新中国70 年智能制造研究热点与前沿探讨——基于知识图谱的分析

杨渊鋆，刘 军，姚帏之，杨嘉韵

（1.南京信息工程大学，江苏南京 210044；2.东南大学，江苏南京 210096）

新中国成立70 年以来，中国制造业一直以“中国速度”飞速发展，无论是整体规模还是技术含量，都实现了巨大跨越，但同时也面临着人口红利褪去、要素成本上升、产品附加值低等多重困境［1-2］。如今，在第四次技术革命的大背景下，全球制造业格局正在深刻调整，智能制造已成为国内外制造业发展的趋势。为了推动振兴本国制造业，抢占智能制造领域高地，发达国家纷纷在国家战略层面上提出“工业4.0”“高价值制造”“工业互联网”等一系列制造业战略计划。中国也先后提出了一系列发展先进制造业的国家战略，如《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《智能制造发展规划（2016—2020 年）》等，旨在以智能制造为新一轮科技革命的核心，提升中国制造业水平，向产业链高端迈进，在新时代背景下的全球市场中占有一席之地。智能制造作为中国制造由大到强的主攻方向，是中国顺应新一轮科技革命和产业变革、重塑制造业发展新优势、建设创新型国家的重要战略选择［3］。学界对于智能制造领域展开了广泛的研究。对智能制造这一新兴的、极具战略意义领域的现有成果进行系统梳理，总结国内智能制造研究热点并探讨未来智能制造领域的研究前沿趋势，对国内智能制造研究的进一步深入与中国智能制造领域的持续发展都具有很强的理论与现实意义。在学术研究中，基于前人的研究成果进行借鉴与深化，梳理并总结领域内已有的研究成果，是理清研究脉络、探寻发展规律、完善知识体系以及推动领域研究发展的关键，因此文献综述研究在一定程度上尤为关键，但传统研究者主要采用定性的研究方法，会受到许多主观及客观因素的制约，致使阅读的文献量较少、文献相关度较低，从而导致研究结论缺乏公允性；同时，基于对智能制造领域的相关文献检索可知，目前已有的文献综述，或缺乏深入的研究前沿探讨分析，或发表时间过早，在时效性上处于滞后，对于智能制造这一近几年急速发展的领域，亟待更系统全面的综述分析。因此，本文在文献梳理的基础上，从文献计量学的角度，通过大数据与知识图谱分析，系统客观地展现新中国70 年以来在智能制造领域的研究热点，并基于研究现状探讨未来的研究前沿，为今后的深入研究提供参考。

1 研究设计

1.1 数据采集与清洗

本文数据来源于中国知网（CNKI）全文数据库，以“智能制造”和“制造业智能化”为主题进行检索，期刊来源类别为核心期刊，检索时间为1992 年至2018 年，其他均为默认选项。同时，为排除不相干文献的干扰，保证本研究的科学性、准确性和学术性，将与主题不相关的文献进行数据筛选与清洗，剔除了会议通知、新闻报道之类的文献数据，最终得到1 257 篇文献（以下简称“样本文献”）作为可视化分析的数据基础。

1.2 研究思路

本研究的思路如下：（1）在中国知网全文数据库中检索相关文献信息并导出，同时进行数据清洗；（2）利用Excel 工具进行论文发表数量年度趋势分析；（3）基于NLPIR-ICTCLAS 2016 汉语分词系统进行关键词分析，并依据交叉信息熵算法筛选出前50 位高频关键词，同时利用CiteSpace 软件进行关键词可视化分析，绘制关键词知识图谱，总结智能制造的研究热点；（4）利用VOSviewer 软件对关键词进行聚类分析，绘制关键词密度聚类视图和关键词时区图谱，结合文献的二次阅读探讨智能制造的研究前沿与趋势。

2 中国智能制造领域的研究结果分析

2.1 论文发表年度分析

文献是信息的重要载体，文献的数量在一定程度上反映研究的主题变化趋势。本文对样本文献的年度发文数量进行了分析，结果如图1 所示。国内以“智能制造”为主题的研究自1992 年出现第一篇论文。从不同发展阶段来看，1992—2013 年期间，各年度的发文数量均不多且总体呈现平稳趋势，平均每年仅有个位数的论文发表数量，其中1996 年的论文发表数量出现一个小峰值，但也仅有14 篇，这说明在20 世纪末，人工智能的发展受限于硬件和算法水平一直处于低谷［4］，这一时代背景抑制了智能制造领域的发展；然而，从2014 年开始，年度论文发表数量出现爆发式增长，2015 年较之2014 年增加了29 篇，增长率达到了181%，在2014—2018 年间各年度的发文数量大体呈现直线型变化曲线，2018年达到175 篇，预计未来的发文数量仍将呈现直线上升趋势。从整体变化趋势来看，1992—2018 年间的发文数量变化表明中国持续关注着智能制造的发展，尤其在2015 年国家制定制造强国发展战略后，智能制造研究受到更多学者的关注。廉价的大规模并行计算、深度学习、大数据、人脑芯片推动着人工智能深入发展，尤其是人工智能与制造业企业的结合形成了智能制造和智能化，赋予了人工智能和制造业企业新的活力［5］。目前智能制造已经成为制造业的热点研究问题，相关研究成果将持续增加。

