本图是面向复杂环境的设施蔬菜病害多模态大模型语义表征与泛化学习的研究框架及技术路线图。研究首先梳理现实需求与原有问题，主要存在样本数据缺、识别效果差、多模态特征融合难三方面痛点。由此提炼出三项关键科学问题：多源异构病害信息如何形成统一语义空间；类间相似与类内变化条件下细粒度病害语义稳健表达；复杂环境分布漂移下病害本征语义的不变性与泛化机理。与之对应的三项相互支撑的研究内容分别为多模态语义基座构建与大模型领域适配、细粒度属性增强的层级多模态语义表征、环境不变的跨模态对齐与泛化学习，并进一步提出三项创新点与预期产出，分别为本征语义多源联合表征、细粒度层级对齐机制、病害不变语义解耦的未见域泛化机制。下方技术路线分为八个实施步骤：需求分析与问题建模、多模态数据采集与语义标注、多模态语义基座与大模型领域适配、细粒度属性表征与对比学习、层级跨模态对齐与目标检测、环境不变表征与泛化学习、实验验证与应用评估、成果验证与示范应用，循序渐进完成从问题提出、数据构建、模型开发到实验落地示范的全部研究流程。无论从事农业 AI 病害识别方向的研究生还是涉农多模态算法研发人员，都可以为本课题的整体方案提供参考。