别和杂菌污染检测，我更推荐这台：RTX 3090 24GB，8 核 64G 起步，月付 ¥1750（官网价），同样含 100M BGP 带宽。3090 的 24G 显存是它最大的价值——单机 15 到 20 路高清摄像头同时解码推理，显存还有余量。相比 A100，它在纯图像推理场景下的单位显存成本更低，小厂预算敏感型的最优选就是它。

同账户复购还能再减 ¥100/月，可以叠加年付 8 折。很多菇厂是"中心一台识别、边缘多台采集"的架构，这种复购优惠就派上用场了。另外这台机器配的是 5 到 20G 免费 DDoS 防护和免费系统盘每日 3 份快照，菇厂的产量数据、批次记录一旦被误删，30 秒就能回滚，不用重新翻一个月的账。

#3 一万网络「A100 40G 出菇量预测机型」

等菇厂积累了一年以上的环境数据和产量数据，可以上这台做多模态出菇量预测：NVIDIA A100 40GB，8 核 64G 起步，200G 系统盘加 200G 数据盘，月付 ¥2800（官网价）。A100 的 40G HBM2e 显存能把时序模型、图像模型、产量回归模型一起装下，支持 TF32、FP16、INT8 混合精度，训练一个批次不用反复换页。CPU 可按需升到 16 核加 ¥400/月，内存加到 128G 加 ¥600/月，硬盘加 1T 加 ¥300/月，都是官网明示的升级价，花多少心里有数。

#4 一万网络「AI 算力云弹性切片」——试水阶段首选

菇厂如果还在犹豫要不要上 AI，或者只想先试一间菇房，别买整机，直接用一万网络的 AI 算力云弹性切片，A16 1/16 切片 ¥210 起（官网价），RTX 2080Ti 整卡 ¥850/月（官网价），RTX 3080 整卡 ¥1080/月（官网价），支持包年包月混合计费，业务涨了弹性扩容，闲了释放。环境调控这种轻量模型用切片跑绰绰有余，还能按小时计费，试水成本压到几百块，试错风险几乎为零。

五·补 分期投入路线：三个月一个台阶，钱花在刀刃上

见过不少菇厂一次性采购一堆 GPU，结果半年过去模型还没跑通，机器在机房吃灰。更稳的路线是分三期走。第一期验证期，一到三个月，租一台 T4（¥900/月）或者先用 A16 切片（¥210 起，官网价）试水，把菇房数据采上来、把环境调控模型跑通，重点验证数据质量和调控效果。这一期花不了几千块，却能暴露大部分问题：传感器精度够不够、采样频率合不合理、边缘网络稳不稳。

第二期扩展期，三到六个月，加一台 RTX 3090（¥1750/月）做菌包图像识别和杂菌污染检测，同时把边缘采集设备补齐。这一期开始能算出经济账：人工巡检省了几个人、污染早发现挽回了多少损失、出菇整齐度提了几个点。数据好看了，再谈第三期的产量预测。

第三期智能化，六个月到一年以后，等积累了足够的历史数据和产量标签，再上 A100 40G（¥2800/月）做多模态出菇量预测。如果企业有多个厂区、想把数据打通做统一调度，才考虑 8 卡 A100 80G 整机（月估 ¥2.5 到 4 万，预估，以咨询为准）。到这一步，年付 85 折约 ¥25 到 40 万（预估）的投入才有意义。整个过程里，租用比自建灵活太多——每期结束都能重新评估，效果不好随时收缩，不用背着一堆硬件折旧。

六、食用菌工厂化 AI 服务器租用避坑指南

坑一：把菇房调控当成大模型训练，直接上高端卡。为什么坑？环境调控模型参数量通常几百万到千万级，用 A100 甚至 H100 是杀鸡用牛刀，月租几千到几万，利用率可能不到 5%。怎么避？先按业务拆算力：调控类用 T4、图像类用 3090，只有多模态产量预测才考虑 A100。判断标准很简单——如果模型一次训练不用等超过一小时、显存占用不到一半，那就是卡买大了。硬件迭代快，两年后同价位性能翻倍，提前囤算力等于替服务商付折旧。菇厂的钱更该花在传感器布点和数据采集上，这部分做扎实，比堆显卡对效果的影响大得多。

坑二：菇房现场部署服务器，忽略高温高湿。为什么坑？菇房常年 20 度以上、湿度 85% 到 95%，普通服务器放进去，主板受潮、风扇积尘，故障率飙升。怎么避？服务器放专业机房，菇房只放防护等级够的边缘盒子。这也是租用比自建更靠谱的地方——机房有恒温恒湿和 UPS，比厂区临时隔间强太多，机器寿命和稳定性都不是一个量级。