图1 中国智能制造领域文献数量年度分布

2.2 热点关键词分析

热点关键词是对作者意图和研究主题的概括和凝练。通过分析智能制造领域的热点关键词，可以总结智能制造研究中影响力和关注度较高的领域和热点问题。本文基于Java 语言，利用NLPIR-ICTCLAS 2016 汉语分词系统对样本文献信息进行分词和去除停用词处理，并借助关键词分析模块抽取出信息熵权重排名前50 位的关键词，结果如表1 所示。

表1 中国智能制造领域研究热点关键词

NLPIR-ICTCLAS 2016 汉语分词系统的关键词分析模块以信息熵权重计算候选词语上下文所涵盖的信息量，从而衡量该词语的重要性，并依照词语权重的排序确定关键词［6］。同时，为了进一步更清晰地展现热点关键词及其频次，本文运用CiteSpace 软件绘制了热点关键词知识图谱。CiteSpace 软件能够通过可视化的手段呈现出科学知识的结构、规律和分布情况［7］。图2 展现了智能制造领域热点关键词的分布情况，图谱中的圆圈节点代表关键词，字体的大小为关键词出现的频次，节点之间的连线为关键词之间的共现关系。

图2 中国智能制造领域研究热点关键词知识图谱

结合表1 和图2 的关键词分析，可以将国内智能制造领域研究热点分为以下5 类：

（1）智能制造内涵研究。关于智能制造的内涵研究，学者们从不同的视角得出了不同的结论。1）从企业的边界与关联的角度来看，智能制造在工厂内实现“信息物理系统”，在工厂间实现“互联制造”，在工厂外实现“数据制造”［8］，渗透于制造业价值链的各个环节，模糊化不同阶段的界限是制造业价值链创新的必要条件，其特征表现为体力劳动逐渐被资本智能化所取代［9］。2）从智能技术与智能制造的角度来看，智能制造技术是在新一代信息技术和人工智能等技术的基础上，通过感知、人机交互等类人行为操作来实现产品设计、制造、管理与维护等一系列流程，是两化融合的集中体现［10］。智能制造是实现了对设备、控制、车间、企业、协同的5 个系统层级，对资源要素、系统集成、互联互通、信息融合、新型业态等5 个智能功能，以及产品设计、生产、物流、销售、服务等全生命周期实时管理和优化的新型制造系统［11］。以智能制造为核心的工业智能化是开发人的智力资本，创造智能工具机（智能计算机、智能机器人等）、智能软件、智能材料和各种智能基础设施（智能电网和智能交通等），通过人机一体化的智能系统和基于互联网的分散式增强型控制，对所有传统产业和整个国民经济体系进行工业智能化改造的过程［12］。3）从世界和中国制造业发展进程的角度来看，制造业智能化经历了由数字化制造到网络化制造，再到智能制造的过程，其内涵可概括为：基础要素投入是基础，软件技术开发与应用是关键，经济效益与社会效益是目的［3］。

