基于知識(shí)圖譜的國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析

李向東，何有龍，耿立校*

（1.河北工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300401；2.河北工業(yè)大學(xué)國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新方法與實(shí)施工具工程技術(shù)研究中心，天津 300401）

0 引言

制造業(yè)數(shù)字化是全球領(lǐng)先國(guó)家提高產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要戰(zhàn)略，在推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程中，世界主要國(guó)家將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和重塑未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要手段。根據(jù)美國(guó)通用公司（GE）等權(quán)威機(jī)構(gòu)的分析，2030年全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將達(dá)到15萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，將影響全球一半的經(jīng)濟(jì)規(guī)模。未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還將從環(huán)保、醫(yī)療等領(lǐng)域產(chǎn)生社會(huì)價(jià)值，成為各國(guó)搶占制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)的共同選擇，也是我國(guó)實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)和“彎道超車”的重要途徑[1]。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念最早由美國(guó)GE公司于2012年提出，隨后美國(guó)成立了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（Industrial Internet Consortium，IIC），這一概念也隨之被大力推廣。近年來(lái)，全球主要國(guó)家紛紛提出了發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃，例如美國(guó)的“先進(jìn)制造領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略”，德國(guó)的“工業(yè)4.0”計(jì)劃，日本的“互聯(lián)工業(yè)”，法國(guó)的“新工業(yè)法國(guó)”，以及英國(guó)的“英國(guó)制造2050”等。我國(guó)于2015年5月發(fā)布《中國(guó)制造2025》，提出重點(diǎn)發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；2017年11月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，明確了我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主要目標(biāo)和任務(wù)。盡管各國(guó)在發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中采取的具體措施、切入點(diǎn)和名稱都各不相同，但本質(zhì)都是利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)推動(dòng)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型，與我國(guó)通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型的邏輯是一致的。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將各類制造資源與創(chuàng)新資源相互連接，對(duì)多源數(shù)據(jù)的感知、分析和數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)的巧妙融合，從而形成“機(jī)機(jī)互聯(lián)、人機(jī)互聯(lián)”的新制造業(yè)體系[2]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵可以從構(gòu)成要素、核心技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用三個(gè)角度來(lái)闡述，從構(gòu)成要素來(lái)看，人、機(jī)器和數(shù)據(jù)共同構(gòu)成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)；從核心技術(shù)來(lái)看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的有機(jī)結(jié)合；從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來(lái)看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和拓展，主要包括數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)分析、決策反饋三個(gè)方面，面向行業(yè)涉及制造業(yè)、能源、醫(yī)療健康、金融等。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三大要素，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是工業(yè)資源配置的核心，是打造制造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵，國(guó)外也相繼涌現(xiàn)出眾多的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，例如GE的Predix平臺(tái)、PTC的ThingWorx平臺(tái)等。

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的全面布局和發(fā)展，學(xué)術(shù)界針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)、相關(guān)使能技術(shù)等做了大量研究。本文通過(guò)檢索Web of Science（WoS）數(shù)據(jù)庫(kù)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻(xiàn)，運(yùn)用CitespaceV繪制國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、文獻(xiàn)共被引圖譜和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，對(duì)國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)進(jìn)行梳理，探究國(guó)外在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究趨勢(shì)和方向。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于WoS數(shù)據(jù)庫(kù)，以industrial internet、industry 4.0、internet of things、industrial internet of things、IoT、IIoT為關(guān)鍵詞在標(biāo)題中檢索，具體檢索設(shè)置如表1所示。通過(guò)在研究過(guò)程中不斷更新文獻(xiàn)，累計(jì)得到文獻(xiàn)7678篇，剔除相關(guān)性較低的文獻(xiàn)后得到1940篇有效文獻(xiàn)用于計(jì)量分析。

表1 WoS中“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”檢索設(shè)置

1.2 研究方法

采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法來(lái)分析國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究的演化進(jìn)程及其相互關(guān)系。文獻(xiàn)計(jì)量法是指運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等計(jì)量方法，以文獻(xiàn)為研究對(duì)象，定量分析文獻(xiàn)間的聯(lián)系，以探究某個(gè)研究領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)、演化規(guī)律及熱點(diǎn)的研究方法[3]。采用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的信息可視化技術(shù)和工具—CiteSpace軟件進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析和聚類分析，繪制工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究和發(fā)展的知識(shí)圖譜，揭示工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的代表人物、代表文獻(xiàn)和主要合作網(wǎng)絡(luò)，展示國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的發(fā)展演化路徑，并探討未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的熱點(diǎn)主題和研究方向。

