在农业病虫害诊断领域，现有研究大都针对特定对象及特定任务设计专用算法和模型以适应具体的病虫害类型。基础模型凭借其大数据驱动、多模态融合和强泛化性等优势，理论上能够提供更通用的解决方案。然而，两者之间存在固有矛盾：一方面，农业场景下的病虫害诊断通常面临数据稀缺、标注困难等问题，难以满足基础模型对海量标注数据的需求；另一方面，基础模型的复杂性和资源消耗与农业场景对实时性和高效性的要求存在冲突。因此，基于基础模型的农业病虫害诊断方法仍处于探索阶段，相关成果较为有限。