張昕瑞

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

1 引言

在我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，傳統(tǒng)物流業(yè)發(fā)展方式難以為繼，智慧物流正在成為國內(nèi)物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要源泉[1]。2008年11月IBM 公司首次提出“智慧地球”概念后[2]，“智慧”理念在全球很多行業(yè)得到應(yīng)用。IBM 公司在2010年繼續(xù)發(fā)布的《智慧的未來供應(yīng)鏈》研究報告中，將智慧物流的理念進行了延伸，并快速在全球得到認(rèn)可和接受。國內(nèi)行業(yè)、企業(yè)以及學(xué)者對智慧物流也進行了不同角度的探索。

作為一個新的領(lǐng)域，雖然智慧物流的相關(guān)研究已經(jīng)開展了近十年，但是從相關(guān)文獻閱讀來看，目前國內(nèi)學(xué)者對智慧物流的概念尚未形成統(tǒng)一認(rèn)可的定義。戴定一[3]從信息化的角度對智慧物流概念進行了界定，認(rèn)為智慧物流是物流信息化的高級階段，通過物聯(lián)網(wǎng)時代的新技術(shù)實現(xiàn)物流過程中更多信息的采集、更多資源的管控以及更優(yōu)化的流程，即通過高度依賴信息資源在物流過程中創(chuàng)造更多價值。鮑琳，張貴煒[4]著重從技術(shù)視角出發(fā)，對智慧物流的內(nèi)涵進行了界定，認(rèn)為智慧物流是以“互聯(lián)網(wǎng)+”為核心，綜合運用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，通過全面感知、識別、跟蹤物流各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)實時應(yīng)對、智能優(yōu)化決策的高效、綠色的物流服務(wù)體系。王之泰[5]從智慧物流的效果出發(fā)，指出智慧物流是將互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)和現(xiàn)代管理應(yīng)用于物流業(yè)，從而實現(xiàn)物流的自動化、可視化、可控化、智能化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化；并進一步指出“智慧”的獲得并不完全是技術(shù)問題，還要重視增加管理內(nèi)涵，強調(diào)了體制的作用和人的作用是不可缺少的。中國物流與采購聯(lián)合會會長何黎明在《智慧物流發(fā)展現(xiàn)狀及“十三五”工作重點》一文中[6]，將智慧物流定義為“以互聯(lián)網(wǎng)為依托，在物流領(lǐng)域廣泛應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術(shù)與設(shè)備，通過互聯(lián)網(wǎng)與物流業(yè)的深度融合，實現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)智能化，提升物流運作效率和服務(wù)水平的新興業(yè)態(tài)”。本文認(rèn)為這一定義綜合考慮了技術(shù)、設(shè)備、預(yù)期效果、產(chǎn)業(yè)形態(tài)等內(nèi)容，相對較為綜合全面。進一步地，王郁等[7]對智慧物流中的“智慧”進行了詳細(xì)的闡述，指出區(qū)別于傳統(tǒng)物流，智慧物流的“智慧”體現(xiàn)在對“物”的操控上，有著五個顯著的特征：（1）自動識別與控制—讓物流變得更快速；（2）全程跟蹤與追溯—讓物流變得更安全；（3）實時應(yīng)對與處理—讓物流變得更高效；（4）智能決策與優(yōu)化—讓物流變得更精準(zhǔn)；（5）綠色低碳與環(huán)?！屛锪髯兊酶?jié)能。從以上相關(guān)文獻的回顧可以看到，智慧物流的研究在我國已經(jīng)引起了學(xué)者的高度重視和研究熱情。有學(xué)者認(rèn)為[8]，造成我國智慧物流快速發(fā)展的原因既包括規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟效應(yīng)達到拐點、市場整合帶來較大紅利等經(jīng)濟因素，也包括智能技術(shù)的日漸成熟和人工智能在物流業(yè)的快速普及等技術(shù)因素；我國物流信息化正加速進入以物流業(yè)務(wù)數(shù)字化和物流數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化為主要特征的智慧物流時代，智慧物流時代即將到來。

