该图为设施蔬菜全链条关键技术路线，以数据、模型、决策、验证为主线，分为数据层、模型层、任务层、应用层，五项研究任务逐层衔接，并以虚线闭环反馈实现持续迭代。数据层承担任务一：先完成环境、作物、管理、流通四类多源数据采集，再经时空对齐、清洗插补、融合治理与人机协同标注，由专家标注、主动学习与众包复核共同保障质量，最终形成千万级目标的高质量数据集，并以完整性、准确性、一致性、时效性四维质量评价和质量门控严格把关。模型层衔接任务二与任务三：先开展机理约束建模，刻画热水平衡、蒸散与物候过程；再结合 RNN、CNN、Transformer 开展时序与视觉建模；通过正则化、物理一致性与标定实现机理 — 数据融合；最后以多模态融合、小样本与迁移方法完成智能预测预警建模，输出可执行调控策略、产量与品质预测模型以及病虫害风险预警成果。任务层聚焦三类决策方向：多目标环境优化追求水肥能耗协同与预测控制；产量 — 品质预测覆盖短中长期时间尺度及外观、内在、安全三类指标；病虫害风险预警强调早期识别与传播风险评估，各任务通过跨主体可信协同与场景闭环验证相互贯通。应用层承接任务四与任务五：建设可信流通与智慧决策平台，运用区块链存证、联邦协同与贡献计量保障数据可信流通；开展场景验证及标准输出，通过随机区组对照、三维适配形成标准草案，应用结果沿反馈通道回流优化数据与模型。适用人群：无论从事设施蔬菜生产、农业科研、农技推广、数字农业管理还是智慧农业平台开发的人员，都可以借助该路线理解从数据采集治理、机理建模、预测预警到可信流通、场景验证的完整技术链条。