0 引 言

智慧物流是借助大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)等新興信息科技，將價值鏈上的各個物流環(huán)節(jié)緊密聯(lián)系起來，從而提高運作效率，降低生產(chǎn)成本和經(jīng)營風險，重新配置產(chǎn)業(yè)分工和完善資源分配體系的新型物流形態(tài)[1]。雖然目前我國智慧物流的發(fā)展速度比較快，短期內(nèi)獲得了很大的進步，但是智慧物流的研究仍處于起步階段，對其定義、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、實施框架的研究并不成熟，企業(yè)界與學(xué)術(shù)界在這些方面也分別持有不同見解。學(xué)者張昕瑞通過對國內(nèi)智慧物流文獻的知識圖譜分析，將我國物流的研究熱點分為三個階段：2010—2012年，智慧物流概念的興起以及對物流業(yè)未來發(fā)展的思考是該階段研究的熱點話題；2013—2015年的研究重心主要放在智慧物流建設(shè)以及智慧供應(yīng)鏈等方面；2016以后，隨著“一帶一路”政策的實施，其沿線地區(qū)的物流業(yè)開始向智慧物流業(yè)轉(zhuǎn)型，因而物流系統(tǒng)的升級建設(shè)成為研究熱點[2]。李楠利用文獻調(diào)查和整合分析的方法對國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，指出國內(nèi)智慧物流發(fā)展中存在的問題，認為中國智慧物流應(yīng)該實現(xiàn)平臺化、無界化和智能化，這一研究為智慧物流的實施和推廣提供了新思路[3]。劉冰倩利用CiteSpace軟件，分析從中國知網(wǎng)中篩選出物流業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的研究文獻，其可視化結(jié)果表明：國內(nèi)物流業(yè)創(chuàng)新研究發(fā)展速度較快，但研究方向缺少集中性，跨團隊合作的思想比較落后[4]。本文主要從智慧物流研究領(lǐng)域的文獻入手，對其機構(gòu)、作者、關(guān)鍵詞等進行可視化分析，得到智慧物流的研究熱點，通過研究突現(xiàn)圖的變化特征從而預(yù)測其未來的發(fā)展趨勢，為智慧物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供理論支撐。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)中的“核心期刊”和“CSCCI”的權(quán)威數(shù)據(jù)庫，通過對2000—2022年發(fā)表的關(guān)于“智能物流”和“智慧物流”主題的論文進行檢索，并對不符合本文研究內(nèi)容的書評進行手動剔除，然后利用CiteSpace軟件對剩余文獻進行數(shù)據(jù)清洗，最終獲得412篇文獻作為研究樣本。具體檢索方式如表1所示。

表1 智慧物流研究相關(guān)文獻檢索方式

1.2 研究方法

CiteSpace的漢語含義為引文空間，是在科學(xué)計量學(xué)和數(shù)據(jù)可視化背景下逐漸發(fā)展起來的一種引文可視化分析軟件，主要用來分析科學(xué)研究中隱含的知識、挖掘數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律。計量分析過程中需要借助算法工具，通過運行軟件得到可視化圖譜顯現(xiàn)出研究領(lǐng)域的高產(chǎn)國家、高產(chǎn)機構(gòu)、高產(chǎn)作者、研究熱點、演化路徑等重要信息，有助于挖掘和分析某學(xué)科領(lǐng)域的研究熱門、科研方向、演進路徑和發(fā)展規(guī)律。本文在知網(wǎng)上按照條件檢索到了412篇文獻，利用CiteSpace軟件對其進行可視化分析，并根據(jù)分析結(jié)果做進一步的數(shù)據(jù)挖掘，找出智慧物流領(lǐng)域的研究重心及研究動向，闡明該研究領(lǐng)域的演化路徑與發(fā)展趨勢。

2 智慧物流文獻研究的可視化分析

2.1 研究時空分布

不同年份的論文產(chǎn)量可以反映出對該研究領(lǐng)域的關(guān)注度，本文通過對412篇文獻進行統(tǒng)計分析，最終得到了2000—2022年關(guān)于智慧物流領(lǐng)域論文發(fā)文量的折線圖，如圖1所示。2000年，中國正式確立了“十五”物流發(fā)展總體目標，物流業(yè)開始受到國家各級政府的重視；2001年，原國家經(jīng)貿(mào)委等六部委發(fā)布《關(guān)于加快我國現(xiàn)代物流發(fā)展的若干意見》，物流業(yè)在政府政策扶持下開始穩(wěn)步發(fā)展。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，受到國家政策的影響，2000—2010年，智慧物流研究領(lǐng)域的論文數(shù)量雖然較少，但呈現(xiàn)出平穩(wěn)增長的趨勢；隨著《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》的出臺，從2011年開始，論文產(chǎn)量開始逐步增加，且在2013年達到第一次發(fā)文量高峰，此后稍有下降；自從2015年以來，論文產(chǎn)量逐漸呈快速增長趨勢。2019年出臺了《關(guān)于促進物流質(zhì)量發(fā)展促進國內(nèi)強市場意見》，并提出了構(gòu)建高質(zhì)量物流基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)體系等措施，以此來降低物流運輸成本，增強物流生產(chǎn)效率，提升行業(yè)整體效益。2021年，智慧物流研究領(lǐng)域的論文產(chǎn)量達到高峰。