在國內(nèi)智慧物流快速發(fā)展的背景下，為了描繪智慧物流領(lǐng)域研究的整體框架，以便清晰地了解其在國內(nèi)研究的現(xiàn)狀、發(fā)展路徑、研究熱點和未來的發(fā)展趨勢，本文應(yīng)用科學(xué)文獻和知識圖譜可視化軟件CiteSpace對國內(nèi)智慧物流相關(guān)研究成果進行了深入的多維度分析，結(jié)合文獻歸納法對國內(nèi)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、演化和熱點進行梳理與總結(jié)，客觀揭示國內(nèi)智慧物流研究發(fā)展態(tài)勢，為該領(lǐng)域研究框架梳理提供一種新的參考方法。

2 研究數(shù)據(jù)與研究工具

2.1 研究數(shù)據(jù)來源和收集

由于研究僅限于對國內(nèi)智慧物流的成果進行分析，文中研究數(shù)據(jù)源于中國知網(wǎng)（http://www.cnki.net/）中文數(shù)據(jù)庫的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫，檢索范圍包括學(xué)術(shù)期刊、博士學(xué)位論文、碩士學(xué)位論文、國內(nèi)國際會議論文、報紙以及學(xué)術(shù)輯刊（為簡化描述，后文將不區(qū)分成果類型，統(tǒng)一稱為文獻）。此外，考慮到智慧物流是一個新興的研究領(lǐng)域，為確保檢索的完整性，本次檢索沒有對起始時間進行限制（檢索截止時間為2019.04.06），以“智慧物流”為主題，共檢索出1 458篇文獻結(jié)果，在人工檢查剔除重復(fù)數(shù)據(jù)、聲明、新聞、行業(yè)動態(tài)、會議通知等后，最終保留有效文獻共1 039篇。每條記錄包括文獻類型、作者、作者單位、文獻標(biāo)題、文獻來源、文獻關(guān)鍵詞、摘要以及發(fā)表時間等信息，具體見表1。

表1 數(shù)據(jù)檢索過程說明

2.2 研究方法與工具

本文主要采用科學(xué)知識圖譜法，使用可視化分析工具CiteSpace對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析?？茖W(xué)知識圖譜[9]以知識域（knowledge domain）為研究分析對象，是顯示某科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種直觀圖像；它既是可視化的知識圖形，又是序列化的知識譜系，顯示了知識單元或知識群之間網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、互動、交叉、演化或衍生等諸多隱含的復(fù)雜關(guān)系，而通過對這些復(fù)雜的知識關(guān)系進行展示和分析，為孕育新知識的產(chǎn)生帶來了機會和可能性。目前科學(xué)知識圖譜常用的分析工具包括SPSS、Bibexcel、CiteSpace、TDA 和 Ucinet 等，CiteSpace 主要基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，對特定領(lǐng)域文獻進行計量，以探尋出學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑，并通過可視化圖譜的繪制形成對學(xué)科演化的分析和學(xué)科發(fā)展前沿的探測。該軟件憑借其強大和先進的功能，在國內(nèi)外得到了廣泛的應(yīng)用和關(guān)注[10]。

鑒于搜索到的有關(guān)智慧物流的文獻最早發(fā)表于2010年，因此在軟件中將Time 參數(shù)設(shè)置為2010-2019。此外，考慮到智慧物流屬于較新的研究領(lǐng)域，且相關(guān)研究成果數(shù)量不是非常大，本文采用三年時間切片對數(shù)據(jù)進行分析。

