该图呈现了“16篇论文 × 11个创新维度”的证据强度对照矩阵，通过实心圆（核心机制/主要贡献）、空心圆（辅助使用/部分涉及）及留白（未明确作为核心），清晰映射了当前农业大模型研究的发力点。从横向维度看，不同研究路径差异显著：生成式VLM（如AgroGPT）多聚焦“农业指令”与“生成微调”；对比与图文分类模型（如DLCAF、SMART）深耕“图文对比/融合”及“局部病灶”；而免训练与跨模态的时序/多源模型（如AgriMAPO、Greenhouse Temporal）则更侧重“检索/推理”、“纵向时序”与“环境数据”。值得注意的是，矩阵显示目前鲜有工作将“病原实验”与“不确定性”作为核心机制。图底部的关键观察进一步指出，本次梳理的文献中，尚未发现将“qPCR检测限缺失监督”与“检测—显症时间区间”作为联合训练主线的工作，这为未来研究提供了明确的空白区。