圖1 智慧物流研究領(lǐng)域的論文年產(chǎn)量分布圖

2.2 智慧物流研究高產(chǎn)機構(gòu)、作者分布統(tǒng)計

2.2.1 高產(chǎn)作者分析

通過運行CiteSpace軟件，可得圖2，其中共有367個節(jié)點和230條連線。其中節(jié)點大小與發(fā)文數(shù)量呈正比，各節(jié)點之間連線數(shù)量與各作者之間聯(lián)系緊密程度呈正比。

對圖2進行數(shù)據(jù)的深度分析從而得到表2，可以發(fā)現(xiàn)其中論文產(chǎn)量從高到低的作者依次是曾奕棠、張玉峰、錢慧敏、張莉、倪衛(wèi)濤、李曉燕、何黎明、羅義學(xué)、姜大立和應(yīng)澤雷，且曾奕棠、張玉峰、錢慧敏最為突出，論文產(chǎn)量均大于3。結(jié)合圖2高產(chǎn)作者合作圖譜，可以發(fā)現(xiàn)這三位作者的節(jié)點最大，所以屬于智慧物流研究領(lǐng)域的高產(chǎn)作者。此外這三位作者的節(jié)點與其他節(jié)點的連線也比較多，說明他們在智慧物流研究領(lǐng)域具有相當?shù)膶W(xué)術(shù)權(quán)威。學(xué)者們在智慧物流的學(xué)術(shù)研究中相互探討學(xué)習(xí)，加深彼此之間的學(xué)術(shù)交流與合作，對智慧物流領(lǐng)域的知識創(chuàng)造具有積極意義。

表2 按照頻次排序前10位的高產(chǎn)作者

圖2 高產(chǎn)作者合作圖

2.2.2 高產(chǎn)機構(gòu)分析

通過運行CiteSpace軟件，便可獲取智慧物流研究領(lǐng)域的高產(chǎn)機構(gòu)合作圖譜，如圖3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，節(jié)點圓圈與機構(gòu)發(fā)表論文的數(shù)量成正比，節(jié)點之間連線的數(shù)量與機構(gòu)之間的合作密切程度呈正比。從圖3可以看出：所有節(jié)點的圓圈都比較小，這表明對每個機構(gòu)自身的發(fā)文量都比較少；有的機構(gòu)的節(jié)點較大，屬于高產(chǎn)機構(gòu)，但其發(fā)文量并不算多。而高產(chǎn)機構(gòu)之間的連線相對于低產(chǎn)機構(gòu)之間連線要多，說明高產(chǎn)機構(gòu)有一定的科研水準和專業(yè)權(quán)威，能夠吸引其他機構(gòu)的合作與學(xué)術(shù)交流。其中論文產(chǎn)量較高的機構(gòu)主要有北京物資學(xué)院、武漢大學(xué)信息資源研究中心和中國物流與采購聯(lián)合會，可以發(fā)現(xiàn)論文產(chǎn)量高的機構(gòu)不僅集中在各大高校的研究所、實驗室等，像中國物流與采購聯(lián)合會、天地（常州）自動化股份有限公司等與物流相關(guān)的企業(yè)機構(gòu)也是智慧物流研究領(lǐng)域的重要研究機構(gòu)。

圖3 高產(chǎn)機構(gòu)合作圖

為了更直觀地反映機構(gòu)論文發(fā)表數(shù)量的情況，統(tǒng)計分析得到發(fā)文量與頻次排行前8的高產(chǎn)機構(gòu)，如表3所示。將圖與表結(jié)合分析，可以發(fā)現(xiàn)論文高產(chǎn)機構(gòu)主要包括高校、實驗室以及與物流相關(guān)的企業(yè)等，各所高校之間交流較為密切，相比之下，企業(yè)在智慧物流領(lǐng)域的研究比較欠缺，如果能加深企業(yè)與高校之間的聯(lián)系，將實踐與理論相結(jié)合，將會在智慧物流研究領(lǐng)域得到愈發(fā)深透的學(xué)術(shù)鉆研成果[5]。

表3 按頻次排序的前八位高產(chǎn)機構(gòu)

2.3 基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的智慧物流研究熱點分析

通過運行CiteSpace軟件，得到關(guān)于智慧物流研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖4所示，知識圖譜中顯現(xiàn)出頻次在4及以上的關(guān)鍵詞標簽。節(jié)點的大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)的多少，而且節(jié)點大小與關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次成正比。其中，“智慧物流”、“物聯(lián)網(wǎng)”和“智能物流”出現(xiàn)的頻次最高，分別為115次、54次和33次。通過觀察圖譜分析可得：智慧物流的研究方向主要集中在“人工智能”“供應(yīng)鏈”“新零售”“云計算”“智能制造”“冷鏈物流”“射頻識別”和“信息平臺”等方面。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

