摘 要：本文以CNKI数据库中智慧物流领域内的期刊文献为数据来源，运用CiteSpace软件中词频与中介中心性、时间线图、突现检测、作者合作网络等功能进行可视化分析。研究发现：物流、智慧化、物联网、物流管理是该领域的核心基础词汇；智慧物流的建设路径、技术架构建设与应用、人才培养、信息化建设、物流业转型升级、电子商务是该领域研究的六大分支；信息化板块的研究起步较晚；研究前沿为专利分析、熵值法；智慧物流的发展经历了初期探索与建设、整改与提高、新背景下深化阶段；目前研究热点为两业融合、人才培养；作者合作类型多样，校内合作为主，跨地域、校企合作及学校与科研院所合作过少。本文研究结果对于把握智慧物流概况、历史脉络、热点及下一步研究具有一定的参考价值。
关键词：智慧物流；CiteSpace；文献计量分析；知识图谱；发展脉络；前沿领域；聚类分析
中图分类号：F259.2；F124.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）04（a）--04
1 前言
IBM于2009年1月提出了“智慧地球”（Smart Earth）的定义：通过物联网和智能算法技术手段进行人对物的监测和数据分析[1]。此后“智慧+”词汇不断出现。2009年12月，国内首次提出 “智慧物流”的概念。中国物流与采购联合会会长何黎明认为，智慧物流是借助物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术，实现物流业与互联网深度交融，从而提升物流效率和服务水平的新兴业态[2]。
2 研究方法
本文运用陈超美教授研发的CiteSpace软件6.3.R1版，对智慧物流领域相关文献进行计量分析。CiteSpace软件可以对大量文献数据进行处理，呈现出需要的可视化的科学知识图谱，方便人们了解研究内容和发现规律。借助CiteSpace软件进行关键词词频与中介中心性分析、聚类后的时间线视图分析、突现分析以及作者合作网络分析。
3 高产机构
本文从知网上选取了前10位发文数量最多的机构，结果发现，中国物流与采购联合会发文44篇，南京邮电大学发文33篇，北京物资学院发文30篇，贵州大学发文25篇，南京林业大学发文23篇，上海工程技术大学发文18篇，天津大学发文18篇，江苏联合职业技术学院发文16篇，安徽大学发文15篇，中国仓储与配送协会发文13篇。
前十所高产机构中，发文数量最多的为中国物流与采购联合会（简称CFLP），最少的为中国仓储与配送协会（简称CAWD），两所机构总发文57篇。其余为各个高校，总发文量为178篇，说明高校是研究智慧物流领域的主要力量。同时，CFLP、CAWD也是重要贡献者。
4 词频与中介中心性分析
4.1 原理
根据笔者提供的具有代表性的关键词的出现次数，研究该领域的基础内容与架构，从而对该研究领域有个概括性的认识。中介中心性是测度节点在网络中重要性的一个指标。其原理为：一个节点的重要性既取决于其相邻节点的数量，也取决于相邻节点的重要性。中介中心性gt;0.1，则中介中心性显著，中介中心性gt;0.1的关键词往往是该领域内的核心节点或重要分支。
4.2 数据与分析
以“主题：智慧物流”进行检索，共检索到4718篇发文，导入CiteSpace中进行分析，共得到4638篇有效文献。将TOP%设置为10，时间范围选择2010年1月至2024年8月。出现频次最高的前十位关键词及频词依次为智慧物流（1356次）、物联网 （197次）、大数据（177次）、物流（89次）、人才培养（88次）、物流管理（78次）、新零售（65次）、人工智能（64次）、供应链（62次）、数字经济（57次），这十大关键词是这些年智慧物流领域的主要研究内容；中介中心性最高的前13位关键词及中介中心性依次为智慧物流（1.13）、物流（0.88）、物联网（0.80）、发展（0.37）、智慧城市（0.35）、物流管理（0.34）、物流产业（0.34）、供应链（0.31）、智能化（0.26）、物流业（0.14）、建设（0.13）、创新（0.13）、新基建（0.13）。这13大关键词中介中心性显著，在整个智慧物流复杂网络中处于核心位置。