3 國內(nèi)智慧物流研究基本情況

3.1 文獻年代分布分析

根據(jù)檢索結(jié)果，國內(nèi)第一批針對智慧物流的研究成果發(fā)表于2010年，而且研究的視角基本是從探討物聯(lián)網(wǎng)在物流業(yè)中的應(yīng)用出發(fā)，文中基本僅僅涉及到智慧物流的名稱，并無更加深入的探討；在此之前，國內(nèi)尚無學(xué)者對相關(guān)領(lǐng)域進行研究。從全球視角來看，這一研究的開始時間與IBM 公司在2008年11月提出“智慧地球”概念的進程密切相關(guān)，“智慧地球”概念在世界范圍的快速普及和高度認(rèn)可，觸發(fā)了學(xué)者對包括物流在內(nèi)的各個領(lǐng)域的“智慧”化研究熱情；從國內(nèi)視角來看，國內(nèi)這一研究的開始時間與2010年年初的政府工作報告有密切關(guān)系，2010年被稱為中國物聯(lián)網(wǎng)元年，與物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)的智慧物流也開始進入到學(xué)者的研究視野。

根據(jù)圖1所示的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，雖然國內(nèi)第一篇智慧物流的相關(guān)文獻發(fā)表于2010年，但是隨后的四年（2011～2014年）期間，相關(guān)研究并未得到快速發(fā)展，而是在醞釀了相當(dāng)長的一段時間之后，從2015年才開始出現(xiàn)快速增長，并在近年來一直保持較快的增長趨勢（注：2019年數(shù)據(jù)不完整，僅檢索了截止到4月6日的文獻，預(yù)計相關(guān)文獻仍將保持快速增長態(tài)勢）。這一現(xiàn)象與近年來與智慧物流相關(guān)的大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展也呈現(xiàn)出較強的相關(guān)性。

圖1 國內(nèi)智慧物流研究的時間分布情況

3.2 作者和研究機構(gòu)分析

3.2.1 主要作者分析。結(jié)合信息管理學(xué)的文獻計量定律中的普萊斯定律，在同一主題中，半數(shù)的論文為一群高生產(chǎn)能力作者所撰，這一作者集合的數(shù)量上約等于全部作者總數(shù)的平方根；換而言之，只有作者的文獻數(shù)量m 大于等于（nmax代表發(fā)表文獻數(shù)量最多的作者的發(fā)文數(shù)量）才能被視為是核心作者；經(jīng)計算，發(fā)表文獻數(shù)量達到6篇及以上的作者在國內(nèi)智慧物流領(lǐng)域可視為核心作者。論文節(jié)選了國內(nèi)智慧物流相關(guān)文獻中發(fā)文量前20的核心作者，通過CiteSpace的數(shù)據(jù)分析，這些作者的中心性（centrality）指標(biāo)均為0（見表2），由于中心性是網(wǎng)絡(luò)分析中的一個重要指標(biāo)，描述了節(jié)點的重要性和與其他節(jié)點的關(guān)聯(lián)性，一般能夠通過節(jié)點的中心性判斷作者在研究中的重要性。從這一情況判斷，就作者而言，智慧物流研究雖然已經(jīng)初步形成核心作者群，但是作者之間缺乏交流與合作，且尚未出現(xiàn)最權(quán)威的作者群。由此可見，目前國內(nèi)智慧物流的相關(guān)研究仍處于起步階段，雖然相關(guān)作者的文獻數(shù)量已經(jīng)初步體現(xiàn)了普賴斯定律和洛特卡定律的特性，但是在作者的權(quán)威性及文獻被引性方面，仍然處于初期發(fā)展階段，這與國內(nèi)智慧物流領(lǐng)域的發(fā)展仍處于初期探索階段較為吻合。

表2 國內(nèi)智慧物流文獻發(fā)文量前20的核心作者

3.2.2 研究機構(gòu)分析。根據(jù)CiteSpace 對選取文獻“Institution”（研究機構(gòu)）因子進行分析，目前共有198家研究機構(gòu)在智慧物流領(lǐng)域有研究成果出現(xiàn)，其中發(fā)表文獻數(shù)量大于等于6 篇的機構(gòu)共有23 家，發(fā)表文獻數(shù)量排名前3 的機構(gòu)依次是中國物流與采購聯(lián)合會（61篇，占樣本總量的5.87%）、北京物資學(xué)院（13篇，占樣本總量的1.25%）、清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院（13篇，占樣本總量的1.25%）。具體如圖2所示。