（2）国内外智能制造案例研究。该部分的研究热点主要集中于两个方面：1）通过借鉴国外先进智能制造发展经验研究了中国智能制造的发展方向。主要集中在美国、德国、日本、韩国等几个世界知名制造强国研究提出：一是借鉴美国为重振制造业采取的战略措施，中国应针对本国经济和制造业的具体情况着重抓好基础研究，并注意智能控制、并行工程和单元技术的有机融合［13］；二是借鉴德国“工业4.0”战略，中国应建立具有全球竞争力的战略性新兴产业体系提升制造业发展整体水平，并构筑先进智能制造企业体系提升制造企业智能化、高端化发展的能力［14］；三是借鉴日本智能制造发展的教训，中国发展智能制造应从构筑互联网基础设施、体制改革和企业制度改革、释放体制改革红利、落实创新驱动发展战略等方面采取有力的政策措施［15］；四是借鉴韩国“制造业革新3.0”战略，中国应立足本国制造业现状，将智能制造和规模生产相结合，形成中国特色的制造发展模式［16］。2）通过研究智能制造在中国的发展情况，总结了中国发展智能制造的经验教训。新世纪以来，学者们通过对中国智能制造发展的案例研究，提出中国应借助于互联网不断强化制造业的两化深度融合，拓宽政策覆盖面并完善创新政策体系，落实创新驱动战略，充分利用网络技术，启动工业智能工程，大力发展智能制造［17-18］。通过以“互联网+”智能制造初步评估结果作为应用案例，构建“互联网+”评估体系的理论模型，量化和预测“互联网+”智能制造的发展和趋势，研究发现制造业数字化、网络化、智能化已取得明显进展，是巩固中国制造业大国地位，加快向制造强国迈进的核心驱动力［19］。此外，学者们还聚焦于研究智能制造发展较好地区与企业的先进案例。以北京市与海尔集团为例，通过对北京智能制造产业的研究发现，北京智能制造产业的发展需要在继续发挥存量优势创新资源的同时加强创新主体的协同合作，并拓宽资金渠道推动智能制造产业发展［20］；同时，通过以海尔集团智能制造平台COSMOPlat 的建设事件为例构建中国制造业企业基于智能制造的全球价值链升级整合分析框架，研究发现中国制造业企业制定升级战略需考虑所在行业的全球价值链治理模式，并相应通过智能生产、智能服务与智能产品转型，以智能制造为依托选择适应自身的升级路径［21］。

（3）智能制造影响效应研究。该部分的研究热点主要集中在3 个方面：1）聚焦于研究智能制造对经济发展的影响。一是理论分析方面，通过对人工智能的经济影响进行系统梳理和回顾，人工智能通过提高生产率促进经济增长已是学术界的普遍观点［4］；二是实证研究方面，学者们主要以信息通信技术（ICT）来衡量智能制造的发展水平，研究发现ICT 通过资本深化和制造业的全要素生产率改进促进了中国经济增长［22］，同时ICT 的替代效应也能够显著地促进了中国经济增长［23］。2）聚焦于研究智能制造对产业结构的影响。信息化智能化是中国制造业转型升级的逻辑必然，工业技术正从手工生产、机械化、自动化向信息化和智能化发展［24］。以智能化、数字化、信息化技术的发展为基础，以现代基础制造技术对传统的制造系统进行改造，实现制造业的转型升级，将引发技术经济范式的深刻变革［25］。中国应顺应产业技术革命趋势，加快推进产业智能升级、向高端化发展，使传统产业获得新优势［26］。3）聚焦于研究智能制造对人才培养的影响。智能制造对专业技术人才有着很高的需求，正推动着新工科人才培养向智能化、自动化和类人化等目标转变［27］。在智能制造背景下，当前的职业教育产教融合还有整体性、规划性不强，参与者动力不足，缺乏主动引领功能和智能化标准，前瞻性和相关理论不足，供给侧与需求侧信息资源不匹配等问题［28-29］。为培养符合智能制造时代下能力与素质要求的高技术人才，应当基于智能制造构建产教融合新模型，在产教融合的引领机制、运行机制、激励机制和研究机制上寻求创新，变被动适应为主动引领［30］。在宏观上完善职业教育体系，政府加大支持力度、职业院校提升培养能力、行业企业提供技术支持，并在微观上重构课程教育体系，从校企合作推动产教融合，以培养符合智能制造用人需求的人才［31］。

（4）智能制造技术研究。随着智能制造的深化，智能制造技术也在不断创新，而智能制造技术方面的研究热点大致可以分为智能工厂、智能制造系统和智能制造算法三大类。1）在智能工厂方面，从理论上来说，集成制造物联、智能制造执行与制造协同的智慧工厂是由一个大数据中心和物物互联层、对象感知层、数据分析层、业务应用层和云端服务层5 个层次构成［32］，其重点在于要突出“中国制造”［33］。许多学者通过以一个实际的智能工厂项目为依托研究了智能工厂的构架和具体建设实施方法，从而给出在不同领域智能工厂具体的实施思路和体系框架［34-35］。但与此同时，根据智能工厂及其关键技术研究现状来看，大数据技术、虚拟仿真技术和人工智能技术是智能工厂发展的关键技术，但距离大规模实际应用、实现真正智能化仍有一段距离［36］。2）在智能制造系统方面，从20 世纪90 年代就有学者对智能制造系统进行了展望。学者们把制造系统描述为互相连接的信息、数据、知识处理单元的集合，把数据、知识处理单元抽象为信息处理单元，构造制造系统的抽象模型，据此提出了一种从这种抽象模型展开对智能制造系统研究的方法，并通过分析现代机械制造系统的发展趋势介绍了智能制造系统、精益生产系统和人机一体化系统［37-38］。新世纪以来，学者们不断提出新的模型与方法，以解决智能制造系统中存在的问题［39-40］。3）在智能制造算法方面，神经网络和遗传算法这两类算法的研究较为集中。一是关于神经网络的研究。其优势在于可以克服传统信息处理方法中计算复杂、计算量大的缺点，具有较快的求解速度，多用于智能制造系统图像识别技术领域［41-43］。二是关于遗传算法的研究。遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的优化方法，可用来求解基于智能制造环境所建立的生产规划模型，以及最佳满足诸如任务平衡率、成本、质量、服务等指标的多目标最优组合，从而可以优化设备利用率、快速响应市场需求［44-47］。

