中国智慧物流和智能物流的研究现状、热点及趋势分析

关键词：智慧物流；智能物流；CiteSpace；CNKI；可视化分析

中图分类号：F252 文献标志码：A 文章编号：2096-7934（2023）03-0060-12

一、引言

物流业作为国民经济的基础产业，对于促进国民经济社会的发展发挥着重要作用，如何提升物流效率、降低物流成本一直是备受关注的话题。同时，随着各类信息化技术的发展，如何利用各类信息技术实现传统物流的智能化和智慧化受到越来越多的关注，形成了智能物流和智慧物流两大研究方向。

从现有文献中可知，智能物流和智慧物流的研究虽有差异，但在两者的实现途径及实现目的等方面也存在很大的相似性，两者的研究具有一定的相关性及相互借鉴作用，因此本文尝试结合现有的智慧物流和智能物流研究文献展开综述分析，希望能获取更为全面的研究热点和方向。同时，现有针对智慧物流和智能物流的综述多以“单纯的内容性分析”为主［1-2］，缺乏对既有成果的计量分析和梳理，不利于对智慧物流和智能物流的研究热点和趋势进行深入了解和全面把握。

鉴于此，以中国学术期刊出版总库（CNKI）中关于智慧物流和智能物流的核心期刊文献作为研究对象，采用CNKI和CiteSpace相结合的文献计量方法对文献进行定量统计和定性分析，在分析智慧物流和智能物流的研究现状的基础上，掌握智慧物流和智能物流的研究热点和演进趋势，希望为该领域的研究学者发现新的方向和议题提供借鉴和参考。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

可视化分析是当前大数据背景下的一种分析数据的新型方式。目前出现了多种可视化分析的工具，采用的是CNKI和CiteSpace结合的分析方法，其中CNKI自带了简单的可视化分析功能，可以对文献发表数量、发文机构等基本数据进行分析，使得数据处理更加便捷。CiteSpace是一款基于共引分析理论和寻径网络算法等對特定领域文献进行计量分析的可视化软件，其作用是通过绘制相关可视化知识图谱来分析相关研究领域的演化趋势和研究热点，探索研究领域的发展前沿。

（二）研究数据来源

利用 CNKI中文数据库检索智慧物流和智能物流研究的相关文献，以“智慧物流”or“智能物流”为主题进行检索，文献检索起始时间不限，截止时间为2021年，检索条件为“精准”，来源期刊限定于SCI来源期刊，工程索引（EI）来源期刊，北京大学核心源刊，中国社会科学引文索引（CSSCI）源刊和中国科学引文索引（CSCD）源刊，共检索出533篇文献。人工删除课题指南、人物介绍、会议信息、专业介绍等无关文献，最后共得出472篇有效文献，以这472篇文献作为最终的研究样本数据。

三、文献发表现状分析

（一）文献年度分布情况

研究文献的历年发表数量是衡量某领域研究水平和研究趋势的重要指标。本次检索分析的论文共472篇，以此得出智能物流研究的论文发表年度趋势，如图1所示。

图1 2000—2021年研究文献年度文献分布趋势

从图1中文献发表数量阶段上来看，智慧物流和智能物流的研究大体经历了以下三个阶段：

①从2000年至2009年，对于智能物流的研究一直处于初级阶段，2000年首次出现关于物流智能化方面的文献，但该阶段发表数量偏少，还未形成具体研究体系；

②第二阶段是2010年至2016年，在该阶段伴随着物联网技术的快速发展，将物联网等信息技术与传统物流结合的“智慧物流”理念被正式提出并逐渐被学者认可［3］；此外，随着工业4.0概念（2013年）和《中国制造2025》战略（2015年）的提出，智能物流作为其中重要分支成为了物流领域的研究新热点，论文发表数量有了明显提升；

③第三阶段是2017年至2021年，智慧物流和智能物流与其他相关领域的融合越来越紧密，研究内容被不断丰富和完善，受到越来越多学者们的关注与研究，论文发表的数量增长快速，且呈现继续增加的趋势。