圖2 國內(nèi)智慧物流主要研究機構(gòu)構(gòu)成及分布

經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，發(fā)表文獻數(shù)量排名前10 的研究機構(gòu)（即前5%的研究機構(gòu)）發(fā)表文獻數(shù)量占樣本總量的15.01%，表明在國內(nèi)智慧物流研究領(lǐng)域的研究成果，已經(jīng)初步體現(xiàn)了科學(xué)文獻中的馬太效應(yīng)特征。然而，從文獻的中心性特征來看，目前國內(nèi)智慧物流的研究機構(gòu)特征與研究作者情況相似，所有研究機構(gòu)的中心性均為0，標(biāo)志著目前國內(nèi)也尚未形成核心權(quán)威研究機構(gòu)。此外，CiteSpace 的分析結(jié)果顯示，這些研究機構(gòu)之間的研究關(guān)聯(lián)性非常弱，沒有形成較為明顯的研究機構(gòu)合作關(guān)系。

4 國內(nèi)智慧物流研究熱點分析

由于關(guān)鍵詞（keyword）能夠高度反映文獻的核心內(nèi)容，可以通過統(tǒng)計關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次及中心度來反映相應(yīng)領(lǐng)域的研究熱點。以關(guān)鍵詞作為分析因子，在CiteSpace 中對選取文獻進行分析，共發(fā)現(xiàn)132個關(guān)鍵詞。圖3描述了國內(nèi)智慧物流研究內(nèi)容的分布情況，圖中節(jié)點大小代表了關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，節(jié)點越大說明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率越高；節(jié)點文字之間的連線說明這些文字出現(xiàn)在同一篇文獻中，而連線的粗細(xì)程度則說明兩者同時出現(xiàn)的頻率，連線越粗則同時出現(xiàn)的頻率越大。

圖3 國內(nèi)智慧物流研究的主要關(guān)鍵詞分布

可以看到，目前國內(nèi)學(xué)者對智慧物流的研究除了智慧物流這一核心詞外，其他相關(guān)關(guān)鍵詞較為分散，總體有以下幾個類型：體現(xiàn)物流行業(yè)或企業(yè)范疇的詞，如“物流業(yè)”、“物流企業(yè)”、“物流園區(qū)”、“菜鳥網(wǎng)絡(luò)”等；體現(xiàn)支撐和實現(xiàn)智慧物流相關(guān)技術(shù)的詞，如“物聯(lián)網(wǎng)”、“人工智能”、“無人機”、“機器人”、“RFID”、“信息平臺”等；與智慧物流相關(guān)的產(chǎn)業(yè)如“智能制造”、“智慧城市”等，以及體現(xiàn)智慧物流發(fā)展地域的詞，如“中華人民共和國”、“一帶一路”、“浙江”、“寧波”等。

進一步地，以節(jié)點中心性為依據(jù)，對中心性大于0.1 的關(guān)鍵詞進行了選?。ㄔ贑iteSpace 中，中介中心性超過0.1 的節(jié)點稱為關(guān)鍵節(jié)點），共發(fā)現(xiàn)11 個關(guān)鍵節(jié)點（見表3），其中sigma值大于1的關(guān)鍵詞由大到小依次為：物流園區(qū)、浙江、物流平臺和物流業(yè)（sigma≥1表示節(jié)點在結(jié)構(gòu)上和引文變化中都非常重要，中心性和突現(xiàn)性越高的節(jié)點，其sigma值也越高）。

表3 國內(nèi)智慧物流研究領(lǐng)域中心性大于0.1的關(guān)鍵詞

通過對關(guān)鍵詞的“閾值（Threshold）”屬性進行設(shè)置，可以將智慧物流的研究熱點概括為“智慧物流”、“物聯(lián)網(wǎng)”以及“大數(shù)據(jù)”。此外，還發(fā)現(xiàn)了三個較為獨立的研究區(qū)域：以“產(chǎn)業(yè)鏈”為核心的研究內(nèi)容（這一研究熱點通過“物流系統(tǒng)”與智慧物流的相關(guān)內(nèi)容有所關(guān)聯(lián)），以及以“創(chuàng)新”及“智慧城市規(guī)劃”為核心的研究內(nèi)容（如圖4所示）。

