加坡和德国 （表 2.3）。在核心论文主要产出国家中，中国与波兰的合作是最多的（图 2.1）。核心论文发文量排在第 一的机构是斯特拉斯克莱德大学，篇均被引频次排在前三的机构是上海交通大学、南洋理工大学和雅典国 家技术大学（表 2.4）。在核心论文的主要产出机构中，中国海洋大学、奥波莱技术大学和河北工业大学 之间合作最多（图 2.2）。施引核心论文数排名第一的国家是中国（表 2.5），施引核心论文数排名前三的 论文比例 /% 被引频次 篇均被引频次 平均出版年 1 斯特拉斯克莱德大学 4 17.39 61 15.25 2021.8 2 中国海洋大学 3 13.04 89 29.67 2021.3 3 南洋理工大学 2 8.70 96 48.00 2019.0 4 雅典国家技术大学 2 8.70 96 48.00 2019.0 5 杜伊斯堡 – 埃森大学 2 8.70 91 45.50 2018.0 6 首尔大学 16 8.47 2021.9 6 南洋理工大学 13 6.88 2020.9 7 武汉科技大学 12 6.35 2021.8 8 中国海洋大学 12 6.35 2022.6 9 国防科技大学 11 5.82 2022.1 10 广岛大学 11 5.82 2021.4 上海交通大学 斯特拉斯克莱德大学 中国海洋大学 南洋理工大学 雅典国家技术大学 杜伊斯堡−埃森大学 河北工业大学

7 中国科学技术大学 安徽 8 武汉大学 湖北 9 华中科技大学 湖北 10 西安交通大学 陕西 排名 学校名称 省市 11 北京航空航天大学 北京 12 中山大学 广东 13 北京理工大学 北京 14 哈尔滨工业大学 黑龙江 15 四川大学 四川 16 东南大学 江苏 17 中国人民大学 北京 18 同济大学 上海 19 北京师范大学 北京 20 天津大学 天津 排名 吉林大学 吉林 27 中南大学 湖南 28 大连理工大学 辽宁 29 湖南大学 湖南 30 华东师范大学 上海 排名 学校名称 省市 31 华南理工大学 广东 32 南方科技大学 广东 33 电子科技大学 四川 34 重庆大学 重庆 35 北京科技大学 北京 36 南京航空航天大学 江苏 37 东北大学 辽宁 38 南京理工大学 江苏 39 兰州大学 甘肃 40 西安电子科技大学 中国大学排名前100位 排名 学校名称 省市 41 上海科技大学 上海 42 北京交通大学 北京 43 哈尔滨工程大学 黑龙江 44 华东理工大学 上海 45 东北师范大学 吉林 46 苏州大学 江苏 47 华中农业大学 湖北 48 武汉理工大学 湖北 48 中国石油大（北京） 北京 50 郑州大学 河南 排名 学校名称 省市 51 江南大学 江苏 52 西南交通大学 四川

智能体展示 ................................................................................... 25 图 39 天工大模型能力展示 ......................................................................................... 26 SkyAgents：自研模型降低成本 天工 SkyAgents 是基于昆仑万维天工大模型平台打造的，其具有从感知到决策，从 决策到执行的自主学习和独立思考能力。用户能够通过自然语言创建一个或多个智能体， 并将不同任务模块化。通过操作系统模块，可以执行包括问题预设、指定回复、知识库 创建与检索、意图识别、文本提取和 http 请求等任务。其中天工大模型的 MoE 架构能 让 AI 获得更快的响应速度且面对复杂任务的处理能力更强。 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 26 图39 天工大模型能力展示 资料来源：天工开放平台官网，海通证券研究所 SkyAgents 智能体拥有成本优势，tokens 价格低于 OpenAI。天工大模型 3.0 版本 0.01 元/千 tokens，2.0 版本 0.005 元/千 tokens，价格普遍比 GPT4o

