本論文では、精密農業における作物のサイト特異的病害虫管理（SSDM）の進展について論じています。機械学習（ML）と深層学習（DL）を用いたリアルタイムコンピュータビジョンの進化により、手作業での特徴抽出から大規模な自動特徴学習に移行しました。特に基盤モデル（FMs）の登場により、作物病害データセットの処理が革新されています。FMsは視覚データとテキストデータを統合し、症状をテキストで解釈し、症状と管理の関係を推論する能力を持っています。ロボティクスにおける適応学習および模倣学習が現場での病害管理をさらに促進します。レビューでは、約40件の文献を検討し、特殊な言語モデル（LLMs）や視覚言語モデル（VLMs）の役割について、強化学習やデジタルツインフレームワークと関連付けて議論しています。主な発見は、FMsの文献が増加しており、特にVLMsがLLMsを上回る発表数を示したこと、適応学習や強化学習がまだ発展途上であること、一方でデジタルツインを利用することが重要であることです。