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        基于文獻(xiàn)計(jì)量的我國(guó)數(shù)字孿生研究進(jìn)展分析

        2022-01-10 07:20:06孫艷琳
        關(guān)鍵詞:發(fā)文數(shù)量領(lǐng)域

        孫艷琳

        (黑龍江大學(xué) 信息管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150080)

        Digital twin通常翻譯為數(shù)字孿生,也稱作數(shù)字雙胞胎。數(shù)字孿生本質(zhì)上是一種獨(dú)特的物理系統(tǒng)生存模型,支持多物理仿真、機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)和云服務(wù)等智能技術(shù)。因此,數(shù)字孿生能夠?qū)崿F(xiàn)制造物理世界和信息世界的融合,實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)和智能管理。目前,學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為數(shù)字孿生的第一次出現(xiàn)可以追溯到2003年。在美國(guó)密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理的一次課程中,著名學(xué)者Dr. Michael Grieves引入數(shù)字孿生的概念。但當(dāng)時(shí)Grieves所提出的概念并沒(méi)有特別具體化,僅初步將數(shù)字孿生定義為物理產(chǎn)品、虛擬產(chǎn)品以及它們之間相互聯(lián)系。在此階段中,數(shù)字孿生僅僅是一個(gè)物理對(duì)象的數(shù)字表示[1,2]。隨著數(shù)字孿生經(jīng)歷了一段指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)后,到了2012年,美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)重新定義了數(shù)字孿生的概念,將數(shù)字孿生定義為多物理、多尺度、概率、超保真度模擬,且此種模擬是基于歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和物理模型,從而及時(shí)反映出相應(yīng)數(shù)字孿生的狀態(tài)[3,4]。近年來(lái),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、無(wú)線通信和云計(jì)算的爆炸式發(fā)展,進(jìn)一步推動(dòng)了學(xué)術(shù)界對(duì)于數(shù)字孿生的研究,同時(shí)也受到更多地國(guó)家、行業(yè)組織、大型公司的關(guān)注。例如,國(guó)家層面講,工業(yè)4.0、基于CPS制造、服務(wù)型制造、以及中國(guó)制造2025年等;行業(yè)層面講,IEEE、國(guó)際電信聯(lián)盟,ISO/IECJTC1均出臺(tái)了關(guān)于數(shù)字孿生的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)程;企業(yè)層面講,通用電氣(GEM)、IBM、思科(Cisco)等,已經(jīng)將數(shù)字孿生確定為下一代核心基礎(chǔ)設(shè)施[5,6]。當(dāng)前我國(guó)正大力建設(shè)“網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)”,從而實(shí)現(xiàn)智能制造的目標(biāo)[7],從而凸顯出研究數(shù)字孿生與研究人工智能(AI)、物聯(lián)網(wǎng)(IOT)等新型信息技術(shù)變得同等重要?;诖吮尘?,筆者試圖通過(guò)分析我國(guó)數(shù)字孿生進(jìn)展,以此為后續(xù)數(shù)字孿生研究提供一點(diǎn)啟示。

        1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

        筆者以CNKI中收錄的學(xué)術(shù)期刊作為文獻(xiàn)檢索來(lái)源。選擇主題檢索選項(xiàng),檢索主題詞分別設(shè)為“數(shù)字孿生”“數(shù)字雙胞胎”“Digital Twin”。由于核心期刊能夠較高的反映出行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展水平,具有較高的質(zhì)量和較強(qiáng)的學(xué)術(shù)價(jià)值。因此,本次檢索的來(lái)源類別選擇北大核心期刊和中文社會(huì)科學(xué)引文索引(CSSCI)。文獻(xiàn)種類選擇中文文獻(xiàn),共檢索出278篇。檢索時(shí)間截至2021年3月4日。對(duì)檢索出來(lái)的文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,剔除掉與數(shù)字孿生主題不符或不相關(guān)的文獻(xiàn),然后對(duì)文獻(xiàn)做去重處理,最終得到符合本次主題要求的文獻(xiàn)數(shù)量為227篇。