（二）发文作者情况分析

发文作者是科学研究的主体，通过对作者的发文量和作者间的合作进行分析，可以识别相关研究领域的核心作者及彼此间的合作关系。

首先，利用CNKI可视化工具对样本文献分析发现，在智慧物流和智能物流领域核心期刊中发文的作者排在前列的有张玉峰和曾奕棠团队（6篇）、何黎明（4篇）、钱慧敏（4篇）、张国伍（3篇）和钱平凡（3篇），发文2篇文献的作者共有40位。根据普赖斯定律N≈0.749×N_max ，将最高发文量Nmax=6代入，得N≈1.83，所以将发文量大于1的作者列为高产活跃作者，共发文100篇，占总数的21.19%，与普赖斯定律的50%还有较大差距，可见，对于智慧物流和智能物流领域的应用研究尚未形成真正意义上的核心作者群。

将文献导入CiteSpace软件，通过对作者进行知识图谱分析展示，得到发文作者图谱，如图2所示，其中节点间的连线表示作者间的共现强度。

图2 2000—2021年智慧物流与智能物流研究发文作者图谱

根据图2的结果可以看出，节点有386，但是连线只有214，整体密度为0.0029，整个图形中作者的分布也比较分散而且彼此联系少，说明对智慧物流研究的学者较多，但是合作程度比较低。

（三）发文机构分析

同理，对文献发文机构进行合作网络分析，得到智慧物流与智能物流研究发文机构共现图谱，如图3所示。472篇核心期刊论文的全部作者来源于306家机构，连线有214条，整体密度为0.0021。在智慧物流与智能物流领域核心期刊中发文的机构排在前列的分别为北京物资学院（9篇）、武汉大学（7篇）、北京交通大学（7篇）、中国物流与采购联合会（6篇）、上海交通大学（6篇）、南开大学（5篇）、上海理工大学（5篇）、上海工程技术大学（5篇）、同济大学（5篇），其余发文2-4篇的机构共46家（其中，4篇3家、3篇21家，2篇22家），根据普赖斯定律N≈0.749×N_max，将最高发文量Nmax=9代入，得N≈2.247，取整数2，所以将发文量大于2的机构列为核心发文机构，共发文174篇，占总数的36.86%，与普赖斯定律的50%还有一定差距。因此，智慧物流与智能物流研究的核心机构群还未完全形成，但已具备一定影响力。

另外仍有260家机构的发文量只有1篇，表明较多机构对于智慧物流与智能物流的研究缺乏持续性的关注。

从节点连接强度来看，在同一个城市中的机构合作关系程度较强，如武汉大学与武汉东湖学院，同济大学、上海工程技术大学与上海财经大学，东南大学、三江学院与南京信息职业技术学院，北京交通大学、北京航空航天大学与中国交通运输系统工程专业委员会，北京工商大学与中国社会科学院等，其他各研究机构之间合作关系程度较弱，学术交流不甚频繁。

图3 2000—2021年智慧物流与智能物流研究发文机构共现图谱

四、文献研究热点和前沿趋势的可视化分析

（一）关键词共现分析

运行CiteSpace软件对所选文献进行关键词（Keyword）分析，生成智慧物流和智能物流研究的关键词共现网络图谱，如图4所示，其中节点数404个，连线635条，网络密度值为0.0078。

图4 2000—2021年智慧物流和智能物流研究的关键词共现网络图谱

在关键词共现网络图谱中节点代表文献关键词，节点大小表示关键词出现的频次，节点越大就表明该关键词在数据文献中出现的频次越高，为高频关键词；此外，在关键词共现网络图谱中，关键词中心度也是分析关键词的重要指标，中心度值的大小表明该关键词的重要程度以及与其余关键词的关联程度，两者结合能更准确直观地分析智慧物流和智能物流的研究热点和前沿发展趋势。智慧物流和智能物流高频关键词分布如表1所示。

表1 2000-2021年智慧物流和智能物流高频关键词分布

综合图4和表1可以看出，高频关键词反映了2000—2021年国内智慧物流和智能物流研究的主题和热点，高频关键词之间连线密集，已行成相互联系、错综复杂的网络结构。其中，关键词“智慧物流”“物联网”“智能物流” “大数据”“智能制造”“供应链”等关键词出现频率较高，成为该领域较为显著的标签；此外，关键词共现图谱还反映了智慧物流研究涉及的基础理论、相关智能技术和相关智能行业的关联关系。但从整体来看研究分支较多，说明智慧物流和智能物流研究方向较为分散。