2 國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的描述統(tǒng)計(jì)

2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的發(fā)文量

為探索國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演化發(fā)展規(guī)律，對(duì)WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻(xiàn)的年發(fā)文量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，如圖1所示。可以看出，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究可以劃分為三個(gè)階段：第一階段為2012年至2014年，該階段處于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的起步階段，因此發(fā)文量較少且沒(méi)有顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)；第二階段為2015年至2017年，該階段工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻(xiàn)的發(fā)文量顯著提高，但沒(méi)有明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)；第三階段為2018至今，該階段是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的快速增長(zhǎng)階段，不僅發(fā)文量上升，還具有高速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。自2012年美國(guó)發(fā)布工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略以來(lái)[4]，國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻(xiàn)的發(fā)文量與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)基本吻合。

圖1 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻(xiàn)發(fā)文量

2.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的學(xué)科分布

通過(guò)分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的學(xué)科分布可以了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和發(fā)展的主要方向和領(lǐng)域。對(duì)WoS中的國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究文獻(xiàn)的學(xué)科類別進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，由于數(shù)據(jù)量較大，本文篩選了文獻(xiàn)量大于100的WoS類別，結(jié)果如圖2所示。

圖2 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)科類別

從學(xué)科分布可以看出，發(fā)文量多的學(xué)科與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景和相關(guān)使能技術(shù)具有較強(qiáng)的相關(guān)性，主要有電氣電子工程領(lǐng)域、電子通信、計(jì)算機(jī)以及工業(yè)工程等。網(wǎng)絡(luò)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，計(jì)算機(jī)、傳感器等技術(shù)設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵支撐，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用的研究仍然是未來(lái)的主要方向。

2.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻(xiàn)的來(lái)源國(guó)家

本文統(tǒng)計(jì)了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻(xiàn)的來(lái)源國(guó)家，如圖3所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，美國(guó)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)文量最多的國(guó)家，其發(fā)文量顯著高于其他國(guó)家，發(fā)文量為356篇，占總發(fā)文量的18.35%；其次是西班牙，其發(fā)文量為217篇。另外，德國(guó)、英國(guó)、意大利等國(guó)家的發(fā)文量也超過(guò)了100。

圖3 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻(xiàn)來(lái)源國(guó)家

3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的合作網(wǎng)絡(luò)分析

3.1 國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析

圖4是WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻(xiàn)的國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)。從連接線數(shù)量來(lái)看，美國(guó)的連接線最多，其中心性達(dá)到0.24，說(shuō)明美國(guó)是參與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)合作研究最廣泛的國(guó)家。另外，德國(guó)、日本、英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家也呈現(xiàn)出較強(qiáng)的合作關(guān)系和合作網(wǎng)絡(luò)?？梢钥闯?，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的國(guó)家已經(jīng)形成了以美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)等國(guó)家為核心的合作網(wǎng)絡(luò)，且呈現(xiàn)合作范圍擴(kuò)大的趨勢(shì)。

圖4 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)

3.2 發(fā)文機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

發(fā)文機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析是通過(guò)繪制某個(gè)研究領(lǐng)域或主題下的合作網(wǎng)絡(luò)，來(lái)分析目前該領(lǐng)域領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)。運(yùn)用Citespace繪制了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻(xiàn)的發(fā)文機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖5所示。從連接線數(shù)量來(lái)看，康奈爾大學(xué)、世宗大學(xué)、瓦倫西亞理工大學(xué)的連接線最多，中心性都為0.05，與其他研究機(jī)構(gòu)的合作最廣泛；另外，根特大學(xué)、北里大學(xué)等也具備較高的中心性?？傮w而言，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機(jī)構(gòu)以大學(xué)為主，并呈現(xiàn)多點(diǎn)開(kāi)花的局面，并初步形成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)。

圖5 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的科研機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)

3.3 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

了解一個(gè)領(lǐng)域的核心作者以及作者間的合作關(guān)系，對(duì)于把握該領(lǐng)域的科研動(dòng)態(tài)和研究進(jìn)展具有重要的參考價(jià)值[5]。運(yùn)用CitespaceV繪制了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻(xiàn)的作者合作網(wǎng)絡(luò)，如圖6所示。

圖6 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的作者合作網(wǎng)絡(luò)