信号通过开放频段传输，船载数据易被非法截取，而内河作为国家战略 物资运输通道，此类信息泄露将带来显著的安全风险。 针对上述痛点，为推动内河 AIS 系统向智能化、安全化转型，中国移动联合湖北省公司、湖北理工大 学基于中国移动 5Gw 拟专网，开展了“船船通（S2S）”专网实践，打造了首个面向内河港航全场 景智能化应用打造的船岸云协同系统。并完成了试点测试。 4.1 设计理念 5 5G-A 船船通 践适时修订。 联合发布单位（排名不分先后）：中移智库、中国移动通信研究院、华为技术有限公司、中兴通讯 股份有限公司、武汉理工大学、中国移动通信湖北有限公司。 编制单位（排名不分先后）：中移智库、中国移动通信研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份 有限公司、武汉理工大学、中国移动通信湖北有限公司。

n 武汉大学电子商务研究与发展中心主任 n 湖北省电子商务学会秘书长 n 西藏电子商务特聘专家。 n 华中科技大学博士 n 美国卡内基梅隆大学计算机学院联合培养博士 n 瑞士苏黎世联邦理工大学计算社会科学研究所博士后 n 承担了10余项电子商务相关的国家级项目，在国内外发表论 文60多篇，出版专著2部，并在义乌市电商规划、卓尔B2B 电商构建、恩施农村电商等中成功开展应用。 核心团队 博士，武汉大学博士后。 n 擅长人工智能、机器学习、大数据挖掘技术、模式识别、 生物特征识别及验证、网络安全等领域。 n 曾在IEEE、ACM等期刊发表多篇学术论文。 危小超 n 博士，武汉理工大学副教授。 n 主持国家自科基金青年项目、中国博士后科学基金等项。 n 参与国家重点研发计划项目、国家自科基金等科研项目。 蒋国银 n 博士，电子科技大学教授。 n 主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等项目。

多个环境参数，动态调整光照、温度、湿度等条件， 提高种植效率。我国土地流转政策成效显著，农地集约化、规模化程度提升，为 AI 运用奠定坚实基础；近年国 内在“AI+种植”技术研发方面发展迅速，如哈工大、人工智能研究院等共同研发的农业生长大模型“天工开悟”。  投资建议。政策积极推进智慧农业发展，土地流转推动农地集约化、规模化程度提升，为 AI 运用奠定生产基础， AI 赋能种植产业链前景可期。建议关注（1）AI 我国在“AI+种植”技术研发方面发展迅速，如哈工大、中国农大相继研发出的 作物精准生长模型、阿里云推出的ET农业大脑等。随着国家政策支持和科技下乡等 活动的推进，AI技术在种植领域的应用范围正在逐步扩大，一些种植基地和大型农 场积极拥抱AI技术以提升生产效率和增强抗风险能力，促进农业可持续发展。 （1） 农作物生长大模型提升作物生长预测准度：由哈工大计算学部、人工智 能研究院、智慧农场技术 山东寿光现代农业高新技 术试验示范基地 运用机器狗进行蔬菜生产，可以在农田中按照预设路径巡检，扫描作物健康状况，收集数据并传输给技术人员进行分 析，从而实现病虫害的精准防治。 哈尔滨工业大学 哈工大研发的 “天工开悟”农业大模型通过知识图谱的构建、覆盖 64 个品种的生长模拟、灾害预警系统的建立以及提供 一个开源社区生态，构成强大的农业智能系统，具备分析、预测和决策的能力。在生长数据的预测上，模型具有非常高

通信作者:周子豪(１０４３０８２０５９＠qq．com) 一种基于改进 DＧS证据的智慧水利网络安全态势评估方法 夏卓群１ 周子豪１ 邓 斌２ 康 琛３ １ 长沙理工大学计算机与通信工程学院 长沙４１００００ ２ 长沙理工大学水利与环境工程学院 长沙４１００００ ３ 湖南省水旱灾害防御事务中心网信技术部 长沙４１００００ (xiazhuoqun＠csust．edu．cn) 摘 要