这张框图展示了设施蔬菜病害多模态大模型的研究方案03，核心聚焦于缺失模态下的主动补采与诊断策略训练，致力于将简单的再问一句升级为有成本约束的真实图像与传感器采集闭环。方案分为三大模块。模块A聚焦输入与可用性掩码，要求保留模态缺失标记，训练时模拟遮挡与传感器失效，并将缺失值明确标记而非伪装成实测值。模块B阐述策略学习与现场决策，基于多模态底座与适配器进行诊断状态编码，输出候选疾病概率分布；结合风险下降与采集成本联合评价的预训练信号，决定下一步动作策略（如补拍叶背、读取传感器或人工复核）；执行真实补采后，依据置信度达标或预算耗尽等停止条件进行反馈。模块C明确闭环评估与技术贡献边界，强调与静态诊断公平比较，关注每次确诊所需补采次数、单位采集成本的风险降低等关键技术效果，并凝练了状态编码到动作评分再到设备控制的可实施专利核心。该图逻辑严密、工程落地性强，非常适合人工智能与多模态融合领域从事主动学习、传感器数据融合的研究人员作为方案设计参考。