本图为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研究技术路线图。首先从三类数据源开展数据准备，分别是多尺度多时期的病害图像与病斑标注数据、病害症状与植保专业知识、温室季节设备温湿度等环境分组信息；经过数据治理与实验设计，完成实例级校验、重平衡、构建多组测试集，得到训练数据集，用于 M0 基础视觉语言预训练基座，对视觉编码器、多模态连接模块与大语言模型开展参数高效适配和持续预训练，并设置独立外部测试集用于最终评价。整体模型分 M0 到 M1‑M2‑M3 三阶段递进演化。研究内容 1 开展病害知识约束的领域持续预训练与层级语义对齐，依次完成知识结构组织、层级语义对齐、领域持续预训练，输出 M1 可定位的病害领域语义表征，并开展区域‑属性匹配相关验证；研究内容 2 基于 M1 参数开展病斑证据保持的多粒度表征与定位诊断协同学习，实现细粒度证据保持、定位‑症状联合学习与证据约束诊断，输出 M2 病斑位置与症状依据的诊断模型，完成 mAP 等指标验证；研究内容 3 承接 M2 结果开展环境条件感知的稳定语义表征与泛化学习，解析环境作用、开展条件稳定学习、完成未见环境泛化，得到 M3 在陌生环境下的病害诊断能力。推理阶段输入病害图像、诊断指令、环境条件，输出病斑位置、症状属性、候选病害与置信度；最后采用多维度评价闭环完成整体评估。无论农业人工智能方向研究生还是相关课题申报的科研人员，都可以借助该路线梳理课题实施流程。