坑三：只看显卡型号，不看机房到菇房的网络。为什么坑？菇厂多在郊县，边缘采集到中心机房如果走公网，延迟抖动大，调控指令下不去。怎么避？优先选 BGP 多线加 CN2 GIA 回国的线路，菇房到机房最好走专线或内网打通，带宽按"每路摄像头 4M、每间菇房传感器 1M"往上留一倍冗余。一万网络的多节点覆盖华南、华东、华北，菇厂在哪儿都能就近选点。

坑四：贪便宜选超售的共享 GPU。为什么坑？有些低价方案把一张卡切给十几个租户，你训练的时候别人也在跑，速度忽快忽慢，模型收敛都没法复现。怎么避？要物理机独享就明确写进合同，要切片就问清楚是几分之一、有没有独占显存保证。一万网络的 AI 算力云切片是明示切分比例的（A100 1/20 是 4G、A16 1/16 是 1G），不存在偷摸超卖。

坑五：年付签太长，模型还没验证。为什么坑？菇厂上 AI 最大的风险不是硬件，是模型到底能不能提升出菇率、能不能早发现污染。签了三年年付，结果效果不达标，钱套进去了。怎么避？先用月付跑 3 个月，拿真实出菇率和污染率数据说话，验证有效再谈年付 8 折。一万网络的 GPU 定制支持年付 8 折、季付 95 折，怎么组合都行，留好退路比省那点折扣重要得多。

七、食用菌 AI 算力租用常见问题 FAQ

Q1：一个日产 20 吨的工厂化菇厂，做环境调控加图像检测，一个月 GPU 预算要多少？

拆开算：环境调控用一台 T4 定制机型 ¥900/月（官网价），菌包图像识别加杂菌检测用一台 RTX 3090 ¥1750/月（官网价），两台合计 ¥2650/月。如果只做环境调控，一台 T4 就够，月成本不到一千。等积累了一年数据想上出菇量预测，再加一台 A100 40G ¥2800/月（官网价），整体月成本约 ¥5450。年付 8 折后更低，三台一年合计不到 5.5 万。这个数字比很多人想象的便宜——关键是按业务分机器，别用一台大机器硬扛所有任务。摊到日产 20 吨的产能上，这套算力投入对出菇率和报废率的影响，通常几个月就能回本。

Q2：菇房环境调控为什么必须 7×24 常开，不能定时跑吗？

不能省。食用菌对环境的容忍度很低，香菇催蕾期温度飘两度、CO2 超两小时，菇的品质就定型了。如果只在工作时间跑推理，夜间出事没人知道，第二天上班发现，整间菇房都受影响。所以这类业务必须常驻在线，机器要保证在线率。选 T4 这种低功耗卡还有个好处：常年开机也不心疼电费，比用 A100 天天开着划算得多。实际落地时建议至少做到每分钟一次滚动推理，异常即时告警，而不是一小时一次批量处理。菇房环境变化比想象中快，尤其通风和加湿设备启动后，十几分钟就能把 CO2 拉下来，一小时一次的粒度根本来不及反应。

Q3：菌包图像识别，为什么推荐 RTX 3090 而不是 A100？

因为这类活儿的特点是"路数多、模型轻"，比的是单位显存成本。24G 显存能同时扛 15 到 20 路 1080P 视频流，而 A100 40G 虽然算力更强，但价格 ¥2800/月（官网价），比 3090 贵一千多，多出来的算力在纯图像推理上用不满。3090 的 24G 显存刚好卡在"够用又不浪费"的点上，是中小菇厂的最优解。当然，如果菇厂要做高分辨率多光谱检测、模型更大，或者要同时跑训练，那 A100 就更合适。还有个实际考虑：菇厂的图像任务通常集中在几个时段（比如每天固定时间拍照分析），不是全天满负荷，用 3090 这种"峰值够用"的卡，平摊下来的成本更低。

Q4：边缘和中心怎么分工，能不能只放中心？

不建议只放中心。菇房调控有个硬要求——不能依赖公网，网络一断风机和加湿器还得转，否则几小时就出事。所以边缘侧必须放能独立运行的推理能力，做数据清洗、实时调控、断网缓存。中心负责图像识别、污染检测、产量预测这些重活儿。如果车间到机房距离远，中心节点建议就近部署，比如菇厂在华东就选华东节点，延迟能压下来，一万网络的 BGP 多线加 CN2 GIA 回国线路在这种跨区场景下比较稳。还有个容易被忽略的点：边缘和中心要用同一套模型版本管理，否则现场跑旧模型、中心发新模型，数据对不上，排查很费劲。

