近20年中国智能机器人领域研究热点——基于CiteSpace的文献计量分析
时间：2023-04-25 19:10:06 来源：千叶帆 本文已影响人
褚旭龙, 史冬梅, 刘进长*
(1.科学技术部高技术研究发展中心, 北京 100044; 2.北京航空航天大学公共管理学院, 北京 100191)
伴随着人工智能技术、新材料技术、自动化控制技术、信息通信技术以及微电子技术等多个技术领域的融合发展,机器人技术实现了快速进步。相较于原有的基于可编程程序实现相关作业能力的传统机器人,智能机器人在感知、判断、决策到行动的多个环节的智能化水平得到了大大的提升[1],可以替代人类执行重复性和高危性任务,甚至是在深海或太空等人类难以生存的环境下持续性的开展工作,其发展水平是一个国家科技创新发展的重要体现,已成为世界各个国家科技发展的重要战略领域。
智能机器人发展计划方面,包括美国、欧洲、日本和中国等在内的主要国家均依据自身的生产力发展需求开展了智能机器人领域相关的战略研究与部署[2]。美国先后发布了先进制造业伙伴计划、机器人路线图和国家机器人计划等计划,明确了智能机器人的战略地位,系统规划了技术发展方向,强调了加速智能机器人在制造业和医疗健康领域的应用发展。欧盟数字议程、第七研发框架计划以及2020地平线项目一直将机器人技术作为关键优选领域。日本政府将机器人作为经济增长战略的重要支柱,于2015 年发布《机器人新战略》,提出了机器人与人工智能、大数据、网络通信等多技术领域的融合发展规划,旨在建设世界一流的机器人应用社会。中国发布了《机器人产业发展规划(2016—2020 年)》,提出“新一代机器人技术取得突破,智能机器人实现创新应用;推进工业机器人向中高端迈进;促进服务机器人向更广领域发展”。
智能机器人的应用场景方面,已在工业领域得到广泛应用,并随着智能化水平的提升拓展至医疗健康、特种作战、航空航天等领域[3]。机器学习、深度学习、强化学习等人工智能技术逐步作为核心关键技术应用于机器人的研制[4]。在工业领域方面,能够按照设定的程序执行运动路径和作业,包括焊接、喷涂、组装、采集、放置、产品检测和测试等;在医疗健康方面,包括微外科手术机器人以及养老服务性机器人等;在特种作战方面,包括排爆机器人、爬壁机器人、管道机器人以及救灾机器人等;在航空航天方面,涉及深空探测和空间站等方向的应用。智能机器人领域的发展能够推动智能制造、智能交通、医疗健康以及特种作战等领域的创新,对国家经济、社会以及国防军事的高质量发展产生愈发重要的影响,是当下研究的热点话题之一。
鉴于智能机器人技术领域的重要战略地位,现开展中国智能机器人领域研究现状、趋势以及热点的研究,选用CiteSpace软件开展可视化分析[5],数据源为2002—2022 年期间中国知网(CNKI)数据库中收录的与研究主题相关的2 258篇中文文献,并对生成的可视化结果进行归纳与总结,旨在为中国智能机器人的研究提供相关参考,提升智能机器人领域的研究水平。
1.1 数据源
以中国知网(CNKI)数据库收录的期刊文献为检索数据源,并开展了检索策略设计。检索策略主要包括:主题检索词设定为“智能机器人”,语种设置为“中文”,期刊来源设置为“SCI期刊、EI期刊以及核心期刊”,期刊发表年份范围设置为“2002年—2022 年”,设置“同义词扩展”。
根据上述检索策略,共计检索出相关期刊文献2 421 篇。同时,为保证研究数据的高质量性,对检索出的文献进行了多重筛选。首先对所检索出的文献进行逐一核查,去除了包括会议通知、书稿序言、报纸以及与本文研究主题相关度不高的文献等在内的143 篇无效数据。然后,使用CiteSpace软件对剩余的文献数据进行去重操作,共去除20 篇文献数据。通过上述步骤,最终得到了本文的研究数据,共计2 258 篇文献。
1.2 分析方法
本文基于知识图谱的方法进行相关研究。其优势在于能够以直观的可视化方式展示出研究领域内在的相关主题间的逻辑关系,从而支撑研究人员开展技术领域的发展现状与趋势、研究热点的分析。知识图谱方法是数学、可视化技术、计量分析以及图形学等多个学科的综合应用。
