整张技术路线图分为上下两大逻辑板块，上层以战略愿景为总领，左侧竖栏分层标注战略愿景、算法演进、关键路径、数据底座四大研究维度，中间采用三角分区对比传统机器学习方法、深度学习主流框架、多模态大模型智能拓展三大技术分支，清晰罗列颜色纹理特征、ResNet、U-Net、YOLO、Transformer、轻量化模型等主流算法模块，配套数据集构建、图像规范化、专家标注、数据增强四大底层数据支撑体系。下半部分以椭圆形主线搭建完整病虫害诊断防控全链路，覆盖感知采集、特征学习、识别定位、分级、决策服务全流程，左右两侧竖栏分别标注数据算法协同演进、精准识别智慧农业两大研究背景，向下延伸现实挑战、落地应用、未来发展方向三大核心分支。图中完整梳理农业检测现存痛点、病虫害识别四大落地功能、多模态轻量化前沿研究方向，系统展示行业现有难题、当前落地场景、未来科研创新赛道，结构饱满、信息完整，可直观呈现农作物病害检测技术体系整体框架。本模板适配本科毕设、硕士学位论文、农业类核心期刊、农业人工智能课题汇报等场景。