对两类关键词进行归纳，物流、物联网、物流管理、智慧化（智能化、人工智能）是同时出现在两个类别中的关键词，说明这几个词在智慧物流领域占据极其重要的位置。其中，物流的智慧化为核心研究内容，物联网是智慧物流领域内的基础技术，实现物流管理智慧化及物流管理专业的人才培养是重要的研究内容。
5 时间线图分析
5.1 原理
先通过聚类功能对提取到的关键词进行分类，其中作为命名的关键词是该聚类中与其他节点关联最为紧密的关键词。节点位置为第一次出现该关键词的时间，圆圈越大代表关键词出现的次数越多，节点标签的大小与关键词出现的次数成正比。经过调整形成了较为可观的时间线视图（图1）。
5.2 分析
聚类模块值Q值大于0.3就意味着聚类结构显著，聚类平均轮廓值Sgt;0.5即为合理。从图1的左上角可以看出聚类模块值为0.5048，聚类结构显著。S值为0.7566，说明此聚类合理。按照聚类的规模从大到小形成了六个聚类。第一大聚类是智慧物流，依次出现了智慧物流、应用、问题、发展策略、物流企业、发展路径、跨境电商、数字经济、知识图谱、物流效率等节点，说明智慧物流经历了从概念提出到建设实现的过程。近年来，学者们对物流效率给予了较多关注。例如，岳嫣婷（2023）[3]用TOPSIS和DEA方法对我国区域智慧物流产业效率进行了测算。第二大聚类是物联网，依次出现了云计算、物联网、物流、智慧城市、大数据、互联网、“互联网+”、创新、信息技术、供应链、建设、区块链、系统架构、专利分析等节点，技术领域研究不断得到补充。专利分析为该领域内的前沿研究，朱由智（2024）[4]对国内外的地下物流系统申请专利进行了统计分析。第三大聚类是人才培养，依次出现了物流管理、教学改革、智能制造、人才培养、实践教学、高职院校、人才需求、物流人才、两业融合、校企合作、创新发展、数字乡村等节点，反映了人才培养注重与制造企业合作，进行实践教学，并为智能制造与数字乡村输送物流人才。近年来，学者对数字乡村给予了较多关注。例如，王鑫鑫等（2024）[5]对数字乡村战略背景下的县域智慧物流进行了研究。第四大聚类是物流业，依次出现了发展现状、对策、物流业、现代物流、转型升级、新零售、智慧物流、数字贸易、降本增效、熵值法等节点。反映了物流业向现代化、智慧化转型要求，并注重分析影响因素。其中，熵值法是智慧物流板块下的研究前沿。例如，梁斐雯等（2024）[6]运用熵值法对长三角经济区和粤港澳大湾区十年的智慧物流能力进行了测度，找出了影响智慧物流能力发展的关键要素。第五大聚类是信息化，依次出现了信息化、雄安新区、发展趋势、人工智能、港口物流、贵州省、物流行业、智能化、数字化、港口物流、物流服务、钢铁企业、物流运输等节点，反映了物流信息化建设逐渐细化。近年来，学者对该板块下的物流运输给予了一定关注，如解晓乐（2024）[7]指出，实时跟踪、预测分析、路线优化等是实现智慧物流运输全程管理服务系统的关键。第六大聚类是电子商务，包含电子商务、物流配送、影响因素、智能物流、新基建、物流体系、农村物流、冷链物流、乡村振兴、农村电商等节点。农村电商已成为促进农村经济高质量发展、助推乡村振兴的有力举措[8]。
从时间维度总体看，2010—2024年，这六大聚类不断有新的节点出现，说明对智慧物流领域的研究不断得到补充完善，研究不断深入细化。每个聚类从产生一直延续到现在都没有消亡，说明六大聚类一直是智慧物流领域研究的重要板块。六大聚类出现的先后顺序依次为智慧物流、物联网、物流业、人才培养及电子商务、信息化。可以看出，文献对于智慧物流主题下的信息化这一内容的研究起步较晚，该环节比较薄弱，后续可加大研究力度。专利分析、熵值法为智慧物流的前沿研究。近年来，学者对物流效率、数字乡村、物流运输、农村电商给予了一定关注。此外，各个聚类间节点有连线，反映了六大板块之间不是独立存在的，而是相互影响、相互联系的整体。
