智慧(智能)物流行業研究綜述
——基于CiteSpace的可視化分析

文/燕學博 孟虎

智慧物流概念由IBM“智慧地球”“智慧供應”引申而來，伴隨著大數據和人工智能等信息技術的發展，智慧物流在推動物流業的發展上起到舉足輕重的作用。本文基于可視化分析軟件Citespace，對2002-2022年CNKI數據庫中研究“智慧（智能）物流”的文獻進行可視化分析，梳理近20年來的研究成果，探析本領域內研究現狀、發展歷程及前沿趨勢。分析結果顯示：我國智慧（智能）物流總體研究仍處于發展階段，未來仍有巨大發展空間；智慧（智能）物流的研究熱點呈現出在新零售、供應鏈、人工智能、數字經濟與智慧物流相互融合的趨勢。

0.引言

智慧物流[1]是指通過智能軟硬件、物聯網、大數據等智慧化技術手段，實現物流各環節精細化、動態化、可視化管理，提高物流系統智能化分析決策和自動化操作執行能力，提升物流運作效率的現代化物流模式，有時候也稱智能物流。當前，各學者對于智慧物流和智能物流并沒有統一的定義，企業界和學術界對此也有不同見解[2]。智慧物流和智能物流作為新的物流形態，兩個主題基本代表了物流業在新興信息技術推動下的發展狀況?；诖?，本文主要從“智慧物流”和“智能物流”兩個關鍵詞入手，分析與之對應的技術、模式等理論研究進展，借助citespace知識圖譜可視化軟件工具對近20年以來的國內核心文獻進行研究，通過對發文數量、發文機構及合作關系分析和關鍵詞共現分析，對智慧（智能）物流的發展路徑、研究熱點和未來趨勢做出分析判斷，希望能夠為后續研究提供一定的參考價值。

1.數據來源及研究方法

本文文獻數據截取自中國知網（CNKI）論文數據庫2002年-2022年的相關文獻。為了更好地把握研究主題和研究熱點，保證數據質量，文獻類別為學術期刊，篩選關鍵詞為智慧物流和智能物流，同時設置文獻來源為SCI、EI、北大核心、CSSCI和CSCD。對獲取的文獻剔除會議論文、新聞報道等與主題不密切相關的文章，最終得到有效文獻518篇。本研究采用文獻計量法，同時借助citespace文獻計量工具，對所要研究的主題文獻進行知識圖譜可視化分析。利用citespace的可視化分析技術，將獲取到的文獻進行發文量統計分析、發文機構合作關系分析、突變探測圖譜分析，研究本領域的發展路徑、熱點和趨勢。

表1 研究樣本選取方式

2.智慧（智能）物流研究現狀

2.1 文獻發布的總體趨勢分析

本文通過對518篇本主題文獻統計分析，繪制了關于智慧（智能）物流的發文量折線統計圖，如圖1。根據增長模型和圖像特征，本文將智慧（智能）的發展歷程劃分為三個階段?；A階段為2002-2010年，這個階段處于萌芽期，相關研究和理論基礎稀少，此十年間發表核心刊物33篇，年均發文量不足4篇?？焖僭鲩L階段為2011-2017年，此六年間發表核心刊物196篇，年均發文量達到30左右，這一階段屬于智慧（智能）的快速增長期。2018年至今是爆發增長階段。隨著計算機網絡技術和大數據分析技術的快速普及，智慧（智能）物流發展迎來變革，先進技術的加入使得原有格局重新構建。2019年國務院發文《關于推動物流高質量發展促進形成強大國內市場的意見》，同時京東聚焦無人自動化技術，亞馬遜在全球布局智慧物流中心，阿里宣布加速菜鳥網絡建設，打造智能物流骨干節點城市等一系列企業智慧化、智能化舉措都推動著學術界對智慧（智能）物流的關注度提升。

圖1 2002-2022年文獻發表趨勢圖

圖2 發文機構和發文作者共現圖譜

2.2 發文作者和發文機構分析

通過citespace可視化運行結果得到發文機構和發文作者的聯系情況。觀察圖譜并結合數據可以發現，智慧（智能）物流領域內發表核心文獻最多的機構是中國物流與采購聯合會，從2010年至今發表了6篇核心論文。圖譜中的連線代表機構與機構之間的合作關系或作者與機構的所屬關系，通過觀察圖譜可以得到，智慧（智能）物流的研究地域各自之間較為集中，在分散地區之間，有機構聯系較為密切。

3.智慧（智能）物流研究熱點、前沿分析

3.1 熱點分析

關鍵詞共現圖譜圖3顯示的是研究領域的熱點。同時為了更加直觀的了解智慧（智能）物流領域研究的關鍵詞情況，篩選頻次≥8的關鍵詞14個，如表2，清晰展示了關鍵詞頻次、中心性及關鍵詞首次提出年份。一般而言，頻次和中心性與該方向的關注度成正相關，頻次越高，關注度越高，中心性越高，重要性越大[3]。