        1.2 研究方法

        筆者采用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法,借助表格處理軟件Excel和文獻(xiàn)題錄計(jì)量軟件SATI進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使用Ucinet和Netdraw軟件的可視化功能分析我國(guó)數(shù)字孿生研究的發(fā)展歷程。將從文獻(xiàn)年度發(fā)表數(shù)量、作者發(fā)文數(shù)量、作者合作網(wǎng)絡(luò)、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞詞頻、期刊來(lái)源等角度進(jìn)行細(xì)致深入的分析,以此探求我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)展的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。

        2 文獻(xiàn)計(jì)量分析

        2.1 文獻(xiàn)年份分布和描述性統(tǒng)計(jì)分析

        通過(guò)軟件SATI將篩選好的文獻(xiàn)摘錄出期刊對(duì)應(yīng)的發(fā)表年份,利用Excel對(duì)年份進(jìn)行匯總,得到我國(guó)數(shù)字孿生文獻(xiàn)發(fā)表年份與對(duì)應(yīng)所占比重,并生成圖1。由圖1可知,從2016年開始,我國(guó)開始出現(xiàn)關(guān)于數(shù)字孿生文獻(xiàn)的發(fā)表,且數(shù)字孿生文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量逐年遞增,在2019年-2020年間呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。筆者檢索時(shí)間截至2021年3月。僅從2021年前3個(gè)月的數(shù)字孿生發(fā)文量來(lái)看,已經(jīng)超過(guò)2018年全年的發(fā)文量,且有趕超2019年發(fā)文量的趨勢(shì)。由此可以估計(jì),未來(lái)數(shù)字孿生發(fā)文量將會(huì)繼續(xù)保持這種增長(zhǎng)趨勢(shì)。

        圖1 我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)表年份與所占百分比匯總

        從總體角度對(duì)作者、關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)和年份進(jìn)行匯總分析。由表1可知,通過(guò)數(shù)據(jù)整理后得到的227篇文獻(xiàn)中,作者總數(shù)量達(dá)到1 038人,其中獨(dú)立作者人數(shù)為838人,平均每篇文獻(xiàn)的作者數(shù)量為4.57人。可以看出,在數(shù)字孿生領(lǐng)域,大多數(shù)文獻(xiàn)都是由多人合作完成的。通過(guò)匯總得到關(guān)鍵詞數(shù)量為1 101個(gè),其中獨(dú)立關(guān)鍵詞數(shù)量為722個(gè),平均每篇文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞數(shù)量為4.85個(gè)。也就是說(shuō),將近65%以上的關(guān)鍵詞在統(tǒng)計(jì)中僅僅出現(xiàn)過(guò)1次。通過(guò)統(tǒng)計(jì)得到的作者所屬機(jī)構(gòu)數(shù)量總計(jì)501個(gè),獨(dú)立機(jī)構(gòu)數(shù)量為375個(gè),相當(dāng)于每篇文獻(xiàn)由2.21個(gè)機(jī)構(gòu)共同完成。

        表1 我國(guó)數(shù)字孿生作者、關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)

        2.2 研究機(jī)構(gòu)和期刊分析

        通過(guò)對(duì)研究機(jī)構(gòu)的匯總分析,可以了解目前某一學(xué)科領(lǐng)域都有哪些機(jī)構(gòu)是非常活躍的,也可以了解研究力量的所屬分布情況,從某一個(gè)側(cè)面也可以看出具體的應(yīng)用范圍。由于我國(guó)數(shù)字孿生領(lǐng)域發(fā)文機(jī)構(gòu)數(shù)量較多,所以筆者僅選取頻次≥4的機(jī)構(gòu)繪制成表格(見表2)。目前,我國(guó)研究數(shù)字孿生的機(jī)構(gòu)主要集中在工科類高校中,只有少數(shù)部分研究來(lái)源于科研院所。其中,北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院發(fā)文頻次最高,頻次為10次,占比1.996%。此外,研究數(shù)字孿生的學(xué)科大部分集中在機(jī)械、自動(dòng)化、電氣工程等院系。