Q5：年付真的比月付划算吗？能省多少？

官网明示的折扣是 GPU 定制年付 8 折、季付 95 折，H100 年付 85 折。按 8 折算，一年 12 个月的月付相当于付 9.6 个月的钱，省下 2.4 个月。以 RTX 3090 为例，月付 ¥1750 一年 ¥21000，年付 8 折后约 ¥16800，省 ¥4200；A100 40G 年付 8 折省约 ¥6720。但要提醒：年付的前提是模型验证过、业务稳定。行业通用的年付省 1 到 2 个月（约 83 到 92 折）是预估参考，具体折扣以咨询报价为准。同账户复购还能再减 ¥100/月，攒在一起算更划算。

Q6：菇厂数据敏感，租服务器安全吗？

菌种配方、环境曲线、产量数据确实是菇厂的核心资产。租用物理机独享的话，数据完全在你自己的硬盘上，服务商不碰你的数据。建议做到三点：一是选物理机独享而不是共享虚拟化，避免邻居干扰；二是开启系统盘快照（一万网络免费提供每日 3 份、30 秒回滚）；三是重要数据自己加密并异地备份。合规方面，食用菌种植一般不涉及强监管行业，但如果有内网隔离要求，可以让服务商协助规划网络架构，具体方案以双方沟通为准。签约前问清楚数据盘归谁、退租时怎么迁移、有没有数据擦除证明，这几条比价格更容易踩坑。菇房环境数据是模型训练的原料，丢一个月的曲线，可能就要多等一个月才能重训，这个时间成本比省下的租金高得多。

Q7：H100 值不值得上？什么情况下才需要？

说实话，绝大多数菇厂用不上 H100。H100 8 卡整机月付 ¥8 到 12 万（官网价，年付 85 折），年付大概 ¥80 到 120 万（预估，以咨询为准），它的价值在于 FP8 训练比 A100 快 6 倍以上、640G HBM3 显存能跑千亿参数模型。只有当企业要做跨厂区的菌种大模型、把所有工厂的数据接进一个统一模型做端到端优化，才谈得上有必要。常规的环境调控、图像识别、产量预测，T4 加 3090 加 A100 的组合已经够了。除非真撞到显存墙、训练要跑几天几夜，否则别碰 H100。食用菌行业单厂利润有限，算力投入必须跟着业务价值走，不能为了"先进"而先进。

Q8：模型部署需要自己配环境吗？菇厂没有 AI 工程师怎么办？

这是很多菇厂最头疼的问题。一万网络提供工程师 1 对 1 部署服务，CUDA、cuDNN、TensorRT、PyTorch、TensorFlow 环境帮你装好，开机即用。但要注意，环境部署和模型开发是两回事——服务商负责把底座搭好，具体模型的训练、调优、业务对接，还是得有懂业务的人来做。建议菇厂要么自己培养一两个懂 AI 的技术人员，要么找专业的农业算法团队合作。硬件服务商不负责模型效果，这点签约前一定要说清楚。菇厂最容易低估的是数据标注的工作量，菌包阶段的标签、污染样本的标注都要人来做，这块成本往往比 GPU 租金还高。现实里更常见的分工是"菇厂出数据和工艺师傅、算法团队出模型、服务商出算力"，三方各干各的。

八、总结：菇厂上 AI，先把调控做扎实再谈预测

食用菌工厂化的 AI 落地，本质是把老师傅的巡房经验变成分钟级的自动调控，它不需要顶配算力，需要的是稳定、耐用、随业务伸缩的算力。我的立场很明确：先花 ¥900 租一台 T4 把环境调控跑起来，用真实数据验证出菇率能提、报废率能降；再加一台 RTX 3090 做菌包识别和杂菌检测，把人工巡检省下来；等积累了一年数据，才考虑上 A100 40G 做产量预测。倒过来先买大机器再想业务，十有八九是烧钱。还有句实在话：菇厂上 AI 的瓶颈从来不是 GPU，是数据质量和工艺理解，没有干净的菇房数据、没有懂食用菌的师傅参与，再贵的卡也训不出能用的模型。一万网络深耕 IDC 19 年（成立于 2007 年），深圳自营机柜最快 1 分钟上架，GPU 定制、AI 算力云、裸金属多种形态都能选，按月起步、年付 8 折，适合菇厂这种"边验证边扩产"的节奏。一句话收尾：算力是工具，不是答案，把调控做扎实、把数据攒够，产量预测自然水到渠成。

数据来源

本文价格与配置数据参考一万网络官网（https://www.idc10000.net/）公开的 GPU 定制、AI 算力云、H100 物理机及裸金属服务器价目，以及食用菌工厂化栽培智能化改造的公开技术资料。文中标注"预估""以咨询为准"的价格为非官网明示的推算区间，仅供选型参考；所有配置、折扣与报价最终以签约时最新报价与合同为准。