基于WOS和CNKI的自動(dòng)化物流裝備研究熱點(diǎn)共詞聚類分析

陳曦 杜軍 李志明 譚鵬

[摘要]自動(dòng)化物流裝備是現(xiàn)代物流業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)的重要組成部分，也是實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵要素之一。通過利用Citespace軟件對(duì)WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于自動(dòng)化物流裝備的文獻(xiàn)進(jìn)行主題詞和關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)區(qū)塊鏈、倉(cāng)儲(chǔ)、自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）、機(jī)器學(xué)習(xí)、智慧物流等是國(guó)內(nèi)外自動(dòng)化物流裝備領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

[關(guān)鍵詞]自動(dòng)化物流裝備;共詞分析;聚類分析;WOS數(shù)據(jù)庫(kù);CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)

[中圖分類號(hào)]F253.9???? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A???? [文章編號(hào)]1005-152X（2022）03-0001-07

Hotspot Co-word Clustering Analysis of Researches on Automated Logistics Equipment Based on WOS and CNKI

CHEN Xi， DU Jun， LI Zhiming， TAN Peng

（Yunnan Academy of Science & Technical Information， Kunming 650051， China）

Abstract： In this paper， using the Citespacesoftware， we analyzed the co-occurrence of subject words and keywords in the literature body on automated logistics equipment in the two databases of WOS and CNKI， and found that blockchain， warehousing， automated guided vehicles （AGV）， machine learning， and smart logistics were the most prominent research hotspots in the field of automated logistics equipment both in and outside of China.

Keywords： automated logistics equipment; co-word analysis; clustering analysis; WOS database; CNKI database

0 引言

自動(dòng)化物流裝備是現(xiàn)代物流業(yè)提效降費(fèi)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。采用自動(dòng)化物流技術(shù)與裝備能夠大幅提高效率和準(zhǔn)確性，如京東無人倉(cāng)的存儲(chǔ)效率是傳統(tǒng)橫梁貨架存儲(chǔ)效率的10倍以上;極智嘉揀選機(jī)器人分揀效率高于傳統(tǒng)人工近10倍;曠視科技柔性機(jī)器人分揀準(zhǔn)確率可達(dá)99.99%[1]。在勞動(dòng)力日漸緊缺和人工費(fèi)用不斷上漲的大環(huán)境下，要實(shí)現(xiàn)物流整體效率的大幅提升和費(fèi)用下降，自動(dòng)化物流裝備是必然的路徑和選擇。自動(dòng)化物流裝備也是構(gòu)建智慧工廠、實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的重要基礎(chǔ)。作為連接供應(yīng)、制造和客戶的重要環(huán)節(jié)，自動(dòng)化物流裝備通過信息集成、資源優(yōu)化和物流全過程自動(dòng)化，能夠?qū)崿F(xiàn)原材料、半成品、成品及相關(guān)信息由生產(chǎn)端到消費(fèi)端的智能計(jì)劃和管理，從根本上解決傳統(tǒng)制造企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求反應(yīng)不靈敏、訂單交付不及時(shí)、物料到達(dá)不準(zhǔn)時(shí)、車間物料調(diào)動(dòng)混亂、零部件配套性差、庫(kù)存及生產(chǎn)成本過高、生產(chǎn)效率低下和物料浪費(fèi)等痛點(diǎn)，滿足工業(yè)4.0對(duì)個(gè)性化定制和柔性化生產(chǎn)的更高要求。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，人工、土地、倉(cāng)儲(chǔ)租金成本大幅上升，先進(jìn)物流技術(shù)與裝備的成本優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn);人口老齡化的日益嚴(yán)峻使得“機(jī)器換人”進(jìn)一步提上日程;快遞、電商的迅猛增長(zhǎng)也對(duì)物流各環(huán)節(jié)的效率和準(zhǔn)確性提出了更高要求[2-3]。自動(dòng)化物流技術(shù)和裝備的應(yīng)用不僅關(guān)系到企業(yè)能否在新一輪工業(yè)革命浪潮中搶占先機(jī)，更是我國(guó)由制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然需求。

利用Citespace軟件對(duì)國(guó)內(nèi)外期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于自動(dòng)化物流裝備的論文進(jìn)行主題詞和關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，通過聚類圖譜和時(shí)間演化圖譜，可以較為準(zhǔn)確地判斷該領(lǐng)域近年來的研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)[4]，并分析比較國(guó)內(nèi)外研究重點(diǎn)的異同，從而為我國(guó)該領(lǐng)域的相關(guān)研究或企業(yè)技術(shù)發(fā)展提供一些方向性的參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來源