（5）智能制造相关制造模式研究。伴随着智能制造的发展，学者们也在不断研究在智能制造背景下制造业相关制造模式的变化与发展。结合关键词分析与研究动态可以看到，既有文献中与智能制造相关联的制造模式的发展趋势主要集中在绿色制造、柔性制造、虚拟制造等方面［48-51］，已有不少学者对这类新一代智能制造模式进行了开拓研究。1）绿色制造方面，学者们认为绿色制造的内涵旨在保证产品功能与质量，降低生产成本，提高生产效益，同时减少环境污染与能源浪费，实现经济指标和绿色指标的协同优化［52］，因此应结合智能制造研究开发绿色增材再制造技术、不可再生材料的替代技术、节能技术、清洁生产工艺、产品拆卸与回收技术、生态工厂循环制造技术等绿色制造技术［17］，使产品符合“科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少”的新型工业化特点［53］。2）柔性制造方面，20 世纪八九十年代就有学者介绍了柔性制造系统的基本组成、分类、相关的基础技术及发展趋势，指出柔性制造就是在时间和空间上具有灵活性且自动化程度高的制造系统，并在未来将朝着效率更高、多功能化的方向发展［54-56］。随着智能技术的发展，学者们基于新的技术特点，对柔性制造也进行了新的拓展［57-58］。以柔性生产技术和动态结构为特点，以高素质协同良好的工作人员为核心，实现企业间网络集成，形成快速响应市场的敏捷制造体系［59］。通过分析制造业从大规模生产到大规模定制再到个性化生产的演化过程，既有文献认为敏捷化智能制造是21 世纪中国制造业转型升级重点发展的技术［60］。3）虚拟制造方面，既有文献认为虚拟制造是实际制造在计算机上的本质实现，它是各种计算机辅助技术面向产品全生命周期的集成化综合运用［61］。以此为基础，学者们提出了平行制造，并结合工业智联网技术、软件定义技术和知识自动化技术，构建了平行演化、闭环反馈、协同优化的智能制造体系［62］。

2.3 热点主题聚类分析

VOSviewer 的VOS 聚类技术是基于模块化聚类技术，在图谱展示尤其在聚类技术等方面具有独特优势［63］。为了更好地显示国内智能制造领域研究热点主题的情况，本文通过对样本文献进行热点主题聚类分析，生成关键词密度聚类图谱（见图3）；而后，利用CiteSpace 软件分析了热点主题出现时间的分布情况，在TimeZone 模式下生成关键词时区图谱（见图4）。

图3 中国智能制造领域研究关键词密度聚类图谱

图4 中国智能制造领域研究关键词时区图谱

由图3 可知，国内现有有关智能制造的研究虽然门类众多，但从关键词密度聚类图谱上看还很暗淡，说明虽已逐渐有新的概念提出，但相关的理论与研究还缺乏更深入的探索与延伸；同时由图4 可知，智能制造领域是一个新兴领域，随着中国有关制造强国战略与“工业4.0”的提出，2015 年以后智能制造逐渐成为国内制造业领域的一大研究热点，相关概念和理论也集中在近几年提出。结合图3 和图4 可以看到，随着技术变革所带来的巨大社会变化，近年来学者们不断对智能制造展开思考，智能制造领域也不断涌现出新的概念。智能制造作为时下一个热门的全新研究领域，其研究内容既具理论意义又具实践意义，并且与先进技术研究息息相关，可与多种学科交叉研究，是一个具有广泛研究内涵的领域，而从关键词密度聚类和时区来看，国内智能制造领域的相关研究还处于起步阶段，相关概念与理论还缺少进一步阐释与实证检验，值得学者们进一步进行深挖与钻研。因此，尽管一些智能制造方面的研究已是该领域中的研究热点，但随着新技术的不断涌现和投入应用，目前智能制造的研究热点仍然还是智能制造领域的研究前沿，尤其在智能制造技术研究与智能制造模式研究方面，国内相关文献都集中在近几年发表，其准确性与实用性还有待检验，并亟待进一步深化与拓展。同时，智能制造领域的相关文献数量也较低，有待学者们进一步探索。