6 关键词突现分析
关键词突现是指关键词在较短时间内使用频次显著增加，该功能常用来检测某一领域的研究热点与动向。突现强度越大，说明影响力越大。本文选取了突现强度最强的前十大关键词（图2）。
从图2可以看出，物联网在2010年最早成了研究热点，一直持续到2017年；信息平台于2012年开始成了研究热点，一直持续到2017年；云计算于2012年开始成为研究热点，一直持续到2015年；智慧城市于2010年成了研究热点，一直持续到2017年；对策于2012年开始成为研究热点，一直持续到2018年；物流业在2010年成为研究热点，一直持续到2018年；新零售于2017年成为研究热点，一直持续到2021年；应急物流于2020年成为研究热点，一直持续到2021年；人才培养与两业融合都在2020年成为研究热点，都持续到2024年。其中，物联网、信息平台、云计算、新零售、两业融合从开始出现到成为热点的时间较短，且基本同步。智慧城市、对策、物流业、人才培养从开始出现到成为热点的时间较长。从突现强度看，突现强度从高到低依次为物联网（26.63）、智慧城市（10.34）、人才培养（5.71）、物流业（5.51）、两业融合（5.35）、信息平台（5.17）、云计算（4.91）、新零售（4.5）、对策（4.46）、应急物流（4.32）。其中，物联网与智慧城市突现强度最大，与其他突现词突现强度差距较大，说明物联网与智慧城市建设无论是在当时还是整个发展历程中都占据着重要地位，对智慧物流的研究与发展起到很强的推动力。
2010年，加快物联网的研发首次被写入政府报告，物联网的发展正式上升为国家战略[9]。随着物联网的兴起，物流业信息化整合进入新的周期， 会产生一个智能化、网络化、可视化的物流信息平台[10]。物联网、云计算、信息平台是智慧物流架构下不可或缺的重要组成部分[11]。因此，物联网、信息平台和云计算引发了学者关注，智慧物流成为智慧城市建设中不可忽略的一部分。2013年国家陆续出台智慧城市试点名单，2014年国家出台《关于促进智慧城市的发展指导意见》，提出到2020年建成一批智慧城市，引起了学者们的高度关注。2016年7月29日，国家下发了《互联网+高效物流实施意见》，指出物流业是当前发展的短板。因此，如何思考对策实现物流业的转型升级引发了学者们的关注。受成本上升、网络零售发展、社会消费个性化等因素影响，传统零售面临诸多挑战。2016年10月，马云提出以线上、线下与物流相结合为主要特征的新零售，这种模式凸显了物流智慧化的价值[12]。国务院2016年11月发布《关于推动零售实体创新转型的意见》，进一步推动了学者对新零售的关注。2020年1月，新冠疫情爆发，社会经济活动无法正常开展，同时也暴露了我国应急物流能力的不足[13]，促使学者们投入到应急物流的研究中。2020年9月，国家发布《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》。物流业与制造业融合发展必然会对物流人才提出新的要求。据此，中物联成立工作组，为相关研究提供基金支持，推动人才培养与两业融合成为该领域的前沿热点。
综上，最早开始突现的是物联网、信息平台、云计算、智慧城市。物联网、云计算、信息平台、智慧城市等体现了智慧物流初期对技术架构的探索及建设。之后是对策、物流业，研究主要针对物流业转型升级。受传统零售面临挑战、疫情、物流业与制造业融合发展新背景的影响，新零售、应急物流、两业融合下的物流与人才培养依次成为研究热点。
7 作者合作网络分析
主题选择智慧物流，文献类别选择北大核心、AMI、CSSCI、WJCI、CSCD、EI进行检索，共检索到337篇文献。导入CiteSpace中进行分析，共获得327篇有效文献。经过颜色、布局、标签、规模调整得到可视化较好的图谱。
