摘 要：本文基于文獻計量學，對無人駕駛汽車技術(shù)研究的趨勢進行了分析，通過研究發(fā)現(xiàn)：我國的無人駕駛汽車的研究還處于起步階段，國際范圍內(nèi)，無人駕駛汽車的研究主要集中在車輛位置和姿勢控制、數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換裝置、計算機邏輯算法、道路交通控制系統(tǒng)、即時車輛路徑控制等5個研究熱點。

關鍵詞：文獻計量學；無人駕駛汽車；數(shù)據(jù)分析

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.01.248

0 引言

無人駕駛汽車屬于智能汽車的一種，主要是依靠車內(nèi)以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛，可以實現(xiàn)更加可靠和安全的行駛[1]。由于無人駕駛汽車這些優(yōu)點，它將是未來汽車發(fā)展的一個方向。雖然我國對無人駕駛汽車也有所研究，但是沒有國外先進和成熟，我國對于智能汽車的研究大多局限于引進理論介紹，沒有具體的方向指導。文獻專利計量學是一種先進的數(shù)據(jù)發(fā)掘工具，通過研究無人駕駛汽車（智能汽車）歷年文獻，能夠掌握核心技術(shù)和未來發(fā)展方向。

1 文獻計量學方法

文獻計量學通常依托于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)理統(tǒng)計分析方法，能夠有效獲取并分析個人無法處理的海量客觀數(shù)據(jù)信息。它是采用數(shù)學及統(tǒng)計學等計量方法研究文獻的體系及計量特征，從而獲得文獻的分布、數(shù)量、變化規(guī)律和定量管理等情報信息[2]。這個方法最早由美國目錄學家Alan Pritchard提出，他將數(shù)學及統(tǒng)計方法運用到圖書館與其他交流介質(zhì)的研究中[3]。不少學者通過該種方法取得了科研成果，如Alan Porter提出了“技術(shù)機會分析”方法[4]；Liu 通過詞頻與引證分析對兩國的創(chuàng)新工作進行了比較研究；Fu 對 1993-2008 年間污水處理研究時，運用詞頻分析的方法對該領域的技術(shù)研發(fā)方向進行了統(tǒng)計歸納。通過其他大量的學者研究，文獻計量學方法日趨成熟，被運用到各種領域中。

在此基礎上，很多學者將文獻計量學方法引入技術(shù)分析與預測中，從而實現(xiàn)定性分析與定量分析的整合。

2 無人駕駛汽車技術(shù)計量學分析

2.1 關鍵詞萃取

由于無人駕駛汽車產(chǎn)業(yè)相關的技術(shù)缺乏直接的國際專利代碼（IPC），因此本文采用檢索詞檢索。檢索方式通常是檢索出的文獻在標題、關鍵詞或摘要中含有檢索詞。在具體檢索時，對無人駕駛汽車，本文在摘要中檢索相關檢索詞。本研究的文獻來源是SCI/SSCI 期刊文獻數(shù)據(jù)庫。

利用文獻管理軟件NE對海量信息進行有效歸總和統(tǒng)計分析，NE是一種進行文獻計量學研究的方便的、行之有效的新工具[5]。通過選擇SCI/SSCI 期刊文獻數(shù)據(jù)庫進行檢索，得到從2006年到2016年8月23日的2302篇期刊文獻數(shù)據(jù)。

圖1是歷年來無人駕駛汽車文獻數(shù)的統(tǒng)計信息（由于2016年未完，故2016年文獻數(shù)未列入），可以看出對于無人駕駛汽車的研究有慢慢增長的趨勢，雖然在少數(shù)年份數(shù)目有所減少，可以發(fā)現(xiàn)在2008年，專利數(shù)和期刊文獻數(shù)都突然減少。這也說明了無人駕駛汽車（智能汽車）的研究跟經(jīng)濟環(huán)境相關關系是非常顯著的。但是總體趨勢是漸增的，這說明對無人駕駛汽車的研究將會使熱點話題。

