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研究框架，整体研究主线为领域知识内化→病斑证据保持→条件稳定泛化，先搭建统一多模态大模型基座，融合通用视觉语言预训练先验与设施蔬菜病害图像、文本、环境以及植保专业知识。框架横向分为前期研究基础、关键科学问题、研究内容、拟创新点四大部分，设置三条递进的研究链路。第一条链路依托图像标注、植保与环境信息、属性解耦等前期基础，提出科学问题 Q1，探究病害概念与局部症状证据的层级语义对齐机制；对应研究内容 C1 开展病害知识约束下领域持续预训练与层级语义对齐，可验证区域‑属性‑概念一致性；形成创新点 I1，实现病害知识与局部视觉证据协同约束的层级语义内化。第二条链路基于渐进式语义感知目标检测的前期基础，以 Q2 探究语义抽象中细粒度病斑证据保持与诊断一致性机制；C2 完成多粒度表征与定位诊断协同学习，保证定位‑症状‑诊断依据一致；得到创新点 I2 可核验定位诊断方法。第三条链路以复杂光照、多温室采集数据为前期基础，Q3 研究环境扰动下病害语义稳定与泛化机制；C3 实现环境感知的稳定语义表征与泛化学习，完成跨温室、季节、设备泛化验证；得到创新点 I3 条件稳定泛化学习方法。整体目标构建 “知识可内化、证据可核验、泛化可验证” 的理论方法体系。无论农业 AI 方向研究生还是课题申报科研人员，都可以参考该框架开展课题设计。