圖4 國內(nèi)智慧物流領(lǐng)域的研究熱點

根據(jù)以上分析，結(jié)合文獻閱讀歸納，可以發(fā)現(xiàn)目前國內(nèi)智慧物流研究的熱點主要包括以下四個方面：

（1）針對實現(xiàn)智慧物流所需的信息技術(shù)及系統(tǒng)的研究，包括物流系統(tǒng)設(shè)計、物流平臺構(gòu)建等[11-13]。這類研究從信息系統(tǒng)開發(fā)的角度對實現(xiàn)智慧物流所需的信息技術(shù)、信息系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)開發(fā)條件及流程等內(nèi)容進行了探討，是實現(xiàn)智慧物流的IT 基礎(chǔ)研究。例如閆俊霞等[12]通過分析現(xiàn)代城市物流配送的特點，提出基于ArcSDE 的智慧物流解決方案；通過建立基于ArcSDE的物流配送信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了智慧物流的一些基本操作，如可視化物流操作處理、配送管理、車輛調(diào)度管理等。

（2）針對智慧物流業(yè)發(fā)展的研究，包括物流行業(yè)、物流企業(yè)、物流園區(qū)等[14-17]。這類研究從物流產(chǎn)業(yè)本身的發(fā)展需求、發(fā)展趨勢、產(chǎn)業(yè)構(gòu)成、政策解讀等方面進行了分析，是智慧物流發(fā)展中相對宏觀方面的研究。例如何黎明[15]在分析我國物流行業(yè)現(xiàn)存問題的基礎(chǔ)上，給出了一系列物流行業(yè)的發(fā)展建議，包括：通過推進運輸結(jié)構(gòu)調(diào)整，解決物流能力結(jié)構(gòu)性過剩問題；大力發(fā)展智慧物流，克服制約物流領(lǐng)域新一輪創(chuàng)新驅(qū)動和趕超發(fā)展的制度性障礙；加快物流綠色化轉(zhuǎn)型，適應(yīng)污染防治與環(huán)境保護需要。

（3）針對實現(xiàn)智慧物流所需的通信技術(shù)及設(shè)備方面的研究，包括機器人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等方面的研究[18-21]。這類研究從人工智能、通訊技術(shù)和數(shù)據(jù)分析的角度，對實現(xiàn)智慧物流的必要條件和核心技術(shù)進行了分析，是物流企業(yè)實現(xiàn)智慧物流的技術(shù)核心競爭力。例如李明等[21]通過對倉庫內(nèi)收貨、存儲、揀選、發(fā)貨四個基本環(huán)節(jié)現(xiàn)有智慧物流技術(shù)進行分類匯總和分析，進一步提出智慧倉儲技術(shù)的兩個顯著特點，即基于人工智能算法和自動感知識別技術(shù)實現(xiàn)機器人的快速融入以及人機間的友好高效協(xié)作。

（4）針對智慧物流在企業(yè)、地區(qū)或行業(yè)中發(fā)展的研究，如針對阿里巴巴集團菜鳥網(wǎng)絡(luò)和浙江區(qū)域智慧物流發(fā)展現(xiàn)狀及經(jīng)驗的探討[22-24]。例如何玲輝[24]對杭州區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品的智慧物流體系構(gòu)建問題進行了研究，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品特點及杭州農(nóng)產(chǎn)品物流體系現(xiàn)存問題，構(gòu)建了具有較強針對性的智慧物流體系。

（5）與智慧物流相關(guān)的其他研究，包括借助智慧物流理念區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈如何進一步發(fā)展、智慧物流發(fā)展引起的企業(yè)機制創(chuàng)新和管理創(chuàng)新以及借助智慧物流建設(shè)智慧城市等方面。

