该框图展示了“方案B：高价值农业约束”下的物候—环境—病斑症状三重约束的可信训练框架，核心创新在于将温室农业的环境规律编码为训练时可核验的约束，而非仅在推理时追加提示词。框架首先并行输入三类信息流：视觉证据流涵盖病斑大小、颜色、纹理及多尺度时序观察；环境物候流包含温湿度、叶面湿润时长、生长阶段及棚室管理记录；权威知识流则引入病害发生条件、症状谱及农艺规范等排除性证据。这三股数据流汇入“生物学一致性与冲突判别器”，用于核验症状证据是否匹配及发生条件是否可行，并进行冲突样本标记与加权训练。在此基础上，框架输出三个关键模块：条件一致性损失用于约束不可能的病因组合，减少“合理措辞+错误病名”的虚假诊断；诊断不确定性输出用于区分可确诊与需补采样的情形，并标注无法排除的候选病害；跨棚室验证则通过季节留出与地区留出来检验高风险误诊率及可靠性校准。适合智慧农业领域的算法研发人员及植物保护专家作为可信AI诊断系统的设计参考。