在智慧农业快速发展背景下，农业大模型作为推动产业智能化转型的关键技术，其架构设计、技术路径与场景适配机制有待系统研究。该文选取15个国内代表性的农业大模型作为研究对象，从数据架构、核心技术及应用生态3个层面进行深入剖析。
研究发现，基于多模态融合与知识增强的农业大模型在病虫害识别、产量预测、农情问答和遥感解析等任务中表现优异，展现出良好的农业场景适应性，但同样面临数据质量不均、算力资源配置失衡与领域知识融合不足等问题，制约了其在实际生产中的规模化应用。
为此，该文提出应通过立体化重构数据治理体系、协同化突破技术瓶颈、系统化构建应用生态，推动农业大模型从技术验证转向产业赋能。通过系统梳理技术路径与发展方向，为农业大模型在智慧农业建设中的深度应用提供理论参考和实践指导。