5 國內(nèi)智慧物流研究演化、前沿及趨勢分析

5.1 研究演化路徑

通過對相關(guān)文獻進行基于時間軸的分析，可以對國內(nèi)智慧物流研究的路徑和趨勢進行可視化解讀，圖5展示了智慧物流領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞出現(xiàn)的時間，其中節(jié)點自左向右代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的早晚。通過對關(guān)鍵詞在時間軸上的表現(xiàn)情況，我們發(fā)現(xiàn)智慧物流的研究熱點在不斷轉(zhuǎn)換，并且呈現(xiàn)出以下演進過程：

（1）2010-2012年階段，是國內(nèi)智慧物流研究的萌芽期，這一階段研究熱點主要圍繞著智慧物流概念的興起及對物流業(yè)未來發(fā)展的思考，包括物聯(lián)網(wǎng)概念和技術(shù)對物流業(yè)的影響和意義。

（2）2013-2015年階段，研究熱點擴散到如何通過信息技術(shù)及信息平臺對物流產(chǎn)業(yè)/企業(yè)/園區(qū)進行智慧物流建設(shè)，研究視角也逐漸擴大到智慧供應(yīng)鏈和智慧城市建設(shè)。

（3）2016以后階段，受到我國“一帶一路”戰(zhàn)略的影響，從戰(zhàn)略角度思考“一帶一路”沿線地區(qū)的物流業(yè)向智慧物流轉(zhuǎn)型升級建設(shè)成為研究熱點。此后，隨著大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)和新興技術(shù)的快速發(fā)展，利用人工智能和新型設(shè)備實現(xiàn)智慧物流的研究以及針對具體企業(yè)如菜鳥、京東的智慧物流實踐研究成為了新的研究熱點。

圖5 國內(nèi)智慧物流研究路徑及趨勢

由以上研究熱點演進過程分析可以看到，國內(nèi)智慧物流研究的發(fā)展經(jīng)歷了萌芽期后，自2013年開始得到多樣化的發(fā)展；研究內(nèi)容從基本概念和范圍界定，逐步延伸到行業(yè)應(yīng)用以及相關(guān)技術(shù)的支撐和應(yīng)用，近年來該領(lǐng)域研究不斷細(xì)化。結(jié)合智慧地球的其他研究領(lǐng)域，智慧物流未來的研究趨勢還可能朝著理論化形成和方法論形成的方向發(fā)展，相關(guān)技術(shù)和設(shè)備的研發(fā)也有望得到進一步的突破和創(chuàng)新。

5.2 研究前沿及趨勢分析

用突現(xiàn)詞頻（burst term）結(jié)合共引詞頻如關(guān)鍵詞，并加以時間限制進行分析，可以幫助了解學(xué)科發(fā)展的最前沿領(lǐng)域。通過CiteSpace 對關(guān)鍵詞的burst指標(biāo)進行檢測，限定最小的持續(xù)周期為2年，共發(fā)現(xiàn)52 個突現(xiàn)詞頻。進一步地，將時間限定為2016年到2019年，共發(fā)現(xiàn)12 個突現(xiàn)詞頻（見表4），其中“電子商務(wù)”、“轉(zhuǎn)型升級”、“無人機”等 7 個關(guān)鍵詞自 2016/2017年開始均連續(xù)突現(xiàn)至今，反映出這些關(guān)鍵詞領(lǐng)域在未來一段時間仍可能成為智慧物流研究領(lǐng)域的前沿?zé)狳c。

通過對以上2016年以來突現(xiàn)關(guān)鍵詞的解讀以及相關(guān)文獻閱讀，筆者進一步預(yù)測未來一段時間國內(nèi)智慧物流領(lǐng)域的研究發(fā)展有如下趨勢：

表4 國內(nèi)智慧物流領(lǐng)域突現(xiàn)關(guān)鍵詞信息（2016-2019）

（1）在電子商務(wù)縱深發(fā)展的影響下，研究電子商務(wù)及物流業(yè)中領(lǐng)軍企業(yè)在智慧物流實施過程中的技術(shù)、管理、流程、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的先進實踐經(jīng)驗及存在問題的解決過程，產(chǎn)生普適性和可推廣的智慧物流解決方案。