可以看出，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的作者形成了分別以Kumar、Vilajosana、Sisinni和Hoebeke為核心作者的四個(gè)主要合作網(wǎng)絡(luò)。其中，以Kumar為核心的合作網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注信息物理云系統(tǒng)（Cyber Physical Cloud Systems，CPCS）中邊緣計(jì)算、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，以及CPCS在醫(yī)療、環(huán)保等領(lǐng)域的應(yīng)用拓展[6]；以Vilajosana為核心的合作網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注低功耗無(wú)線傳感器和傳感網(wǎng)絡(luò)及其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用[7]；以Sisinni 為核心的合作網(wǎng)絡(luò)主要研究無(wú)線通信、智能傳感器以及傳感網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用[8]；以Hoebeke為核心的合作網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注工業(yè)無(wú)線傳感器和執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)環(huán)境下的優(yōu)化和適用性研究[9]。

4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演化進(jìn)程

為探索國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的主題及其演化路徑，對(duì)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析和聚類分析，并對(duì)高被引文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。由于國(guó)外主要國(guó)家在發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)過(guò)程中形成了不同認(rèn)識(shí)，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的切入點(diǎn)存在差異，但本質(zhì)都是利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)人、機(jī)器和數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合了工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)概念和技術(shù)，因此，本文將工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)均納入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究范疇。

4.1 文獻(xiàn)共被引分析

通過(guò)文獻(xiàn)共被引分析可以明確該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和方向，同時(shí)可以挖掘高被引的關(guān)鍵文獻(xiàn)。本文對(duì)WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析（如圖7所示），并篩選了共被引次數(shù)前10的文獻(xiàn)（如表2所示）。

圖7 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的文獻(xiàn)共被引圖譜

結(jié)合圖7和表2可知，共被引次數(shù)最多的文獻(xiàn)是Xu等[10]關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的文獻(xiàn)綜述，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵使能技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。物聯(lián)網(wǎng)是構(gòu)成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，深化物聯(lián)網(wǎng)研究對(duì)于促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至關(guān)重要。Gubbi等[11]認(rèn)為安全與隱私、參與式傳感、數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵。Al-Fuqaha等[12]通過(guò)分析物聯(lián)網(wǎng)中的協(xié)議和應(yīng)用問(wèn)題，探討了物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、霧計(jì)算等新興技術(shù)的關(guān)系，并提出物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)之間進(jìn)行橫向整合的需要。

表2 引用次數(shù)前10的共被引文獻(xiàn)記錄

4.2 文獻(xiàn)共被引聚類分析

在CiteSpace中，以1年為時(shí)間切片，根據(jù)每個(gè)切片中的g-index指數(shù)，將比例因子k設(shè)置為25，然后采用LLR算法從施引文獻(xiàn)的標(biāo)題中提取聚類標(biāo)簽，共得到188個(gè)聚類。本文篩選了相關(guān)性最高的8個(gè)聚類（如表3所示），并繪制了聚類的時(shí)間線圖譜（如圖8所示）。由圖8可知，聚類的模塊值（Q值）為0.7831，大于0.5，表明圖譜的聚類結(jié)構(gòu)顯著；聚類的平均輪廓值（S值）為0.8387，大于0.7，說(shuō)明聚類結(jié)果是合理有效的。本文對(duì)每個(gè)聚類的演化過(guò)程、主要研究主題和經(jīng)典文獻(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)論述。

圖8 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的聚類時(shí)間線圖譜

表3 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)共被引文獻(xiàn)聚類信息

聚類#1是機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)研究，包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用等。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能和大數(shù)據(jù)分析的重要方法，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是人工智能應(yīng)用的重要載體，已被應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全防護(hù)、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)分析、工業(yè)圖像等多個(gè)場(chǎng)景。聚類#1中的最高引用者是Al-Garadi等[20]對(duì)可用于物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法的探索研究，認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能有效解決物聯(lián)網(wǎng)感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的安全問(wèn)題，比如數(shù)據(jù)安全、設(shè)備檢測(cè)等。

聚類#2是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的綜述研究，包含工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念、體系架構(gòu)、相關(guān)使能技術(shù)、安全與隱私等。聚類#2中的最高引用者是Culot等[21]對(duì)工業(yè)4.0的文獻(xiàn)綜述，該研究通過(guò)分析工業(yè)4.0的近100個(gè)定義和相關(guān)概念，來(lái)解決“智能制造”、“數(shù)字轉(zhuǎn)型”和“第四次工業(yè)革命”的概念易混淆的問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)工業(yè)4.0與智能制造、云制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等在技術(shù)和應(yīng)用等層面存在明顯的交叉關(guān)系。