基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)核心合集（SCI-EX- PANDED、SSCI），檢索時(shí)間范圍2016-2021年，語(yǔ)種為英語(yǔ)的“Article”文獻(xiàn)類型，檢索策略為：TS=（（auto- mated? OR intelligent or smart） AND （logistics OR "material handing"），剔除干擾文獻(xiàn)后得到相關(guān)文獻(xiàn)1 741篇。

基于 CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)期刊合集，選擇基礎(chǔ)科學(xué)、工程科技、農(nóng)業(yè)科技中的農(nóng)業(yè)工程子集、醫(yī)藥科技中的生物醫(yī)學(xué)工程子集、信息科技、經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)專輯，檢索時(shí)間范圍2016-2021年，選擇中文文獻(xiàn)，檢索策略為：SU=（'自動(dòng)化'+'智能'+'智慧'）*（'物流'AND （'裝備'+'設(shè)備'+'倉(cāng)儲(chǔ)'+'分揀'+'搬運(yùn)'+'輸送'））AND SU='技術(shù)'，剔除干擾文獻(xiàn)后得到相關(guān)文獻(xiàn)3143篇。

1.2 研究方法

導(dǎo)出上述檢索得到的文獻(xiàn)相關(guān)信息，使用CiteSpace軟件，通過主題詞和關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，可得到相應(yīng)的技術(shù)主題聚類。聚類體現(xiàn)了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，其中，序號(hào)越小的聚類技術(shù)布局越為完整，為該領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究方向。再通過CiteSpace生成時(shí)間演化圖譜，以引文發(fā)表年份為X軸、聚類編號(hào)為Y軸，可展現(xiàn)各個(gè)聚類發(fā)展演變的時(shí)間跨度和研究進(jìn)程。

2 研究分析

2.1 基于WOS 的文獻(xiàn)分析

2.1.1 基本特征分析。2016-2021年，自動(dòng)化物流裝備領(lǐng)域全球英文文獻(xiàn)數(shù)量呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，特別是

2018年后增幅較大（如圖1所示）。

從檢索期內(nèi)該領(lǐng)域文獻(xiàn)的國(guó)家（地區(qū)）分布來看，中國(guó)（不含臺(tái)灣地區(qū)數(shù)據(jù)）以615篇位列第一，占該領(lǐng)域文獻(xiàn)總數(shù)的三分之一以上，遠(yuǎn)高于全球其他國(guó)家（地區(qū)）;排名第二的美國(guó)277篇，占15.91%;其次為德國(guó)、英國(guó)、韓國(guó)、印度等，占比均在10%以下（見表1）。發(fā)文量居前列的國(guó)家與全球制造業(yè)強(qiáng)國(guó)、大國(guó)基本一致，但日本位列第十二（54篇，占比 3.10%），未能進(jìn)入前十。

從檢索期內(nèi)該領(lǐng)域文獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)分布來看，排名前十的機(jī)構(gòu)中（因有并列，共12家），中國(guó)占據(jù)7席，荷蘭、新加坡、美國(guó)、伊朗、沙特阿拉伯各有一所機(jī)構(gòu)進(jìn)入前十（見表2）。該領(lǐng)域發(fā)文量居前列的機(jī)構(gòu)大多為以商科和理工科見長(zhǎng)的綜合類院校，而一些知名工科院校，如麻省理工學(xué)院（排名第19）、上海交通大學(xué)（排名第13）、印度理工學(xué)院（排名第66）等未進(jìn)入前十。

2.1.2 技術(shù)主題聚類及時(shí)間演化圖譜分析。利用CiteSpace對(duì)1 741篇文獻(xiàn)按照共被引量前50，以一年為切片單位，選擇主題詞和關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，得到4個(gè)聚類（如圖2所示），依次為：#0區(qū)塊鏈、#1倉(cāng)儲(chǔ)、#2自動(dòng)導(dǎo)引車（AGV）、#3機(jī)器學(xué)習(xí)。聚類模塊值（Q值）為0.3789，平均輪廓值（S值）為0.6396，表明聚類結(jié)構(gòu)顯著、合理。（Q值>0.3意味著聚類結(jié)構(gòu)顯著;S值>0.5表明聚類結(jié)果合理，S值=0.7時(shí)聚類最為高效且令人信服。）