為了更直觀地看出智慧物流研究的熱點詞，本文從高到低依次列出頻次大于等于6的前22位關(guān)鍵詞，如表4所示。通過分析關(guān)鍵詞排序表格以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖，可以得出目前智慧物流的研究熱點主要分為兩個方面：（1）基于互聯(lián)網(wǎng)＋、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等當代先進科技的物流業(yè)發(fā)展研究；（2）智慧物流信息平臺的構(gòu)建以及如何實現(xiàn)物流各環(huán)節(jié)的智能化、數(shù)據(jù)化等。

表4 按頻次排序的前22位關(guān)鍵詞

2.4 基于突顯詞可視化分析的智慧物流趨勢研究

突現(xiàn)詞是指在一定時間段使用頻率突然增加的詞語，本文利用CiteSpace軟件對智慧物流研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進行突現(xiàn)分析，檢索到19個突現(xiàn)詞如圖5所示，從而可以得到智慧物流研究的前沿問題。

通過分析圖5，可以將智慧物流的研究發(fā)展分為以下三個階段：

圖5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜

（1）2000—2010年，最明顯的突現(xiàn)詞是商務(wù)智能、數(shù)據(jù)挖掘和物流配送，這一階段屬于智慧物流研究的萌芽階段。2000年，隨著我國“十五”物流發(fā)展總目標的正式確立，物流業(yè)開始受到國家各級政府的高度重視，在政策的影響以及互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的背景下，物流業(yè)開始將商務(wù)智能、數(shù)據(jù)挖掘運用到企業(yè)經(jīng)營的環(huán)節(jié)中，智慧物流在科技與物流結(jié)合的環(huán)境下開始萌芽。

（2）2010—2015年，突現(xiàn)出現(xiàn)代物流、射頻識別、智能物流和物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵詞，這一階段屬于智慧物流研究的成長階段。在當前大數(shù)據(jù)時代，物流產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的生產(chǎn)及管理信息開始與數(shù)字信息技術(shù)相結(jié)合，前沿技術(shù)的掌握是此階段智慧物流發(fā)展所必需的條件。

（3）2015—2022年，突現(xiàn)詞主要集中在“互聯(lián)網(wǎng)＋”、人工智能、供應(yīng)鏈與區(qū)塊鏈等領(lǐng)域，這一階段屬于快速發(fā)展階段，在“一帶一路”倡議實施背景下，高校與企業(yè)積極響應(yīng)將“互聯(lián)網(wǎng)＋”、人工智能、區(qū)塊鏈與物流業(yè)相結(jié)合的號召，進一步展開對智慧物流的研究探索，為物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供建議[6]。

3 結(jié)論

（1）從論文數(shù)量、核心作者和高產(chǎn)機構(gòu)來看，國內(nèi)智慧物流的起步較晚，但自2010以來發(fā)展迅速，發(fā)文數(shù)量明顯增加，核心作者及高產(chǎn)機構(gòu)主要集中在高校和少數(shù)企業(yè)。智慧物流作為一個新興產(chǎn)業(yè)，不僅需要高?？蒲袡C構(gòu)的科技和創(chuàng)新支持，也需要其與物流企業(yè)建立合作，通過理論與實踐的融合來促進智慧技能與物流行業(yè)的協(xié)同發(fā)展。

（2）從研究的方向來看，智慧物流的研究主要集中在人工智能、供應(yīng)鏈、云計算、智能制造、冷鏈物流、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，這與科技的進步和經(jīng)濟的發(fā)展密不可分，同時，國家政策與戰(zhàn)略的支持也是促進物流業(yè)與技術(shù)結(jié)合的重要原因?！耙粠б宦贰钡娜鎸嵤┮约安粩嗉涌斓氖澜缃?jīng)濟全球化進程，企業(yè)之間的競爭會愈加激烈。我國智慧物流發(fā)展的核心在于技術(shù)，進一步提升技術(shù)水平，增強創(chuàng)新能力是獲得核心競爭地位的關(guān)鍵。

（3）從演化趨勢來看，國內(nèi)智慧物流的發(fā)展大致可分為3個階段：2000—2010年，隨著國家政策對物流業(yè)的重視越來越高，國內(nèi)開始對傳統(tǒng)物流業(yè)進行改革，將科技、商務(wù)智能等融入到物流業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營與管理當中；2010—2015年，物聯(lián)網(wǎng)的普及和應(yīng)用，影響著物流各個環(huán)節(jié)如決策、物流智能預(yù)警、企業(yè)行政管理以及客戶管理等的系統(tǒng)更新與改革，智慧物流進入成長階段；2015—2022年，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展使得物流體系的信息化和智能化成為企業(yè)關(guān)注的重點，物流平臺的優(yōu)化離不開現(xiàn)代信息技術(shù)，因此關(guān)鍵技術(shù)的挖掘是智慧物流當前的重要任務(wù)。在當前迅速發(fā)展的經(jīng)濟全球化背景下，科技與創(chuàng)新成為競爭的核心，國內(nèi)智慧物流將有非常廣闊的發(fā)展前景。