选用CiteSpace软件为研究分析工具。该软件由美国德雷塞尔大学陈超美教授基于JAVA语言研制,并已成为开展领域热点分析的主流软件之一。该软件可分别从关键词、研究机构、作者、引用文献等多个角度开展共现分析,并以可视化图谱的方式表征出研究主题间的内在逻辑关系,同时能够以时间线轴的方式展示出领域内相关要素的发展脉络[6-7],能够有效支撑本文研究的工作,满足研究需求。
2.1 发文量
对年发文量进行分析,可以在一定程度上了解中国在智能机器人领域发展的总体趋势情况。基于所检索的2 258 篇文献数据开展发文量分析,相关结果如图1所示。可以看到,从2002年1月—2022年6月,智能机器人领域的文献发文量呈现稳中有升的发展趋势。
图1 2002—2022 年发文量Fig.1 Number of published papers during 2002—2022
依据增长率因素,将2002—2022 年的时间区间划分为两部分。第一部分设置为2002—2016 年,经过计算得到年度平均发文量约为92 篇。第二部分设置为2017—2021 年,由图1可以较直观地看出这个区间内年度发文量快速增长,经过计算得到年度平均发文量约为156 篇,远高于第一部分区间的发文量平均值。2022年1—6月发文量为98篇。
2016 年,中国工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划(2016—2020 年)》。该政策重点强调了机器人产业发展要推进重大标志性产品率先突破。随后,2017 年至今的近5 年,中国在智能机器人领域的年度发文量快速增长,在一定程度上说明了国家相关政策能够有效促进领域研究的快速发展。
图2 期刊分布图Fig.2 Distribution map of journals
2.2 期刊分布
对纳入2 258 篇文献进行期刊分布分析,从而了解该领域的主要核心发表平台和所覆盖的技术领域情况。结果如图2所示。
《农业工程学报》是智能机器人领域的主要期刊发表平台,发文数为 25篇;排名第二的是《机械工程学报》,发文数为22 篇;排名第三的是《农业机械学报》,发文数为16 篇。这三本期刊属于农业工程类核心期刊或国家级学术期刊。
同时,由图2可以分析出智能机器人文献期刊分布跨度大、涉及面宽,反映出该研究领域是综合了机械电子、自动化控制、传感器技术、计算机技术和人工智能等多领域、多学科的复杂高新技术领域。国内主要发表期刊涵盖了应用于农业类、煤炭类等机械工程类在内的工业机器人和服务机器人等研究方向,这也反映了中国智能机器人的研究热点。
2.3 研究机构
对纳入2 258 篇文献进行研究机构发文量统计分析,从而了解智能机器人领域的关键核心研究机构,如图3所示。可以看出,上海交通大学在该领域的发文量排名第一,为77 篇;华南理工大学排名第二,为72 篇;北京航空航天大学排名第三,为71 篇。
同时,本文使用CiteSpace软件进行研究机构合作网络图谱分析,旨在展示出中国在智能机器人研究领域的核心研究群体[8],如图4所示。可以看到,形成了3 个合作较强的研究机构群体。集群1主要以北京航空航天大学机器人研究所和中国科学院下多个研究院为主体,同时还包括东北大学、北京科技大学、首都医科大学、中国兵器工业集团和中国极地研究中心等机构,该集群是国内智能机器人领域合作关系最大的集群。集群2主要以上海交通大学为主体,包括上海交通大学的机器人研究所、自动化系、工程训练中心和山东鲁能智能技术有限公司。集群3是以中国矿业大学为主体,主要包括中国矿业大学机电工程学院、中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院和中信重工开诚智能装备有限公司。
图3 发文机构分布图Fig.3 Distribution diagram of the institutions publishing papers
图4 研究机构合作关系Fig.4 Partnership of research institution
