该技术路线项目研究目标是实现复杂环境设施蔬菜病害多模态大模型语义表征、细粒度对齐与跨环境泛化。首先依托前期研究基础完成多模态数据组织，整合病害图像、环境时序温湿度光照数据、专家病害知识、标准化语言症状描述以及温室城域标签，完成数据集的准备工作。第一项研究内容开展复杂环境设施蔬菜病害多模态大模型层次化语义表征，分别构建视觉编码器、环境时序编码器、知识文本编码器得到各类 token，借助 Q‑Former 与 Adapter 完成跨模态桥接，构建统一层次语义空间，实现本征与环境语义解耦。第二项研究内容开展大模型语义先验驱动的细粒度跨模态语义对齐与对比学习，利用层次病害语义原型提取局部病斑多尺度关键区域，执行三级跨模态对齐，引入难负样本挖掘，通过原型约束对比学习实现跨环境同类样本聚合。第三项研究开展病害稳定语义约束的多模态跨环境泛化学习，针对多源环境域的各类温室干扰因素，削弱环境带来的背景与设备偏差，保证语义的一致性，得到统一多模态表征，最后在未见城域完成测试验证。整体最终输出在陌生设施环境下病害类别识别、定位、语义对齐以及跨域泛化的各项性能验证结果。无论从事设施农业多模态病害识别方向的研究生还是农业 AI 算法研发人员，都可以从中参考项目技术实施思路。