（二）关键词聚类分析

在关键词分析的基础上，在 CiteSpace 中使用对数似然算法（LLR算法）对关键词进行聚类分析，得到可视化的关键词聚类视图，如图 5所示，可以更加直观反映研究的知识结构和在某一个研究方向上的主题词。其中，Modularity Q （模块值）=0.647 3，Mean Silhouette S（平均轮廓值）=0.882 1，（说明：当Q>0.3时，表示聚类结构显著，值越大表示网络的聚类效果越好；当S>0.7时，表明聚类高度集中且有实际的研究意义），可见智慧物流和智能物流关键词聚类模块划分较为合理，每个聚类中的文献研究方向、重点和主要内容具有同质性，可以用作聚类分析，具有研究意义。

图5显示了11个聚类群组，分别为智慧物流（#0）、物流（#1）、智能物流（#2）、物联网（#3）、智能制造（#4）、物流业（#5）、商务智能（#6）、区块链（#7）、供应链（#8），反映出统计期间智慧物流的研究重点。

图5 2000—2021年智慧物流和智能物流研究的关键词聚类图谱

在智慧物流和智能物流研究的关键词聚类图谱的基础上，进一步整理得到智慧物流和智能物流研究关键词聚类，如表 2所示。其中各聚类同质性均在0.6以上，表明关键词聚类效果较好。

表2 2000-2021年智慧物流和智能物流研究關键词聚类

（三）研究热点分析

根据智慧物流和智能物流研究的关键词共现图谱、聚类图谱和关键词聚类表，可以得出智慧物流和智能物流的研究热点可以大致归纳为以下几个方面：

1.主题研究

包括聚类：#0智慧物流、#1物流、#2智能物流、#5物流业。这四个聚类更多的体现智慧物流和智能物流中的“物流”属性，其中从“智慧物流”和“智慧物流”的主要关键词中可以看出两者具有极强的相似性，都是通过物联网等技术手段实现的物流智能化或智慧化，因此将两者关联在一起进行分析研究更能体现研究的全面性。

此外，两者在研究角度上也存在一定的差异。对于智慧物流的研究目前更多的集中在物流产业角度，如韦映梅（2020年）、黄彬（2021年）和东方（2021年）等分别以共享经济、大数据时代和新发展格局为背景，分析了物流产业智慧化的转型升级路径及建议［4-6］，而对于智能物流的研究则更加微观，如赵家胤等（2019年）、张乃强等（2020年）分别研究了智能物流在车辆监控、企业生产的应用研究［7-8］。

综合来说，对于智能物流和智慧物流的研究丰富了智慧物流的理论，为建立更为完善的智慧物流研究体系奠定了基础。

2.实现途径研究

包括聚类：#3物联网、#7区块链。从聚类的关键词可以看出，这两个聚类都是聚焦在如何实现物流“智慧化”和“智能化”方面，如戴定一（2010年）、雷光临（2012年）、吴萍（2018年）等分析了基于物联网的物流“智慧化”和“智能化”实施途径［9-11］；潘卓（2019年）、万璇（2021年）等分析了区块链技术对于物流业的影响，并提出将区块链技术应用到物流领域的建议［12-13］。如何实现物流的智慧化、智能化一直是物流领域的研究热点，贯穿了我国智慧物流和智能物流发展的整个历程。

3.其他关联领域的融合研究

包括聚类#4智能制造、#6商务智能、#8供应链。智慧物流和智能物流作为物流业的新形态，与智能制造和商务智能领域的联系密切，如何实现智慧物流和智能物流与智能制造和商务智能领域的联动发展已成为研究热点，如符瑜（2018年）、方英（2020年）、张滨丽等（2021年）分析了现代商务智能化的发展趋势，及与智慧物流的关联促进性［14-16］；戴宏民等（2016年）、万志远等（2018年）、刘强（2020年）等分析了智能制造与智能物流的关联性，并提出了构建基于智能制造的智能物流的建议［17-19］。同时，供应链作为连接制造、商务、物流的重要组织形式，也被越来越多的学者关注，成为新的研究热点。如霍艳芳等（2020年）、陈亮（2021年）等研究分析了智能制造背景下如何打造智慧物流供应链［20-21］，常晶（2020年）探讨了智慧供应链对于商务贸易的促进作用，并提出了适应新商务形式的智慧供应链物流转型发展路径［22］。综上，以“智能制造”“商务智能”和“供应链”为代表的聚类，体现了智慧物流和智能物流与其他相关研究主题的关联性和相互促进关系，体现出研究智慧物流和智能物流的新方向和新热点。