利用CiteSpace生成時(shí)間演化圖譜（如圖3 所示），根據(jù)聚類的起止時(shí)間和節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)密集度分析，可發(fā)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)相關(guān)研究開始較早，2016年已經(jīng)形成聚類，處于研究繁榮期，且與 AGV 研究關(guān)聯(lián)度很高，2018年起熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移，以此為主題的研究大幅減少;區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于物流領(lǐng)域的相關(guān)研究在2016年前就已開始，2017年前處于繁榮期，2018年進(jìn)入穩(wěn)定期，熱度逐漸減弱，2019年之后以此為主題的研究不再是熱點(diǎn);AGV 相關(guān)研究在2016年已有不少，2016-2018年熱度持續(xù)上升，并出現(xiàn)了一些新的技術(shù)點(diǎn)，至今熱度還在延續(xù);機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于物流領(lǐng)域自2016年開始熱度逐漸上升，并持續(xù)至今。

2.1.3 突現(xiàn)熱點(diǎn)詞分析。通過Citespace進(jìn)行突現(xiàn)值分析，設(shè)定最小時(shí)間切片值為“1”，得到61個(gè)突現(xiàn)熱點(diǎn)詞。突現(xiàn)熱點(diǎn)詞反映了一定時(shí)間段內(nèi)新出現(xiàn)的技術(shù)熱點(diǎn)。取前25個(gè)生成突現(xiàn)熱點(diǎn)詞出現(xiàn)時(shí)間表（見表 3）。從表中可以看出，大數(shù)據(jù)分析、任務(wù)分析、數(shù)字孿生、智能制造、（機(jī)器或人機(jī)）協(xié)作等是智能物流和自動(dòng)化物流裝備技術(shù)領(lǐng)域最前沿的研究方向。

2.1.4 高頻詞分析。對(duì)2.1.2中4個(gè)聚類的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，按出現(xiàn)頻次從高到低的順序排列，綜合考慮節(jié)點(diǎn)的中心度及似然比（一般認(rèn)為在P值小于0.05的情況下，似然比（log-likelihood ratio）數(shù)值越高則重要性越強(qiáng)），可得到技術(shù)主題研究熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)表（見表4）。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果中分析發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)高度融合，區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、數(shù)字孿生、機(jī)器學(xué)習(xí)等新一代信息技術(shù)已成為自動(dòng)化物流裝備領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，相關(guān)研究主要解決遠(yuǎn)程可視化操控、設(shè)備之間的調(diào)度協(xié)調(diào)和揀選效率提升等問題。在搬運(yùn)和輸送環(huán)節(jié)，則重點(diǎn)針對(duì)AGV 的路徑優(yōu)化算法、導(dǎo)航定位等方面開展研究。

2.2 基于CNKI 的文獻(xiàn)分析

2.2.1 基本特征分析。2016-2021年，國(guó)內(nèi)自動(dòng)化物流裝備領(lǐng)域中文文獻(xiàn)呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)（如圖4所示）。

從檢索期內(nèi)文獻(xiàn)的機(jī)構(gòu)分布來看，排名靠前的25家機(jī)構(gòu)中，大多數(shù)為高等院校（20家，其中職業(yè)技術(shù)學(xué)院4家），其次為企業(yè)2家、科研院所1家和社會(huì)團(tuán)體（行業(yè)協(xié)會(huì)）1家（如圖5所示）。可見國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的理論研究主要集中在高等院校。

2.2.2 技術(shù)主題聚類及時(shí)間演化圖譜分析。利用CiteSpace對(duì)3143篇文獻(xiàn)按照共被引量前50，以一年為切片單位，選擇主題詞和關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，得到4個(gè)聚類（如圖6所示），依次為：#0智慧物流、#1物流技術(shù)、#2物流企業(yè)、#3智能物流。聚類模塊值（Q 值）為0.3233，平均輪廓值（S值）為0.7624，表明聚類結(jié)構(gòu)顯著、高效。

利用CiteSpace生成時(shí)間演化圖譜（如圖7所示），分析圖譜可發(fā)現(xiàn)，4個(gè)聚類的形成時(shí)間和發(fā)展階段基本一致，都是在2017年前后熱度最高，且一直有新的技術(shù)點(diǎn)出現(xiàn)，并延續(xù)至今。4個(gè)聚類間的關(guān)聯(lián)都很密切，尤其智慧物流作為其中技術(shù)布局最為完整和最為基礎(chǔ)的聚類，正處于繁榮期。物流技術(shù)和物流企業(yè)聚類成熟度比智慧物流略低，而智能物流聚類則更為前沿、新技術(shù)點(diǎn)更多。從聚類中的節(jié)點(diǎn)來看，智慧物流主要研究新一代信息技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用，而智能物流更關(guān)注先進(jìn)制造與物流的融合。