研究机构合作集群展现出跨域合作并形成高校、研究院与企业协同研究的关系。鉴于智能机器人领域的多学科复杂性,关键核心技术的突破需要基于各优秀研究机构的共同努力,集合优势资源攻坚克难;科学技术的研究支撑着产业化的发展与成熟,同时,产业化应用亦能够拉动科研活力,加速研究成果的产出。
2.4 关键词共现可视化分析
论文的关键词往往能够概况性地体现出该论文的核心研究主题,而同时存在于一篇文章中的几个关键词,其间会存在逻辑关联关系,这种关系为共现频次。通过对某个领域的相关文献所涉及的关键词进行共现频次分析,能够一定程度上反映出该领域的研究热点[9]。
使用CiteSpace软件,以关键词为研究要素,开展关键词共现分析,结果如图5和表1所示。图5是生成的关键词共现图谱,其中,关键词节点N为339 个,关键词间的连线数量E为651 条。在关键词共现图谱中,关键词字体的大小反映了其出现频次数量的不同,频次大小与可视化节点的字体大小成正比;关键词间连线的粗细程度反映了关键词之间的联系程度,其间的连线越粗代表关键词联系越紧密[10]。由图5可知,机器人、智能机器人、人工智能等与其他关键词之间连线较多,是智能机器人相关文献的核心词汇。国内智能机器人关键词共现图谱的网络密度为0.011 4,和研究机构合作图谱相比较可知,关键词共现网络的结构紧密度大幅提升,约为10 倍。
图5 关键词共现Fig.5 Co-occurrence of keywords
表1 关键词词频居于前20 位分布情况
其中网络词频居于前20 位的关键词分布情况见表1。其中前10位的关键词为:机器人(1 047 次)、智能机器人(169 次)、人工智能(121 次)、路径规划(61 次)、智能控制(50 次)、控制系统(48 次)、传感器(43 次)、机器视觉(40 次)、工业机器人(38 次)、移动机器人(35 次)。关键词出现频次越高,表明该关键词为热点问题。
2.5 关键词突现及时间线分析
在某一研究领域内,通常情况下,突然出现的一系列动态概念和潜在的研究问题,往往能够反映出该领域的研究前沿。同时,在一定时间区间内,以突现词为知识基础所关联的多篇文献所涵盖的研究主题,可以作为研究前沿的判定和预测标注之一[11]。因此,本文研究使用CiteSpace软件开展突现词分析,旨在研究中国智能机器人领域的研究前沿,相关结果如图6所示,共探究到20 个突现词。
图6 关键词突现图Fig.6 Burst term of keywords
通过总结分析突现词时间区间范围、突现词所代表的相关文献概要内容,将探究出的20 个突现词划分为两部分,总结归纳不同年度区间内中国智能机器人领域相关的研究前沿。第一部分为2002—2014 年,第二部分为2015—2022 年。
2002—2014 年研究前沿按照基础理论、关键技术、应用3个方面进行总结归纳。基础理论方面包括多智能体、神经网络、体系结构、群体智能、元胞自动机等;关键技术方面包括嵌入式系统、视觉伺服、单片机、轨迹跟踪、仿真、激光技术、运行控制;应用方面包括移动机器人、足球机器人、多智能体系统、并联机器人等。
2015—2022 年研究前沿包括智能制造、工业机器人、人机交互、腹腔镜等。可以看出,随着机器人技术的成熟发展,逐步在工业领域得到广泛应用,并拓展到服务、医疗、军工等领域。本文重点对2015—2022年的突现词所代表的前沿热点进行分析。
(1)智能制造:中国的国民经济主要支柱为制造业,在由“制造大国”向“制造强国”转变的关键时期,智能机器人领域研究能够有效支撑中国智能制造发展。一方面包括机器视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习、群体智能等核心技术的研究应用,能够助力推进中国在智能机器人领域的核心技术与部件的创新突破;一方面以智能制造应用需求为牵引的工业机器人和服务机器人的研究推进,能够助力中国生产制造模式的颠覆式发展,有效提升生产效率以及优化需求结构。