2.2 數(shù)據(jù)分析

SCI期刊文獻數(shù)據(jù)庫作為全球化文獻檢索重要的數(shù)據(jù)源，用其中的文獻進行科學統(tǒng)計研究與評估分析是非常具有科學性的。通過圖2的雷達圖，可以看出美國的在智能駕駛研究方面最為凸顯。還可以發(fā)現(xiàn)，我國對于無人駕駛汽車的研究占據(jù)著一定的地位，十年內(nèi)發(fā)表文獻296篇，占總數(shù)的16.28%，緊追美國之后。這也說明我國在無人駕駛汽車研究方面走得比較靠前，這是我們的一大優(yōu)勢，也是我們實現(xiàn)汽車行業(yè)彎道超車的一大機會。此外，臺灣省、西班牙、韓國、英國和日本在研究上也占一定的份額。

從圖3的增長速度上來看，中國對于無人駕駛汽車（智能汽車）的研究活動異?；钴S，2010-2015年相對2006-2010年，國內(nèi)無人駕駛汽車（智能汽車）研究文獻數(shù)量增長了235%，即后5年文獻量是前5年文獻量的將近兩倍半，是增長速度最快的地區(qū)，其次是西班牙，增長了230%。在參與份額上，國內(nèi)無人駕駛汽車（智能汽車）研究文獻數(shù)量也增長顯著，漲幅為7.6%，而美國卻下降了7.5%。

隨著無人駕駛汽車（智能汽車）的發(fā)展，可以預見，美國和中國將繼續(xù)統(tǒng)領無人駕駛汽車（智能汽車）的理論研究，西班牙、臺灣和韓國將有可能成為美中的有力競爭對手。這樣看來，我國的無人駕駛汽車（智能汽車）的研究前途比較寬廣，值得政府、企業(yè)、科研機構(gòu)繼續(xù)投入政策支持和科研投入，實現(xiàn)彎道超車的機會還是比較大的，這需要也值得我國的相關科研人員和企業(yè)、政府繼續(xù)努力。

通過數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析軟件NE的處理和專家修正，從2302篇SCI文獻的關鍵詞中提取了技術(shù)核心高頻詞44個，具體見表1。

3 總結(jié)

本文通過大量的SCI文獻的數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)我國對于無人駕駛汽車（智能汽車）的理論研究還是比較詳實和全面的，期刊文獻發(fā)表數(shù)量僅次于美國。增長速度是最為快速的，但是在權(quán)威學者數(shù)量方面卻表現(xiàn)較為不是十分令人滿意，無人駕駛汽車（智能汽車）的權(quán)威學者主要集中在西班牙。

通過期刊文獻計量學的統(tǒng)計運用與專家意見綜合，本研究發(fā)現(xiàn)，無人駕駛汽車技術(shù)研究集中在五個方向； 1）車輛位置和姿勢控制；2）數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換裝置；3）計算機邏輯算法；4）道路交通控制系統(tǒng)；5）即時車輛路徑控制。這五大研究領域不是獨立存在的，每個領域之間都有關聯(lián)，互為基礎又互相促進。并且給出各個領域相關系數(shù)大的技術(shù)研究“實體”，指出了未來的研究方向。對我國無人駕駛汽車（智能汽車）領域的科學研究工作具有積極的理論與實踐指導意義。

參考文獻：

[1]閆民.無人駕駛汽車的研究現(xiàn)狀及發(fā)展方向[J].汽車維修，2003.

[2]邱均平.文獻計量學[M].北京：科學技術(shù)文獻出版社，1988.

[3]A P.STATISTICAL BIBLIOGRAPHY OR BIBLIOMETRICS[J].Journal of Documentation.1969.

[4]Scott W.Cunningham，Alan L.Porter， Nils C. Newman.Special issue on tech mining[J].Technological Forecasting & Social Change，2006.

[5]鄧智心.基于文獻管理軟件NoteExpress的文獻計量學研究的探討[J].現(xiàn)代情報，2013.

作者簡介：李莎莎（1992-），女，安徽蕭縣人，碩士，在校學生，研究方向：汽車市場營銷。