（四）研究前沿分析

突现关键词是指在短时间内受到较大关注的关键词，能够解释研究领域的研究前沿。因此，在关键词共现知识图谱的基础上，使用 CiteSpace 中的 burst term 功能对智能物流和智慧物流关键词进行突现分析，有助于识别该研究领域的前沿变化，如表3所示。

表3 2000—2021年智慧物流和智能物流研究的关键词突现分析

从表3可知，从2000年至2021年智能物流和智慧物流领域研究的突现关键词共有13个，分别为“物流”“商务智能”“数据挖掘”“物流配送”“射频技术”“物联网”“智能物流”“智慧城市”“物流产业”“物流业”“新零售”“供应链”“智慧物流”。从突显度来看，突现度最高的是“物联网”。但从2014年以后开始减弱；“智慧物流”“供应链”和“新零售”是近5年的突现关键词，这表明近5年智慧物流和智能物流与新零售、供应链等领域的结合研究已形成了新的研究前沿趋势。

（五）研究演变趋势分析

智慧物流和智能物流研究视角日趋多样，研究主题也在不断变迁。为更好地分析智慧物流和智慧物流的研究趋势演进过程，在关键词聚类图谱的基础上，生成了基于智慧物流和智慧物流的关键词分布图，如图6所示。

图6 2000—2021年智慧物流和智能物流研究的关键词分布

进一步梳理智慧物流和智能物流研究领域的演化过程，结合年度论文发表趋势图（图1）、关键词聚类表（表2）、关键词分布图（图6）和相关研究文献内容，将我国智慧物流和智能物流的研究演进划分为三个阶段：

（1）第一个阶段为2000—2009年，处于智能物流的研究探索阶段。该阶段的研究主要集中在如何提升物流效率方面，开始了物流与相关信息化技术（如智能仿真、数据挖掘）的初步融合研究，提出了实现物流智能化的初步途径［23］，探讨了物流智能化对于物流、电子商务的促进性作用［24］，为智能物流和智慧物流的研究奠定了基础。

（2）第二个阶段为2010—2016年，处于智慧物流的研究探索和智能物流的研究实践阶段。在该阶段物联网、云计算、大数据等新一代信息技术快速发展，智慧物流的理念也被正式提出［3］，如何利用各类新兴技术实现物流的智慧化成为了新的研究热点［10-11］。同时，在该阶段“工业4.0”以及“中国制造2015”战略的正式提出，智能物流作为其中重要的支撑得到更為广泛的关注，不少学者开始研究智能物流与智能制造、智能工厂的关联性，并以此为背景提出了实现物流智慧化和智能化的途径和建议［21］［25］。

（3）第三个阶段为2017年至2021年，为智慧物流和智能物流研究深化阶段。在该阶段智慧物流和智能物流研究的深度和广度不断拓展，主要集中在以下几个方面：第一，如何实现人工智能、区块链等新兴技术与物流的融合，进一步提升物流智慧化和智能化水平的研究被持续关注，智慧物流和智能物流的实践性水平被进一步提升［13］［26］；第二，伴随着经济环境的变化，国家提出了“一带一路”“双碳”“经济双循环”等新的国家战略，不少学者分析了新环境背景对于物流发展的影响，并研究了智慧物流和智能物流对于新环境的正向促进性［27-28］；第三，随着研究深入，智慧物流和智能物流与其他领域的交叉研究也在不断深化，如供应链与智慧物流，新零售与智慧物流的结合研究已形成新的研究领域，成为新的研究热点［20］［22］。

五、結论与展望

（一）结论

本文借助CiteSpace和CNKI文献计量分析工具，呈现了2000—2021年中国智慧物流和智能物流领域的研究现状、研究热点和发展趋势，包括文献产出时间分布、研究力量、研究热点和研究前沿和演变趋势，结论如下。

