付英 張愛寧
(甘肅省科學技術情報研究所;甘肅省科技評價重點實驗室,甘肅 蘭州 730000)
制造業是國民經濟的主體,是國家保持競爭力、經濟健康運行和社會穩定的基礎,是科技創新的主戰場,尤其在2008年金融危機后,美國等發達國家紛紛推出“再工業化”戰略,將智能化制造納入到其長期發展戰略當中,推進國家產業分工重塑,力圖搶占國際競爭的制高點,爭奪產業鏈和價值鏈高地,中國制造業也迎來了歷史性機遇與挑戰[1]。英國學者保羅·麥里基認為,第三次工業革命的核心是以機器人、增材制造和新材料為代表的智能制造業。從某種程度上說,智能制造開辟了產業結構理論和產業組織理論的新空間,促進了二三產業的交叉融合,推進企業的組織形態向生態主導型轉變,推動傳統的產業組織理論進一步發展。2015年,我國提出了“中國制造2025”計劃,把互聯網放在突出位置,將智能制造將作為產業融合發展的主攻方向,推動“互聯網+”與“中國制造2025”緊密融合,推進生產過程智能化,培育新型生產方式[2]。
從現有學者的研究成果來看,智能制造研究涉及智能技術、制造技術、信息技術等多個學科,其研究文獻較為豐富,涉及面較廣,尚未形成系統性研究[3]。加之受《中國制造2025》政策的影響,我國智能制造領域研究文獻數量激增,“工業4.0”“大數據”、“智能化”等新的關鍵詞現。因此,本文運用文獻計量的方法,采用1992-2018年CNKI來源期刊中,關于智能制造的研究成果進行文獻計量和可視化分析,對于厘清研究現狀、聚焦研究熱點、審視研究局限、探明發展前景動向具有重要的學術意義。同時,也為這一議題的后續研究提供了全面的參考和借鑒,對于進一步推進智能制造的融合發展提供重要的理論價值。
本文以該數據庫為檢索工具,檢索條件為“篇名=智能制造”,檢索關鍵詞為“精確匹配”方式,時間跨度為1992-2018年,檢索結果為5036篇,剔除外文文獻后,共檢索文獻4258篇。為確保研究的客觀性、科學性、公正性和可行性,本文綜合運用數據過濾法、數據拆分法、數據降維法等多種數據清洗方法,從研究寬度和研究深度兩個維度,剔除與主題不相符的會議紀要、會議通知、新聞評論、技術簡介、網絡報道等1467條非研究性文獻后,最后得到2791條記錄。本文運用內容分析、共詞分析、信息可視化等方法,揭示我國智能制造領域文獻研究現狀和特性,預測研究熱點與未來趨勢。
論文年度載文量能夠反映某一個研究領域在某一個時間段內的研究動態和趨勢[4]。從下圖文獻年份數量分析中可以看出,該領域在CNKI中收錄最早始于1992年,由華中科技大學的楊叔子院士率先開展研究。整體上分為3個階段:1992-2011年,智能制造研究文獻在我國處于探索階段;2012-2014年期間基本呈逐步上升的趨勢,2015-2018年,呈現快速上升趨勢。總體上看,我國該研究領域論文年發表數量呈上升趨勢,特別是在2012年和2016年分別提出實施“創新驅動發展戰略”和《中國制造2025》之后,論文數量出現了一個轉折性的高峰期,這說明智能制造研究領域具有很大的活力。可以預見,在產業轉型升級的背景下,今后智能制造研究領域的文獻數量仍將保持快速增長,研究隊伍也在不斷壯大。

圖1 智能制造領域論文年度載文量分布圖
學者是推進基礎研究和科技創新的主體,學術論文是其科研產出的重要載體之一,反映了在該領域的學術貢獻水平[5]。統計數據顯示,該領域85.26%的作者僅撰寫1篇論文,分布較為分散。按照普賴斯的理論,發表論文數位m篇以上的作者為杰出科學家即核心作者,其中m=0.749(nmax)1/2,nmax為發文量最多作者的發文篇數[6]。測算顯示,m=2.90篇,核心作者群體的發文量在3篇及以上,顧碩成為該領域發文量最多的作者,達到15篇。從下表中可以看出,該領域的高產作者主要有:顧碩、黃麗萍、沈烈初、宋慧欣、姜紅德、梁秀璟、李偉、郭朝暉、袁春妹等,發文量都在10篇以上。為更直觀顯示智能制造領域高頻作者,運用加權統計法,量化作者在該領域的權重,按作者加權統計,路甬祥、彭瑜、譚弘穎3 位作者超過李偉(6.9405)、袁春妹(5.3000)、楊叔子(2.9000),見表2。因此,這些學者可作為信息倫理研究領域的核心作者,推動了我國智能制造研究的發展。需要說明的是,核心作者發文量約占該領域總發文量的50%時,即可形成學科高產作者群[7]。經測算,該領域核心占論文總數的12.93%,遠低于50%的要求,該研究領域穩定的核心作者群尚未形成。
數據清洗后,該領域研究中關鍵詞總計5865個。為便于統計分析和熱點總結,對同義關鍵詞進行合并,歸為一類;對不同表述的關鍵詞進行統一表述替換;對單次出現的關鍵詞予以刪除,進行篩選和整理后共得到關鍵詞1542個。經過統計分析智能制造領域出現頻次高于60次的關鍵詞,發現該領域研究熱點是:智能制造、企業管理、產業創新、中國制造2025、智能制造系統和技術、智能裝備和產品、人工智能、工業互聯網、工業機器人、工業4.0等,并可預測這些熱點未來的研究趨勢。