聚類#3是云計(jì)算的相關(guān)研究，包含云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)、安全和資源監(jiān)控等。云計(jì)算是推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，為不同工業(yè)場(chǎng)景提供分布式、低成本數(shù)據(jù)計(jì)算能力，其通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（Infrastructure as a Service，IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（Platform as a service，PaaS）、軟件即服務(wù)（Software as a Service，SaaS）等多種形式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和資源的管理。聚類#3中的最高引用者是A.Al-Sharif等[22]關(guān)于云計(jì)算資源分配的研究，提出了自主云計(jì)算資源分配框架（Autonomic Cloud Computing Resource Scaling，ACCRS），以提高云計(jì)算系統(tǒng)的利用率，降低成本和功耗。

聚類#4是大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)研究，包含大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)以及大數(shù)據(jù)安全等。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)功能架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集與交換、數(shù)據(jù)預(yù)處理與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、以及決策與控制應(yīng)用。聚類#4中的最高引用者是Khanra等[23]對(duì)大數(shù)據(jù)在企業(yè)中應(yīng)用現(xiàn)狀的文獻(xiàn)計(jì)量分析，認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析工具、分析領(lǐng)域選擇以及道德與法律是大數(shù)據(jù)在企業(yè)應(yīng)用中面臨的主要問(wèn)題。

聚類#7是數(shù)字孿生的相關(guān)研究，包含數(shù)字孿生應(yīng)用模式、仿真算法、標(biāo)準(zhǔn)體系等。數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)數(shù)字孿生可以獲取物理實(shí)體全生命周期的運(yùn)行診斷、預(yù)測(cè)和決策信息，提高工業(yè)APP開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署的效率。聚類#7中的最高引用者是Minerve等[24]對(duì)物聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)字孿生的文獻(xiàn)綜述，該研究從數(shù)字孿生的相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景和架構(gòu)模型等方面闡述了數(shù)字孿生的概念，認(rèn)為數(shù)字孿生已在學(xué)術(shù)界和工業(yè)環(huán)境被廣泛采納，軟件化和服務(wù)化是數(shù)字孿生未來(lái)發(fā)展的重要方向。

聚類#8是低功耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究，包含無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器對(duì)機(jī)器通信、低功耗無(wú)線局域網(wǎng)和射頻識(shí)別技術(shù)等。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是傳感器、計(jì)算機(jī)、無(wú)線通信和微機(jī)電技術(shù)的集成，已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能工業(yè)、智能電網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域。聚類#8中的最高引用者是Granjal[25]等對(duì)物聯(lián)網(wǎng)安全的文獻(xiàn)綜述，認(rèn)為低功耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的專業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化是影響物聯(lián)網(wǎng)感知層安全的關(guān)鍵。

聚類#9是智能合約的相關(guān)研究，包含智能合約的制定、應(yīng)用和安全等。智能合約是運(yùn)行在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫(kù)中的計(jì)算機(jī)程序，是通過(guò)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言取代法律語(yǔ)言來(lái)記錄條款的合約，具有數(shù)據(jù)透明、不可篡改、永久運(yùn)行的特點(diǎn)?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全和信任體系建設(shè)的關(guān)鍵，能夠增強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的可信性、可靠性和安全性。聚類#9中的最高引用者是Lockl等[26]對(duì)物聯(lián)網(wǎng)體系中信任問(wèn)題的研究，該研究針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不透明的問(wèn)題，提出了基于區(qū)塊鏈的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)記錄和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提高了數(shù)據(jù)的完整性和可用性，但智能合約計(jì)算費(fèi)用也帶來(lái)了高額運(yùn)營(yíng)成本的問(wèn)題。

聚類#10是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的研究，包含深度學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用等。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)新的研究方向，是促進(jìn)人工智能發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，以深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的人工智能被應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備層、邊緣層、平臺(tái)層、應(yīng)用層等四類應(yīng)用場(chǎng)景，正推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向?qū)崟r(shí)感知、動(dòng)態(tài)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行和優(yōu)化迭代的智能化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。聚類#10中的最高引用者是Al-Hawawreh[27]等關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)惡意活動(dòng)識(shí)別算法的研究，該研究提出了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的互聯(lián)工業(yè)控制系統(tǒng)異常檢測(cè)方法，該方法能利用TCP/IP數(shù)據(jù)包收集的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)和驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法具有較高的檢測(cè)率，可以在真實(shí)的互聯(lián)工業(yè)控制系統(tǒng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)。

