在农业多模态大模型的研究中，面临着一系列挑战与技术瓶颈。图1展示了这些挑战及未来解决方案的结构性概览，从数据融合与质量保障到模型性能优化、可信部署及生态协作等多个维度，全面反映了当前农业AI模型所需突破的关键问题。左侧部分重点描绘了在数据融合、模型性能、可信性与跨学科协作等方面的主要挑战，包括格式差异、时空对齐困难、数据质量问题、性能泛化不足以及可解释性和合规性等问题。右侧则提出了针对这些挑战的未来发展路线图，强调了数据标准化、轻量化模型、边缘计算与联邦学习等前沿技术。