该框图提出了四个候选研究方向：E4+聚焦病理门控+谱系约束+梯度效用，现有数据可用度高，需验证同源增强去重与病理门控有独立收益，对比FROST、GeADS等，要求有技术性耦合和更低额外成本及源图ID可审查日志；H1聚焦病斑区域-症状-类别证据训练，数据可用度中，需验证区域指向证据是否减少无依据诊断，对比PlantInquiryVQA等，需新监督损失与核验协议及专家证据对应标注；H6聚焦小病斑Token预算与保真训练，数据可用度较高，需验证同计算预算下小病斑召回能否提升，对比T-MDNN、IMCI等，需小目标分级标注和边缘设备成本基准；H2聚焦病种×温室环境最差组风险，数据可用度取决于域标签，需验证最差温室/最差病种性能是否真正改善，对比PD-CLIP、SMART等，不能把Group DRO直接搬到番茄即视为方法创新，需多温室真实标签与外部独立采样。图表底部给出建议次序：先做E4+最小实验与文献复现验证新增机制，再选择H1或H6作为独立下一条研究线，并特别提示同一篇论文的创新贡献依赖实验证据，框架图复杂程度不是创新性证据。适用人群包括AI科研人员、计算机硕博生、智慧农业算法研究员、多模态大模型研究者、AI学术论文撰写者。