圖3 關鍵詞共現圖譜

表2 高頻關鍵詞統計

高頻關鍵詞依次有智慧物流139次，物聯網59次，然后依次是智能物流、大數據等，結合共現圖譜和中心度分析，可以得出智慧（智能）物流領域研究集中度高的特點。

3.2 趨勢及前沿分析

在前文關鍵詞共現分析的基礎上，利用CiteSpace中的突現方法展現關鍵詞出現與結束的時間和強度，進而分析智慧（智能）物流發展演變的路徑，結果如圖4所示。從圖中我們可以看到關鍵詞突現的年份和時間長短，我們可以從這兩個維度進一步探究智慧（智能）物流領域的發展特征，這二十年的發展可以大致劃分為三個階段：第一階段為2002-2010年，該階段處于智慧（智能）物流發展初期。張則強[4]等歸納了初代智能物流的關鍵技術應當為信息化、智能化和虛擬化，并且提出了智能物流的技術判斷，認為物流系統應該能夠模仿人的智能，具有思維、感知、學習、推理、判斷的能力，已經具有人工智能的思想。同時多位學者在不同物流應用場景下運用或強調人工智能技術的重要性，趙立權[5]在文章中概括介紹該時期神經網絡、進化算法、粒度算法三種人工智能技術的主流應用研究。袁琦[6]、鄧濤[7]等學者在物流配送、物流配送智能仿真等不同領域和應用場景展開研究。第二階段為2011-2017年，隨著研究深入、計算機網絡技術的普及、物流企業快速發展和國家政策對于物流業的鼓勵推動，此時期學術研究進入快速發展期。在這一時期，智慧物流的概念被逐漸提及并且一直延續至今并且有很高的關注度。該階段出現“物聯網”“智慧城市”“供應鏈”等概念，伴隨著信息技術的迅速發展，“智慧”的概念應用于方方面面，學者們越來越多地把智慧物流放在智慧發展當中，作為重點研究內容之一，例如楊迅周[8]在河南省智慧城市的建設中提到了智慧物流的發展應當要推動物聯網技術在現在物流領域的應用，著力培育具有交易、信息交流、電子商務等一體化物流服務的商貿物流企業或基地。物聯網技術在該節點成為熱點詞是信息技術發展到一定階段的產物，雷光臨[9]在2012年率先提出了物聯網在智慧領域的應用和實踐，文章中較為清晰地闡述了物聯網的概念及后續實踐內容，這為后續物聯網技術在智慧物流中的細分應用奠定了基礎。第三階段為2018至今為研究最前沿時期，大數據、云計算，物聯網等信息技術發展愈加成熟，目前的研究熱點集中于新零售、供應鏈、人工智能、智慧物流、數字經濟。王智泓[10]在文章中談到目前我國智慧物流發展的現實困境，談到智慧物流技術在全球發展水平中仍處于落后地位。以人工智能為代表的物流技術在國際上應用廣泛，無人分揀、無人機、無人車配送和智能揀單系統已經相對成熟。而我國物流行業屬于勞動密集型行業，對人員總量需求較高，智慧物流領域的專業人才還需補充。新的人工智能技術如移動通信、物聯網、區塊鏈、元宇宙、人工智能、量子信息等不斷更迭和使用對于智慧（智能）物流的發展至關重要，目前將持續成為研究領域的熱點。

圖4 關鍵詞突現圖譜

4.結論

本文利用citespace軟件對CNKI數據庫中2002-2022年涉及智慧（智能）物流的核心文獻進行分析，主要研究結論如下：1）技術進步推動智慧（智能）物流發展。我國的智慧（智能）物流的發展過程是不斷對以往研究進行改進和創新，每一次大的變革都加入了全新的技術支撐。例如早期的GPS定位系統、條形碼、射頻技術等；中期物聯網技術、“智慧”概念的加入，以及目前最新的創新算法、人工智能技術、無人技術、5g技術，深度學習[11]等。2）結合實際調研發現，學術研究和技術應用之間存在巨大縫隙。很多技術仍存在于紙面設計研究，沒有落地到企業實踐和應用中去，這需要物流企業加強對智慧（智能）物流技術的應用。高校作為科學技術研發的前沿陣地，更加需要加強與物流企業公司的合作，實現技術成果、專利成果的轉化。3）智慧（智能）物流發展處于快速發展期。從2016年-2021年，我國智慧物流市場從2865億元升至6235億元[12]。目前，智慧（智能）物流的研究熱點集中在新零售、供應鏈、人工智能、數字經濟與智慧物流相互融合。新技術和新概念不斷被引入和運用，加速了我國物流行業智慧化的前進步伐。本文運用citespace軟件對智慧（智能）物流進行了分析，提煉出一些研究熱點和研究趨勢，希望對將要對本領域研究的學者起到一定的積極作用。