通過(guò)共被引聚類分析可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)外關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究主要可以分為兩個(gè)方面：一是對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所涉及的相關(guān)使能技術(shù)的綜述性研究，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等方面的綜述；二是為解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的技術(shù)或管理問(wèn)題而提出的解決方案，例如面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的低功耗無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、面向數(shù)據(jù)采集的無(wú)線傳感技術(shù)、面向人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。

5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

采用關(guān)鍵詞共現(xiàn)的方法分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點(diǎn)和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，運(yùn)用Citespace對(duì)WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)，關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖9所示。

圖9 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

由于Citespace對(duì)于同義詞識(shí)別的能力較弱，本文將同一概念的關(guān)鍵詞進(jìn)行人工合并，根據(jù)詞頻和中心性分別進(jìn)行累加獲得新的關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果，本文分別篩選了詞頻和中心性排名前15的關(guān)鍵詞，如表4所示。

表4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的前15個(gè)高頻關(guān)鍵詞

結(jié)合圖9和表4可知，物聯(lián)網(wǎng)是共現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞，其共現(xiàn)次數(shù)為596次。國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究多從物聯(lián)網(wǎng)的角度展開(kāi)，包含體系架構(gòu)、應(yīng)用現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)安全與管理、平臺(tái)以及操作系統(tǒng)等。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)一般包含四個(gè)層面，分別是傳感層、網(wǎng)絡(luò)層、服務(wù)層和應(yīng)用層[10,28～30]，傳感層是指通過(guò)集成RFID、傳感器等硬件工具來(lái)感知物理世界并獲取數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)層是通過(guò)無(wú)線或有線網(wǎng)絡(luò)來(lái)提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)支持和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；服務(wù)層是通過(guò)創(chuàng)建和管理服務(wù)來(lái)滿足用戶需求；應(yīng)用層為用戶或其他應(yīng)用提供交互方式。雖然眾多學(xué)者對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)進(jìn)行了定義，但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的技術(shù)規(guī)范和參考架構(gòu)還遠(yuǎn)沒(méi)有完成和標(biāo)準(zhǔn)化[31]。Washizaki等[32]對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計(jì)模式和架構(gòu)模式進(jìn)行詳細(xì)分類后發(fā)現(xiàn)，57%的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式并不是特定于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)的，盡管大多數(shù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)模式適用于任何領(lǐng)域，但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)模式往往是領(lǐng)域特定的，這表明在特定領(lǐng)域采用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的獨(dú)特性質(zhì)出現(xiàn)在架構(gòu)級(jí)別。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還被廣泛應(yīng)用于物流運(yùn)輸、醫(yī)療保健、智能環(huán)境（家庭、辦公等）、制造業(yè)、零售貿(mào)易、信息服務(wù)和金融保險(xiǎn)等領(lǐng)域[28～33]。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，特定領(lǐng)域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)模式的數(shù)量將會(huì)增加。

在數(shù)據(jù)管理方面，學(xué)者們注重對(duì)數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)化、分析等技術(shù)的探討。Li等[34]認(rèn)為當(dāng)前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)缺乏靈活性和智能性，通過(guò)軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Networking，SDN）和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以增強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)控制和管理的靈活性和智能性。學(xué)者們針對(duì)數(shù)據(jù)和隱私安全問(wèn)題也做了大量研究和討論，普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)安全和管理是推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)健康穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵[28,30,33,35]。因此，優(yōu)化數(shù)據(jù)安全管理制度、建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)安全管理協(xié)議和體系將是未來(lái)解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全問(wèn)題的挑戰(zhàn)和難點(diǎn)。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以及操作系統(tǒng)方面，Mehmood等[36]設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以云為中心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，該平臺(tái)為虛擬物品提供注冊(cè)和初始化服務(wù)，以便技術(shù)愛(ài)好者可以通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)使用該平臺(tái)，并將它們整合起來(lái)構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。Lee等[37]針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)相似性和可重用性提出了基于期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)。Lee等[38]認(rèn)為支持新的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)硬件的開(kāi)發(fā)，以及所有通信的最新標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)將是未來(lái)的發(fā)展方向。

