这是课题总体研究思路框图，围绕 “语义如何形成 — 诊断依据什么 — 跨环境何时稳定” 三个递进科学问题，面向预训练多模态大模型开展领域化、证据化与稳健化的相关研究。首先明确总体科学目标，旨在揭示多模态预训练语义在细粒度症状表征、视觉证据驱动诊断与跨环境条件稳定中的作用规律，建立复杂环境下可信泛化的设施蔬菜病害诊断方法。依次拆解出三项科学问题：语义表征研究症状共性与病类区分如何协同形成；证据诊断探究语言先验与视觉证据冲突时，诊断生成如何忠于视觉证据；环境泛化分析环境干扰与真实症状变化共存条件下诊断表征的稳定性。本课题以预训练多模态大模型作为统一研究载体，由视觉基础编码器、跨模态语义连接器、预训练语言模型构成主干；输入为病害图像、症状文本等多源观测数据，最终输出病害类别、病斑定位及带证据的诊断解释。对应设置三项递进的研究内容：预训练语义领域化，实现症状关系驱动的语义空间适配；诊断生成证据化，开展区域证据约束下定位‑属性‑诊断联合学习；跨环境适配稳健化，完成症状可比性驱动的条件稳健适配与泛化学习，分别提出对应的创新机制与验证思路。底部强调要开展大模型可识别验证，避免直接将大模型当作黑箱工具，整体研究主线从区分症状语义、实现有证据诊断，再达成跨环境稳健识别。无论进行基金本子撰写的科研人员还是相关方向研究生，都可以参考该框图梳理整体研究逻辑。