表1 智能制造研究領域排名前10位的高產作者

表2 智能制造領域高頻關鍵頻次(60次及以上)
對于某一特定的學科或專業而言,大量的論文發表集中分布在極為少數的核心期刊中,通過篩選鎖定核心期刊,可以有效收集該學科或專業領域的前沿動態和研究熱點[5]。經分析,該研究領域論文分布在899種期刊上,有1467篇文獻出現在消息、報道之中,論文發表期刊分布相對分散,載文量最多達69篇,最少僅為1篇。其中,智能制造領域的中文核心期刊是排名前21位的期刊如下表所示。將已發表的2791篇論文的相關期刊分成三個區:①刊載10篇及以上的期刊數量55個,載文量1074篇,載文占比38.48%;②刊載2~9篇的期刊數量198個,載文量914篇,載文占比32.75%;③刊載1~2篇的期刊數量646個,載文量8.3篇,載文占比28.77%。分析顯示,各區相關論文數約占三成左右。
統計1992-2019年論文所在的期刊,智能制造研究論文共分布在企業、高校和科研院所上,其中,以高校和科研院所為主。按照區域分析法得出,智能制造領域的研究機構排名前10位的單位分別為:中國機械工業聯合會機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所,占比23.43%;中國工程院,占比12.94%;中國工業和信息化部,占比9.79%;南京航空航天大學,占比9.44%;《金屬加工》雜志社,占比8.74%;華中科技大學,占比8.04%;中國工業報社,占比7.34%;浙江大學,占比6.99%;清華大學,占比6.64%;中國機械工程學會,占比6.64%。

表3 智能制造領域主要期刊頻次(前21位)
為全面了解智能制造的相關技術發展,從專利角度分析了基于關鍵詞的智能制造相關論文熱點主題。從下圖可以看出,我國智能制造的相關研究集中于中國制造2025、智能制造技術和系統、人工智能、工業4.0、智能化和自動化等主題。經檢索Incopat專利數據庫發現,2010-2018年中國共申請智能制造相關專利743件,穩居世界第一,其中申請量排名前10的省份為廣東(26.12%)、江蘇(12.16%)、浙江(7.93%)、安徽(7.55%)、山東(5.88%)、北京(5.12%)、上海(5.12%)、湖北(3.20%)、重慶(3.07%)和四川(2.94%)。國內授權專利共計213 件,其中實用新型專利148 件,發明專利40 件,外觀設計專利25 件。全球排名前10 的申請人為佛山海格利德機器人智能設備有限公司(3.32%)、劉道靈(1.79%)、旌德縣瀚海星云智能化技術研發有限公司(1.40%)、阜陽盛東智能制造技術研發有限公司(1.40%)、肇慶樂創科技有限公司(1.28%)、重慶大學(1.28%)、KYRAZIS DEMOS(1.15%)、佛山市三盟新能源有限公司(1.15%)、浙江大學(1.02%)、蘇州富納艾爾科技有限公司(1.02%)。根據國際專利分類(IPC),智能制造領域專利各部占比由多到少分別為:B部(45.83%)、G部(42.63%)、H部(12.03%)、C部(3.32%)、F部(2.81%)、A部(2.30%)、D部(1.02%)、E部(0.76%),由此可見,該領域專利主要集中在作業、運輸部和物理部兩大部類中。

圖2 基于關鍵詞的我國智能制造相關論文熱點主題分布
改革開放四十年來,中國制造業積極融入全球經濟體系,積極布局智能制造發展,但全球范圍來看距離智能制造發展前端國家還有很大差距。從經濟發展、技術職稱、產品質量等方面整體來看,我國入圍世界500強企業的平均利潤比美國低30%,集成電路芯片制造裝備、通用計算機CPU、基礎軟件等都依賴進口,通用零部件、模具等產品使用壽命遠低于國外先進水平。經檢索數據對比和文獻分析,物聯網、CPS、云計算、大數據以及信息傳遞技術等成為制造業轉型升級的重要手段[8],國內智能制造產業未來發展如要呈現以下趨勢[9-11]:一方面,工業機器人、智能數控機床、3D打印、智能傳感器、智能物流倉儲等領域是重點研發方向。另一方面,隨著工業化進程的推進,未來智能制造逐漸向傳統產業領域滲透,轉向提供高附加值衍生服務,實現“AI+”的廣泛應用。
綜上研究顯示,國內智能制造的研究已經積累了一定的研究成果。目前,智能制造文獻正呈指數模式快速增長,該學科正處于發展時期,尚未到成熟時期,發展空間較大。在研究熱點問題方面,中國制造2025、智能制造技術和系統、人工智能、工業4.0、智能化和自動化等問題是該領域研究的重點。從期刊屬性和作者群來看,行業專業性研究類期刊較多,穩定的核心研究群體尚未形成。最后,需要指出的是本研究著眼于CNKI的相關文獻和Incopat專利數據庫,由于數據量的不足和研究方法的局限,可能會使研究結果不夠全面,探究“互聯網+智能制造”的新模式,發展工業4.0對中國制造業的轉型與升級意義重大,這已成為當前許多學者的共識,將在后續的研究中進一步完善并加以改進。