        表2 我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)文作者所屬機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)(頻次≥4)

        研究出版期刊,可以為后續(xù)學(xué)者們?cè)诤Y選期刊時(shí)縮短挑選時(shí)間,具有一定的參考作用。通過(guò)對(duì)227篇論文的發(fā)文期刊進(jìn)行匯總,共計(jì)92家期刊出版過(guò)數(shù)字孿生相關(guān)文獻(xiàn)。筆者僅選取頻次≥3的發(fā)文機(jī)構(gòu)繪制成表格(見表3)。目前,我國(guó)能夠出版數(shù)字孿生的期刊種類相對(duì)較多。其中發(fā)文量最高的期刊是計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),頻次高達(dá)58次,占比高達(dá)25%以上。系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)、遠(yuǎn)程教育雜志、油氣儲(chǔ)運(yùn)等刊登數(shù)字孿生文獻(xiàn)的數(shù)量也相對(duì)較多。此外,圖書與情報(bào)、情報(bào)理論實(shí)踐各有3篇文獻(xiàn)的發(fā)表。這說(shuō)明,在數(shù)字孿生領(lǐng)域研究中,圖情學(xué)科已經(jīng)有所涉及,從而反映出數(shù)字孿生研究不再局限于單純的計(jì)算機(jī)、機(jī)械、電信等領(lǐng)域,已經(jīng)擴(kuò)展到其他具有發(fā)展前景的研究領(lǐng)域。

        表3 我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)文期刊統(tǒng)計(jì)(頻次≥3)

        2.3 作者分析

        將作者信息導(dǎo)入U(xiǎn)cinet 6.2軟件中,通過(guò)Netdraw繪圖軟件直觀展現(xiàn)作者之間的合作關(guān)系(見圖2),以及作者發(fā)表篇數(shù)頻次統(tǒng)計(jì)表(見表4)。圖2中,每個(gè)方框代表一位作者,其方框大小代表作者的點(diǎn)度中心性,即與其他作者合作的次數(shù),兩個(gè)方框之間的連線表示兩個(gè)作者時(shí)間存在合作關(guān)系。由圖2可知,陶飛的方框最大,表明他是網(wǎng)絡(luò)中的核心人物,即在數(shù)字孿生研究領(lǐng)域是非常重要的研究學(xué)者;戚慶林、程江峰、劉檢華、劉蔚然、等學(xué)者的方框大小次之,表明他們處于次級(jí)核心地位,即他們同樣擁有較高的研究成果??梢哉f(shuō),這些作者在數(shù)字孿生領(lǐng)域的研究發(fā)揮了重要作用[8]。

        圖2 我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)文作者關(guān)系

        表4 我國(guó)數(shù)字孿生發(fā)文作者發(fā)表頻次統(tǒng)計(jì)(頻次≥5)

        圖3 我國(guó)數(shù)字孿生研究高頻關(guān)鍵詞云圖

        圖4 我國(guó)數(shù)字孿生研究高頻關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜

        2.4 關(guān)鍵詞分析

        關(guān)鍵是一篇文獻(xiàn)內(nèi)容研究的概括和濃縮,可以直觀地體現(xiàn)出文獻(xiàn)的研究主題,同樣也可以揭示出研究領(lǐng)域的主要熱點(diǎn)問(wèn)題和研究趨勢(shì)[9,10]。利用SATI軟件,對(duì)文獻(xiàn)的題錄進(jìn)行信息處理。將頻次≥7的保留,生成高頻詞云和關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜(見圖3和圖4)以及對(duì)應(yīng)的詞頻統(tǒng)計(jì)表(見表5)。關(guān)鍵詞“數(shù)字孿生”出現(xiàn)了167次,占比15.168%。除此之外,出現(xiàn)頻次相對(duì)較高的關(guān)鍵詞分別是智能制造、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等。近年來(lái),隨著信息技術(shù)的發(fā)展,科研水平的持續(xù)提升,讓人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的新興技術(shù)成為信息技術(shù)領(lǐng)域研究的熱門,給制造業(yè)帶來(lái)了新的變革,從而進(jìn)入到智能制造的時(shí)代。而數(shù)字孿生已經(jīng)被看作是邁向智能制造和智能產(chǎn)業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵里程碑,可以說(shuō)數(shù)字孿生是伴隨著這些信息技術(shù)共同成長(zhǎng)和發(fā)展的。