(2)工业机器人:工业机器人作为智能机器人的重要组成部分,能够根据设定的程序开展自动化作业,包括焊接、喷涂、组装、采集、放置、产品检测和测试等,其应用研究对中国工业发展起到至关重要的作用。由图6可知,工业机器人在2015—2022年持续作为智能机器人领域的研究前沿。本文结合关键词共现出现频次较高的相关关键词,以农业应用为例开展研究概述。农业机器人研究包括采摘机器人、耕耘机器人、除草机器人以及农药机器人等多种类型,核心部件与技术包括机械手臂、压力传感器以及三维视觉传感器等,结合路径规划、机器视觉、人机协同技术的发展,可实现全自动化作业模式,能够有效节省人力物力,并显著提升生产效率。
(3)腹腔镜:随着技术的快速发展,服务机器人研究逐渐成为前沿热点,以突现词“腹腔镜”为例展开分析,代表了智能机器人医疗领域应用研究前沿。医疗机器人方面,通过其在操作精准度高的优势,又有效提升手续效果,包括出血量少、伤口恢复快等优势,同时,可协助医生开展微创手术。
(4)人机交互:随着智能机器人在工业生产、医疗、特种作战等方面的成熟应用,人机协同性的应用需求逐渐迫切,并逐渐成为研究前沿。由图6可知,人机交互是20 个关键词中持续时间最长的突现词。如在工业机器人方面,开展包括自然语言、图像识别、语音识别等在内的人工智技术研究,支持更加智能化、人性化的交互方式,即可独立执行重复性工作,亦能够在特定场景下与工人进行协作,生产效率和安全生产兼顾。
关键词时间线如图7所示。右侧的标号部分是关键词聚类结果,共包含10 类标签。分别为#0机器人、#1智能机器人、#2采摘机器人、#3工业机器人、#4离线编程、#5人工智能、#6人机交互、#7学习控制、#8嵌入式系统和#9图像识别。左侧显示了每一类聚类集群内关键词基于时间轴的相互共现关系,一定程度上展示出智能机器人领域的发展脉络与趋势。
对于每一类聚类集群,选取频次排名前5的关键词进行统计分析。其中,#0机器人集群包含的关键词为机器人、激光技术、设计、控制、运动学;#1智能机器人集群包含的关键词为智能机器人、单片机、足球机器人、语音识别、体系结构;#2采摘机器人集群包含的关键词为智能控制、移动机器人、神经网络、采摘机器人、模糊控制;#3工业机器人集群包含的关键词为传感器、机器视觉、工业机器人、智能制造、运动规划;#4离线编程集群包含的关键词为元胞自动机、仿真、多智能体系统、视觉伺服、智能体;#5人工智能集群包含的关键词为人工智能、深度学习、腹腔镜、运动控制、目标检测;#6人机交互集群包含的关键词为控制系统、人机交互、导航、服务机器人、plc;#7学习控制集群包含的关键词为路径规划、遗传算法、群体智能、蚁群算法、学习控制;#8嵌入式系统集群包含的关键词为嵌入式系统、智能水下机器人、机械臂、冗余、支持向量机;#9图像识别集群包含的关键词为巡检机器人、图像识别、变电站、智能巡检、智能检测。
采用CiteSpace软件对CNKI数据库收录的智能机器人领域相关的2 258 篇期刊文献进行了年度发文量、期刊分布、研究机构分布及合作关系、关键词共现及聚类、突现词及时间线等可视化分析,得出以下结论与启示。
(1)近20年智能机器人领域的研究发文量总体上呈现稳中有升的发展趋势。尤其是2017—2021 年的近5 年期间,年度发文量呈现出明显增长趋势,年度平均发文量约为156 篇。中国于2016年发布的《机器人产业发展规划(2016—2020年)》,指出机器人产业发展要推进重大标志性产品率先突破,一定程度上说明在国家相关政策的支持下,推动了国内智能机器人领域的研究发展。国家政策的支持对于领域的研究发展起到重要的推动作用。
(2)智能机器人领域发文涉及的文献期刊分布跨度较大,体现出该领域具备多领域交叉学科特点,且研究机构核心研究群体展现出跨域合作并形成高校、研究院与企业协同研究的关系。
(3)本文综合分析关键词共现、关键词聚类、突现词以及关键词时间线图结果,并对中国智能传感器研究热点进行归纳总结。中国智能机器人领域研究热点主要分为智能机器人应用和关键核心技术两大类。其中应用方面的研究热点包括工业机器人、采摘机器人、智能水下机器人、移动机器人、巡检机器人、机械臂等。关键核心技术方面的研究热点包括机器视觉、多传感器信息融合、仿真、人工智能、多智能体系统、路径规划以及人机交互等,覆盖智能机器人从信息的感知获取、判断、决策到行动的全自动化流程。
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