本文将规模前20的合作网络中作者合作类型进行了分类汇总，得出作者合作较为分散，未形成核心集群的结果。作者合作类型有公司内、学校内、学校间、学校与公司、学校与政府部门、学校与工程院、科学院等科研事业单位六种。合作次数分别为1次、20次、8次、1次、1次、2次。合作类型以高校内部合作为主，跨地域、校外合作次数偏低。
8 结语
第一，高校是研究智慧物流的主要力量。同时，CFLP、CAWD也是重要研究机构。
第二，物流、智慧化、物联网、物流管理是研究智慧物流的核心基础关键词。其中，物流的智慧化为核心研究内容，物联网是智慧物流领域内的基础技术，实现物流管理智慧化及物流管理专业的人才培养是重要研究内容。
第三，对智慧物流的研究主要包含六大板块：建设路径，以物联网技术为基础的云计算、大数据、区块链、发明专利等技术维度，人才培养，物流业的转型升级，物流企业及物流环节的信息化、数字化建设，电子商务下物流配送体系建设。六大板块之间联系紧密。智慧物流的研究不断得到完善和深入。文献对于智慧物流主题下信息化这一板块的研究起步较晚，属于智慧物流六大板块中研究相对薄弱的内容，后续可加大研究力度。此外，专利分析、熵值法为前沿研究领域。近年来，物流效率、数字乡村、物流运输、农村电商等，许多学者也给予了一定关注。
第四，研究热点依次经历了探索、初期建设阶段（2011—2017年）：物联网、云计算、信息平台建设、智慧城市；整改、发展阶段（2016—2018年）：对物流业改造升级；新背景、新问题下的深化阶段（2018—2024年）：新零售、应急物流、两业融合、人才培养。其中，物联网与智慧城市这两个关键词在智慧物流发展历程中占据着重要地位，对智慧物流的研究与发展起到很强的推动力。物联网、信息平台、云计算、新零售、两业融合一出现就成为研究热点。目前，研究热点为人才培养、两业融合。研究热点受国家政策、基金支持、社会重大事件、发展面临的问题等因素影响。
第五，作者合作较为分散，未形成较大的核心集群。作者合作类型多样，主要有公司内、学校内、学校间、学校与公司、学校与政府部门、学校与工程院、科学院等科研事业单位合作六种类型。其中，高校内部合作为主要类型，校外合作过少。因此，应加强高校与公司或政府部门之间的合作，提升科研为现实服务的能力；加强高校与工程院、科学院等科研机构之间的合作，提升科研效率和质量。
参考文献
李德仁，龚健雅，邵振峰.从数字地球到智慧地球[J].武汉大学学报（信息科学版）， 2010， 35（2）： 127-132+253-254.
何黎明.中国智慧物流发展趋势[J].中国流通经济， 2017， 31（6）： 3-7.
岳嫣婷.数字化背景下智慧物流产业组合效率测度及空间分异研究[J].商业经济研究，2023（21）：93-96.
朱由智.地下物流系统专利技术概述[J].物流技术与应用，2024，29（2）：122-129.
王鑫鑫，王译涓.数字乡村背景下县域智慧物流建设研究[J].物流科技，2024，47（15）：55-57.
梁斐雯，钟浚蔚，全洁如，等.区域智慧物流能力发展要素判定与提升路径： 基于全面关系流管理理论[J].供应链管理，2024，5（2）：40-57.
解晓乐.智慧物流运输全程管理服务系统的设计与实现[J].中国物流与采购，2024（3）：96-98.
方丽珍.大数据在农村电商中的精准应用研究： 以浙江省杭州市萧山区为例[J].中国商论，2024（4）：30-33.
杨震.物联网发展研究[J].南京邮电大学学报（社会科学版） ， 2010， 12（2）： 1-10.
张毅，赵晓，朱娇丽，等.义乌港智慧物流信息平台的建设构想[J].物联网技术， 2012， 2（8）： 71-73+77.
范春.区域性智慧物流信息化的规划与设计[J].电子政务， 2012（7）： 96-105.
唐飞泉，杨律铭.新零售背景下我国物流业转型升级探讨[J].商业经济研究， 2018（20）：77-79.
吕婧，张衍晗，庄玉良.公共卫生危机下基于智慧物流的应急物流能力优化研究[J].中国软科学， 2020（S1）：16-22.