        表5 我國(guó)數(shù)字孿生研究關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)(頻次≥7)

        3 結(jié)束語(yǔ)

        筆者以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的中文核心期刊為數(shù)據(jù)來(lái)源,使用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法,對(duì)我國(guó)數(shù)字孿生領(lǐng)域相關(guān)論文進(jìn)行分析。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn):①我國(guó)研究數(shù)字孿生的論文從2016年開始出現(xiàn),隨后數(shù)字孿生領(lǐng)域的論文數(shù)量每年以指數(shù)級(jí)遞增,且呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。②我國(guó)研究數(shù)字孿生的機(jī)構(gòu)主要集中在科研院校,且大多為機(jī)械、電氣工程、自動(dòng)化等相關(guān)學(xué)科??菙?shù)字孿生論文的期刊大多屬于計(jì)算機(jī)、機(jī)械等領(lǐng)域。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的應(yīng)用,讓數(shù)字孿生在除原有的應(yīng)用領(lǐng)域有了更大范圍的拓展,也使得發(fā)表期刊的種類中出現(xiàn)了像圖書與情報(bào)這類其他學(xué)科的刊物。③目前數(shù)字孿生領(lǐng)域論文,大多以多名作者合作或者團(tuán)隊(duì)的形式完成。個(gè)人發(fā)文量比較大、且在學(xué)科領(lǐng)域有突出貢獻(xiàn)的學(xué)者的數(shù)量相對(duì)較少。④數(shù)字孿生研究領(lǐng)域較為活躍與熱門的關(guān)鍵詞,除了數(shù)字孿生外,主要集中在人工智能、智能制造、物聯(lián)網(wǎng)等方面。這也印證了數(shù)字孿生與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)之間存在著相當(dāng)密切的內(nèi)在聯(lián)系。

        數(shù)字雙胞胎作為一種將數(shù)字模型模擬與現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)的手段,為提高創(chuàng)造力、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和以人為本的設(shè)計(jì)創(chuàng)造了新的可能性。同時(shí),數(shù)字孿生具有極大地潛力,能夠幫助社會(huì)解決快速城市化、人口增長(zhǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施成本不斷上升的問(wèn)題。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等,以及政府、組織、企業(yè)及相關(guān)研究機(jī)的大量資金、人才、技術(shù)等方面的不斷投入,推動(dòng)了數(shù)字孿生蓬勃發(fā)展,其應(yīng)用范圍也變得越來(lái)越廣泛。目前,數(shù)字孿生已經(jīng)在醫(yī)療衛(wèi)生、智慧城市、改善用戶體驗(yàn)、機(jī)械制造、高效運(yùn)營(yíng)、情景規(guī)劃、中斷管理、氣候、碳和循環(huán)經(jīng)濟(jì)成果等領(lǐng)域得到具體應(yīng)用[11,12]。

        在“十四五”規(guī)劃的指引下,我國(guó)各省區(qū)市都在努力進(jìn)行智慧城市和數(shù)字孿生城市建設(shè),比如深圳、北京已經(jīng)相繼出臺(tái)了實(shí)施城市改造的具體政策。在我國(guó)政策的大力扶持下,與數(shù)字孿生配套相關(guān)的研究領(lǐng)域,如城市安全、環(huán)境治理、居民生活服務(wù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、商業(yè)機(jī)制、法律配套等同樣會(huì)受到關(guān)注[13],也一定會(huì)吸引其他學(xué)科的學(xué)者在數(shù)字孿生領(lǐng)域進(jìn)行科學(xué)研究。

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