2.2.3 突現(xiàn)熱點(diǎn)詞分析。通過Citespace進(jìn)行突現(xiàn)值分析，設(shè)定最小時(shí)間切片值為“2”，得到18個(gè)突現(xiàn)熱點(diǎn)詞（見表5）。從表中可以看出，新零售、智慧化、物流園區(qū)是國(guó)內(nèi)自動(dòng)化物流裝備技術(shù)領(lǐng)域最前沿的研究方向。

2.2.4 高頻詞分析。對(duì)2.2.2中4個(gè)聚類的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可得到技術(shù)主題研究熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)表（見表6）。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果中分析發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)自動(dòng)化物流裝備技術(shù)研究主要有四大方向：一是物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等新一代信息技術(shù)在物流裝備中的應(yīng)用。二是穿梭車、堆垛機(jī)、移動(dòng)機(jī)器人、智能倉(cāng)等裝備的集成應(yīng)用。三是運(yùn)用了新一代信息技術(shù)的自動(dòng)化物流運(yùn)輸裝備（如無人車、無人機(jī)、智能卡車等）在物流場(chǎng)景（如企業(yè)、園區(qū)、港口）中的應(yīng)用。四是自動(dòng)化物流裝備與智能制造的融合應(yīng)用。

3 研究結(jié)論與啟示

根據(jù)上述研究與分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)自動(dòng)化物流裝備相關(guān)研究的趨勢(shì)與國(guó)外總體一致，最突出的重點(diǎn)都是新一代信息技術(shù)在自動(dòng)化物流裝備中的應(yīng)用，也都是由裝備本體研究向系統(tǒng)性、整體性的應(yīng)用場(chǎng)景研究擴(kuò)展。與此同時(shí)，國(guó)外的技術(shù)研究更為微觀，而國(guó)內(nèi)的宏觀研究相對(duì)較多;國(guó)外較為重視自動(dòng)化物流裝備技術(shù)應(yīng)用的安全性和綠色節(jié)能性，而國(guó)內(nèi)更關(guān)注前沿技術(shù)（如5G、無人駕駛、無人機(jī)等）的應(yīng)用。

3.1 技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)

3.1.1 新一代信息技術(shù)在物流裝備中加速應(yīng)用。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)效率、遠(yuǎn)程操控的準(zhǔn)確性和高效性大幅提升;貨物位置、狀態(tài)、車輛行駛行為和司機(jī)駕駛行為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);物流全過程智能化管理和追蹤識(shí)別;故障預(yù)警、遠(yuǎn)程控制和維修;AGV導(dǎo)航算法優(yōu)化等[5-6]。在上述技術(shù)的幫助下，物流裝備的自動(dòng)化、無人化程度將繼續(xù)提高。

3.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升物流裝備的智能化與柔性化水平。機(jī)器學(xué)習(xí)基于對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘，能夠找到數(shù)據(jù)與任務(wù)目標(biāo)之間的潛在規(guī)律。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究熱點(diǎn)包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、邏輯回歸算法等。借助機(jī)器學(xué)習(xí)在統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)、決策優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)等方面的能力，能夠?yàn)橹悄苓x倉(cāng)、智能分倉(cāng)、箱型智配等提供決策優(yōu)化;能夠?qū)ξ磥淼奈锪鳡顩r進(jìn)行統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)， 從而實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)和設(shè)備運(yùn)維預(yù)測(cè);能夠?yàn)楦黝愇锪鳈C(jī)器人提供智能識(shí)別、自主決策和人機(jī)交互能力，強(qiáng)化物流機(jī)器人應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性;能夠?yàn)锳GV/AMR和無人駕駛車輛提供實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、機(jī)器視覺和語(yǔ)音助手等，提升工作效率[7]。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，物流機(jī)器人的適用范圍將不斷拓展。

3.1.3 無人駕駛技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn)人機(jī)一體化乃至無人化。無人駕駛技術(shù)融合了傳感器、計(jì)算機(jī)、人工智能、通信、導(dǎo)航定位、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、智能控制等多個(gè)前沿學(xué)科和領(lǐng)域。目前L3（受條件制約的自動(dòng)駕駛）、L4（高度自動(dòng)駕駛）級(jí)別的無人駕駛技術(shù)在物流裝備中已有應(yīng)用。雖然真正意義上的全工況無人駕駛目前仍處于實(shí)驗(yàn)階段，但物流運(yùn)輸裝備無人化已成為大勢(shì)所趨[8]。