3 新时代下中国智能制造领域的研究前沿探讨

结合相关文献阅读和以上关键词分析，针对现有研究的空缺与不足，笔者认为在新时代下，未来智能制造的研究前沿有以下5 个类别：

（1）智能制造理论模型构建研究。目前有关智能制造的大多数理论研究都只是对概念、路径和机理等的模糊界定与分析，尚未得出一个具有普遍性、一般性的公认理论体系。对于智能制造的理论模型构建，许多学者都是借用国外已有模型，国外的理论模型在指标选取方面与国内情况有着很大的差异，同时国外的模型也存在滞后性问题，因此目前的研究在一定程度上未能结合中国国情，很难具有实用性。根据本文的关键词分析可以看到，目前已有研究的学者将研究目光聚焦于如何将智能制造与中国有关制造强国战略、“工业4.0”、两化融合、工业互联网、“互联网+”等背景相结合，但还尚待进一步研究；如何搭建符合中国特色的智能制造理论模型，明确各个概念的内涵，深入探究其路径和影响机制，并得到学界的认可和采纳，这将是未来智能制造领域的一大研究重点。

（2）智能制造转型升级研究。通过对样本文献的梳理发现，围绕制造业智能化转型升级的研究并不多见，且尚未形成完整的理论体系：已有的少量研究大多仍停留在政策层面或具体的技术层面上，忽视了制造业智能化转型升级的微观基础，没有从理论上深入挖掘；大多从定性层面进行分析，缺少定量研究；多停留在宏观层面上，缺少有针对性的案例研究，也缺少针对不同类型产业分层分类的研究。如何进一步深入研究智能制造对制造业转型升级的影响，并针对不同类型产业分层进行分类研究，这无疑是一个新的研究前沿，具有极大的研究空间。

（3）智能制造对技术进步的影响研究。通过对国内现有文献的整理和归纳发现，对于智能制造的具体技术，学者们已开展了广泛研究并取得了一定进展，但有关智能制造对宏观技术进步整体的影响几乎没有进行研究，已有的研究只在理论层面上对智能制造进行定义，聚焦与智能制造对技术进步的研究存在较大空缺。在如今技术变革和产业转型的大时代下，智能制造作为与新兴技术、高科技技术息息相关的领域，它对技术进步是否有影响，有怎样的影响，影响机制、特征与路径是什么，这些都是极具时代意义的研究前沿，有待学者们进一步研究与开拓。

（4）智能制造对人机关系的影响研究。随着智能制造的不断推进，机器与人之间的关系也受到了学界的广泛关注。一方面，随着智能技术的发展，机器越来越拟人化，与之相关的伦理、制度方面的研究亟待探讨；另一方面，制造业智能化所带来的“机器换人”现象也引发了公众对于就业失业的思考。目前有关智能化对就业的影响主要有智能化对就业有替代效应、有创造效应以及既有替代效应又有创造效应3 种观点，对于这3 种观点学界尚未形成一致的结论，有待进一步探讨与研究。同时，智能制造的发展无疑需要相关高技术人才的支撑，因此伴随着智能化对就业的影响也催生出智能化对人才培养的影响。目前智能制造对人才培养的影响已是领域内的一大热点，但相关研究还较为零散，主要集中在高校教育和产教融合方面。如何从多种角度分析智能制造对人才培养的影响，深入分析其影响机制，拿出一个具有公认度的、能够培养适应智能制造环境的高技术人才的教育方案，目前还众说纷纭，有待学者们进一步研究。

（5）智能制造相关制造模式的拓展研究。通过对既有文献的整理和归纳发现，随着智能制造技术的不断发展，新时代下的新技术也赋予了绿色制造、柔性制造、虚拟制造等相关制造模式新的内涵。伴随着中国有关制造强国战略提出坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，笔者认为，针对前人所总结的智能制造相关制造模式的内涵与构想，基于新兴的智能制造技术，未来的研究一方面可以对既有方法进行拓展与优化，另一方面可以对既有文献尚未解决的问题进行研究，解决制造业实际生产过程中出现的问题，为智能制造及其相关制造模式的实践应用提供借鉴与启示。