另外，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加速融合。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層，云計(jì)算是制造業(yè)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力[39]，云計(jì)算能將資源抽象為服務(wù)，向用戶提供無(wú)處不在的服務(wù)，例如SaaS、PaaS、IaaS等[40,41]。大數(shù)據(jù)分析可以幫助用戶從龐大的數(shù)據(jù)量中挖掘有用信息，幫助用戶快速制定決策。隨著傳感和通信技術(shù)的發(fā)展，獲取覆蓋工業(yè)生產(chǎn)各個(gè)階段的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變得越來(lái)越容易，借助云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能更新，讓用戶了解產(chǎn)品全生命周期[39]。但大數(shù)據(jù)也面臨挖掘深度不夠、間斷式和質(zhì)量差的問(wèn)題，須在未來(lái)研究中不斷完善[42]。

6 結(jié)語(yǔ)

本文基于WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究相關(guān)文獻(xiàn)，采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法，運(yùn)用CiteSpaceV繪制了合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、文獻(xiàn)共被引圖譜和關(guān)鍵詞聚類圖譜，探究了國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演進(jìn)過(guò)程、研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)。本文的主要研究結(jié)論包括：

1）國(guó)外在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域已初步形成國(guó)家、機(jī)構(gòu)和作者的合作網(wǎng)絡(luò)。分別繪制了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)、機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)和作者合作網(wǎng)絡(luò)。在國(guó)外，美國(guó)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的發(fā)文量和連接線數(shù)量都位居第一，與其他國(guó)家之間形成了明顯的合作網(wǎng)絡(luò)，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的主要國(guó)家。另外，德國(guó)、日本、英國(guó)等國(guó)家也表現(xiàn)出較強(qiáng)的研究能力和合作趨勢(shì)。從機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)可知，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)多點(diǎn)開(kāi)花的局面，研究主體以大學(xué)為主，其中瓦倫西亞理工大學(xué)的連接線最多，與其他科研機(jī)構(gòu)的合作最廣泛。從作者合作網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的作者形成了分別以Kumar、Vilajosana、Sisinni和Hoebeke為核心作者的四個(gè)主要合作網(wǎng)絡(luò)，且四個(gè)合作網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)注點(diǎn)存在差異，分別是信息物理系統(tǒng)、無(wú)線傳感器、無(wú)線通訊以及工業(yè)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)。

2）演化進(jìn)程包含8個(gè)主要聚類。通過(guò)繪制文獻(xiàn)共被引圖譜以及文獻(xiàn)共被引聚類時(shí)間線圖譜來(lái)探索工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演化進(jìn)程。研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)外對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的主題主要有機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)孿生、低功耗無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、智能合約和深度學(xué)習(xí)等。

3）研究熱點(diǎn)、趨勢(shì)及挑戰(zhàn)

本文通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)的方法來(lái)分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點(diǎn)。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果可知，國(guó)外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)主要有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)、應(yīng)用、相關(guān)使能技術(shù)、數(shù)據(jù)安全與隱私。

首先，雖然國(guó)外已形成了一些主流的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，但已有對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的描述多關(guān)注底層技術(shù)，對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)模式和應(yīng)用創(chuàng)新的研究還相對(duì)不足。因此，完善工業(yè)互聯(lián)的架構(gòu)體系，拓展新的應(yīng)用領(lǐng)域和商業(yè)模式將是未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的重點(diǎn)。

其次，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使能技術(shù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)的驅(qū)動(dòng)力，加強(qiáng)現(xiàn)有技術(shù)的更新迭代以及新技術(shù)的創(chuàng)新是推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要手段。隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展和面向工業(yè)場(chǎng)景的二次開(kāi)發(fā)，5G、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、工業(yè)人工智能、數(shù)字孿生將成為影響工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)后續(xù)發(fā)展的核心重點(diǎn)技術(shù)和不可或缺的組成部分。

最后，安全與隱私是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)健康和持續(xù)發(fā)展的保障。已有對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全和隱私的研究主要關(guān)注管理安全、數(shù)據(jù)安全、通信安全和終端安全，并分別從技術(shù)和制度兩個(gè)角度提出解決方案。從技術(shù)角度提出運(yùn)用射頻識(shí)別、密碼、沙盒、訪問(wèn)控制、通信授權(quán)等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和管理；從制度角度提出建立智能合約或協(xié)議的方式規(guī)范數(shù)據(jù)管理。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中接入用戶的數(shù)量增加，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全和隱私管理方法的完善將更加重要。