这张框图以 “可区分症状表征→证据依赖诊断→条件稳定泛化” 作为整体科学主线，输入为复杂环境下的多源数据，包含设施场景图像与病斑区域、症状文本属性、环境及生育阶段记录，还有不同温室、设备、季节带来的环境差异。项目采用共享多模态大模型底座，将领域约束直接介入预训练语义空间与生成流程；依次经过视觉基础模型、区域‑症状语义桥接、语言诊断生成器，分别通过 LoRA 完成表征学习、诊断生成、领域参数的更新。课题设置三个递进研究模块，每个模块都包含科学问题、研究内容、拟创新点以及可检验假设。模块 Ⅰ 表征形成，研究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，提出兼顾症状共享与病类区分的关系约束对齐方法，并设置对应的可检验假设。模块 Ⅱ 诊断形成，探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‑诊断联合学习，拟提出证据响应与背景稳定协同约束的诊断学习方法。模块 Ⅲ 环境泛化，分析环境变化下表征的条件稳定性，开展条件稳健表征与泛化学习，设计症状可比条件驱动的选择性一致性学习方法。最后构建完整验证闭环，从大模型必要性对照、机制消融、独立环境泛化评价、多项核心性能指标开展系统性验证，以此证明大模型的价值、约束的作用以及泛化效果属实；本图着重强调大模型作为共享学习底座，由领域约束更新参数。无论撰写课题申报材料的科研人员还是在读研究生，都可以借助该图梳理整套研究框架。