图1 模型在真实应用场景中部署及实现大规模推广所面临的四项主要挑战：（1）高质量多模态农业数据匮乏，且数据复杂度高、碎片化严重；（2）缺乏统一、贴近实际应用场景且标准化的评估基准；（3）模型训练与推理对计算资源需求巨大，并伴随显著的环境成本；（4）模型决策可解释性不足，从而在农业实践中引发信任问题以及法律与伦理风险。