（2）在智慧物流影響下，傳統(tǒng)物流行業(yè)及企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新研究，既包括技術(shù)上的更新升級，也包括戰(zhàn)略制定、管理流程和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等方面的創(chuàng)新性思考。特別是在國家供給側(cè)改革的戰(zhàn)略思想指導(dǎo)下，傳統(tǒng)物流行業(yè)及企業(yè)如何借助智慧物流實現(xiàn)自身的轉(zhuǎn)型升級。

（3）智慧物流實現(xiàn)中涉及的相關(guān)技術(shù)的深入研究，包括無人機、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機器人等，不僅僅是技術(shù)的研發(fā)，也包括分析和解決這些技術(shù)在應(yīng)用和實施過程中可能遇到的問題。

（4）結(jié)合經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)的相關(guān)理論，利用實證研究、案例研究等多種方法，對智慧物流中相關(guān)問題進行探討，產(chǎn)生多視角、多研究方法的研究成果。

6 結(jié)語

本文以中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源，利用可視化分析工具CiteSpace 對近10年來國內(nèi)智慧物流相關(guān)的多類研究成果進行了分析，從研究成果數(shù)量、作者、研究機構(gòu)、研究熱點、研究演化、研究前沿和趨勢等方面進行了可視化解讀。通過分析得到以下主要結(jié)論：

（1）我國智慧物流研究自2010年開始，經(jīng)歷了一段萌芽期后，在近年得到了較為快速的發(fā)展；不僅體現(xiàn)在文獻數(shù)量的快速增加，也體現(xiàn)在研究內(nèi)容的逐步多樣化和研究熱點的不斷擴散。但是已有研究對于智慧物流的界定并未形成一致觀點，造成這一現(xiàn)狀的原因可能是智慧物流本身是一個新的研究領(lǐng)域，還需要一段時間的探索和磨合。

（2）目前研究成果數(shù)量有限，且尚未出現(xiàn)權(quán)威高被引作者群和研究機構(gòu)。我國智慧物流領(lǐng)域研究發(fā)文機構(gòu)近200 個，發(fā)文作者超過500 人，但是作者之間以及機構(gòu)之間學(xué)術(shù)交流非常少，作者之間和各機構(gòu)之間缺少合作，沒有形成跨機構(gòu)的研究平臺，不利于智慧物流研究的發(fā)展和協(xié)同。如何打破目前這種相對封閉的研究格局，加強這一領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流與合作，是促進智慧物流發(fā)展的重要因素。

（3）研究熱點和趨勢主要包括智慧物流的信息化（包括技術(shù)與平臺）、行業(yè)及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、核心技術(shù)及設(shè)備、企業(yè)具體實踐等。研究內(nèi)容呈現(xiàn)出不斷細(xì)化和深入的特點，未來可能形成該領(lǐng)域的核心技術(shù)突破和特定方法和理論。

（4）研究視角相對狹窄，研究方法相對單一。當(dāng)前的研究主要從應(yīng)用性、技術(shù)性、實踐性等視角展開。然而，智慧物流的內(nèi)涵和外延都非常豐富，未來可以嘗試從知識管理、社會網(wǎng)絡(luò)等視角展開；同時綜合利用實證研究、案例研究、假設(shè)回歸分析等多種研究方法，進一步豐富該領(lǐng)域的研究成果。

由于本文聚焦于國內(nèi)智慧物流的研究分析，因此數(shù)據(jù)來源僅限于中國知網(wǎng)，未來可以進一步對國外相關(guān)研究數(shù)據(jù)（如通過Web of Science數(shù)據(jù)庫進行檢索）進行統(tǒng)計，結(jié)合國內(nèi)研究情況進行對比和交叉分析，以期產(chǎn)生更為豐富的研究結(jié)論。