本框图围绕核心科学主线：可区分的症状表征→依赖区域证据的诊断行为→症状可比条件下的环境稳定性展开，先提出总体科学假设，认为领域知识不应仅作为额外提示，而要转化为可学习约束去调整预训练视觉‑语言语义空间。课题以共享多模态大模型作为骨干，整体流程依次经过视觉编码、跨模态连接建模、诊断生成、条件稳健泛化，依靠三组约束更新适配参数。研究分为前后递进的三个层次。层次 Ⅰ 表征形成，探究共享与区分的问题，科学问题为预训练语义空间内症状共享与病类区分的协调机制；开展症状关系约束的细粒度语义表征与领域适配；拟创新兼顾症状共享与病类区分的关系约束对齐方法，缓解语义冲突。层次 Ⅱ 诊断形成，聚焦模型诊断依据，研究语言先验干扰下诊断生成的视觉证据依赖机制；开展区域证据约束的定位与诊断生成联合学习；提出证据响应与背景稳定协同约束的诊断学习方法，让诊断过程可解释、可干预。层次 Ⅲ 环境泛化，分析模型何时应当稳定，研究环境扰动下表征的条件稳定性；开展症状信息保持的条件稳健表征与泛化学习；拟实现症状可比条件驱动的选择性一致性学习。底部设置统一验证闭环，通过多组对照实验论证本项目三类约束的价值，而不是直接默认多模态大模型效果更好，从细粒度识别、证据一致性、诊断可靠性、跨环境泛化多个维度开展评测，最终形成可解释、可验证、可泛化的设施蔬菜病害多模态大模型方法体系。无论准备基金申报的科研人员还是相关方向研究生，都可以借助本图梳理整套递进式研究思路。