（1）研究发文量存在时间阶段特征。智慧物流和智能物流的研究大致经历了探索（2000—2009年）、探索实践（2010—2016年）和研究深化（2017年至2021年）三个阶段，研究历程大体呈现出先升后降再激增的趋势，速度则由缓慢增长发展为迅速增长，体现出智慧物流和智能物流领域研究的活力。

（2）研究者和研究机构合作程度不深。虽然智慧物流和智能物流领域研究形成了部分高产活跃作者和核心发文机构，但大部分学者和机构之间的合作甚少，存在独立研究、缺乏交流的现状，尚未形成有影响力的跨区域、跨机构研究网络，因此，如何推动智慧物流研究学者之间的学习交流、增进相关研究机构间的协作，是智慧物流和智能物流研究领域有待解决的问题。

（3）研究热点多元网络已形成。智慧物流和智能物流研究围绕“智慧物流”“物流”“智能物流”“物联网”“智能制造”“物流业”“商务智能”“区块链”“供应链”等九个方面展开，主要聚焦于智慧物流和智能物流的主题研究、实现途径研究以及与其他关联领域的融合研究，形成错综交织的多元研究网络。其中，智慧物流与供应链、新零售等领域的组合研究已成为近5年新的研究前沿趋势。

（4）研究前沿逐次推进，不断创新。基于智慧物流和智能物流研究前沿关键词演变过程分析可知，智慧物流和智能物流的研究先后经历了智能物流探索期、智慧物流研究探索和智能物流的研究实践期、智慧物流和智能物流研究深化期，研究内容随着经济技术环境的变化不断调整改变，研究不断深入，为推动智慧物流和智能物流的发展提供了强劲动力。

（5）本文存在的不足以及可以进一步探讨的问题：本文主要以“智慧物流”和“智能物流”为关键词进行的文献筛选，且数据来源主要是中文核心文献，关键词选择范围不够广泛，缺乏对于英文文献和普通期刊文献的对比分析，研究具有一定的局限性。在今后的研究中，将考虑扩大文献的分析范围，更好地把握智慧物流和智能物流的研究进展与趋势。

（二）展望

（1）研究特定经济环境和经济政策与智慧物流和智能物流的联系和相互影响性已成为当下热点，但研究仍有待进一步深入。如，物流智慧化和智能化与产业结构调整以及产业融合的关系与相互作用，低碳、新发展格局等对于智慧物流的影响，都将是未来的研究热点。

（2）随着各类新兴技术在物流领域的应用，特定物流领域的智慧化和智能化水平有了显著提升，但如何实现一般物流领域的智慧化和智能化仍存在一定的困难，理论研究和实践应用存在一定的脱节现象。如何在现有研究和实践的基础之上，进一步构建出标准化、专业化、精益化的智慧物流或智能物流体系，将是未来的研究重点。

（3）物流智慧化和智能化必将对生产和流通方式产生深刻影响，从供应链、新零售等视角来研究解释这种影响变化具有重要意义，能够为推动智慧物流和智能物流的进一步发展提供更多的理论供给和智力支持。

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Research on Status， Hotspots and Trend Analysis of Chinas

Smart Logistics and Intelligent Logistics：Visualization

Perspective based on CiteSpace and CNKI

GU Zhen

（Nanjing University of Finance and Economics Hongshan College，Nanjing， Jiangsu 210003）

Abstract：With the application of various information technologies in the field of logistics， two research branches including smart logistics and intelligent logistics have been developed. Although the connotation of the two is different， but they also have strong relevance and mutual reference significance in terms of research contents and practical approaches. Therefore， a review based on existing smart logistics and intelligent logistics research literature is useful to obtain more comprehensive research hotspots and directions. Using CiteSpace 5.8.R3， a measurement visualization tool， and taking 472 core journal papers collected by CNKI from 2000 to 2021 as data， this paper makes a visual analysis of the literature publication status， research strength， research hotspots and evolution trend of smart logistics and intelligent logistics， and summarizes three stages of the research and development of smart logistics and intelligent logistics. The overall research strength is relatively scattered， and there are few representative authors and research institutions. The research mainly focuses on the theme research， implementation approach research and integration research with other research in the field of smart logistics and intelligent logistics， has formed the complex and interlocking multiple research network.

Keywords：smart logistics; intelligent logistics; CiteSpace; CNKI; visual analysis

基金项目：2020年江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助项目（苏教师［2020］10号）