3.2 技術(shù)發(fā)展方向

3.2.1 軟件定義物流硬件。軟件定義物流硬件，即把物流設(shè)施設(shè)備等硬件資源虛擬化，按照單元化和標(biāo)準(zhǔn)化的方式歸類成物流功能模塊，在此基礎(chǔ)上通過應(yīng)用程序軟件對(duì)虛擬的硬件單元模塊進(jìn)行管理與調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)更開放、靈活、智能的物流系統(tǒng)管理與控制[9]。軟件定義物流硬件具有四個(gè)方面的特征：其一是使物流裝備單元化、模塊化，也就是相較于單體硬件設(shè)備功能的提升，更關(guān)注多種硬件設(shè)備的軟件接口一致性、可調(diào)度性和可拓展性。其二是管理系統(tǒng)的可編程性，即管理系統(tǒng)并非固化的，可根據(jù)不同應(yīng)用行業(yè)和場(chǎng)景進(jìn)行編程[10]。其三是應(yīng)用軟件的可拓展性，即可以通過系統(tǒng)軟件的安裝來拓展硬件設(shè)備的功能，如 AGV不再局限于搬運(yùn)設(shè)備，通過不同功能軟件的安裝，也可以實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)、分揀和輸送的某些作業(yè)。其四是實(shí)現(xiàn)物流裝備及其系統(tǒng)的遠(yuǎn)程設(shè)計(jì)、控制和維護(hù)，需要借助虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生等技術(shù)。

3.2.2 物流裝備的協(xié)同性、整體性和系統(tǒng)性技術(shù)愈加重要。關(guān)于自動(dòng)化物流裝備的研究已不再局限于裝備本體的軟、硬件技術(shù)，而是發(fā)展到了機(jī)器協(xié)作、一體化平臺(tái)的層面，把物流裝備納入到工業(yè)4.0、智慧城市等領(lǐng)域進(jìn)行整體考慮和規(guī)劃，交叉學(xué)科、交叉領(lǐng)域的研究越來越多。? 3.2.3 自動(dòng)化物流裝備技術(shù)融入并助力智慧供應(yīng)鏈。隨著工業(yè)4.0的變革，自動(dòng)化物流裝備已不局限于物流行業(yè)，而是越來越多地融入智慧供應(yīng)鏈體系，在智慧化平臺(tái)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、自動(dòng)化作業(yè)等智慧供應(yīng)鏈的各個(gè)層面發(fā)揮作用[11]。與此同時(shí)，自動(dòng)化物流裝備和技術(shù)已開始由產(chǎn)品提供向技術(shù)服務(wù)轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)供應(yīng)鏈全要素的互聯(lián)互通和高效協(xié)同，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)供應(yīng)鏈與物流的全面升級(jí)。

3.3 區(qū)域發(fā)展特點(diǎn)

3.3.1 中國(guó)在5G技術(shù)應(yīng)用方面表現(xiàn)突出。中國(guó)在5G領(lǐng)域可以說領(lǐng)跑全球，基站數(shù)量、獨(dú)立組網(wǎng)規(guī)模、終端連接數(shù)均居世界首位。5G技術(shù)在自動(dòng)化物流裝備特別是物流機(jī)器人中的應(yīng)用，主要集中在兩個(gè)方面：其一是利用5G大帶寬、低時(shí)延的優(yōu)勢(shì)，對(duì)現(xiàn)有的 AGV 調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)度數(shù)量和數(shù)據(jù)處理模式進(jìn)行革新;其二是對(duì) AGV 導(dǎo)航算法的優(yōu)化，通過5G 網(wǎng)絡(luò)可以將部分借助邊緣計(jì)算的算法優(yōu)化分析上傳至算力更強(qiáng)大的云端來處理，并實(shí)現(xiàn)運(yùn)維模式的革新[12]。

3.3.2 亞洲國(guó)家在自動(dòng)化物流裝備技術(shù)研究領(lǐng)域表現(xiàn)活躍。與近年來亞洲物流裝備市場(chǎng)的強(qiáng)勁表現(xiàn)相一致的是，亞洲國(guó)家或機(jī)構(gòu)在自動(dòng)化物流裝備領(lǐng)域的技術(shù)研究方面也表現(xiàn)突出。發(fā)文量前十的國(guó)家（地區(qū)）中，亞洲國(guó)家（地區(qū)）占據(jù)4席;發(fā)文機(jī)構(gòu)前十中，除美國(guó)和荷蘭各有一所高校入圍之外，其余都是亞洲機(jī)構(gòu)。歐美國(guó)家在該領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)依然存在，但隨著新一輪工業(yè)革命的到來，全球各國(guó)在一定意義上又站到了同一條起跑線前，亞洲國(guó)家在這一領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展值得期待。

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