李向東，何有龍，耿立校*

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

0 引言

制造業(yè)數(shù)字化是全球領(lǐng)先國家提高產(chǎn)業(yè)競爭力的重要戰(zhàn)略，在推進數(shù)字化進程中，世界主要國家將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和重塑未來競爭優(yōu)勢的重要手段。根據(jù)美國通用公司（GE）等權(quán)威機構(gòu)的分析，2030年全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將達到15萬億美元的經(jīng)濟價值，將影響全球一半的經(jīng)濟規(guī)模。未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還將從環(huán)保、醫(yī)療等領(lǐng)域產(chǎn)生社會價值，成為各國搶占制造業(yè)競爭制高點的共同選擇，也是我國實現(xiàn)制造強國和“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GE公司于2012年提出，隨后美國成立了工業(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，全球主要國家紛紛提出了發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)劃，例如美國的“先進制造領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略”，德國的“工業(yè)4.0”計劃，日本的“互聯(lián)工業(yè)”，法國的“新工業(yè)法國”，以及英國的“英國制造2050”等。我國于2015年5月發(fā)布《中國制造2025》，提出重點發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；2017年11月，國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》，明確了我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主要目標和任務(wù)。盡管各國在發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中采取的具體措施、切入點和名稱都各不相同，但本質(zhì)都是利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)推動制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型，與我國通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型的邏輯是一致的。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是通過互聯(lián)網(wǎng)將各類制造資源與創(chuàng)新資源相互連接，對多源數(shù)據(jù)的感知、分析和數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)物理系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)的巧妙融合，從而形成“機機互聯(lián)、人機互聯(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)用三個角度來闡述，從構(gòu)成要素來看，人、機器和數(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)來看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)的有機結(jié)合；從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來看，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)平臺是工業(yè)資源配置的核心，是打造制造企業(yè)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵，國外也相繼涌現(xiàn)出眾多的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，例如GE的Predix平臺、PTC的ThingWorx平臺等。

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。本文通過檢索Web of Science（WoS）數(shù)據(jù)庫中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻，運用CitespaceV繪制國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、文獻共被引圖譜和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，對國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究現(xiàn)狀和研究熱點進行梳理，探究國外在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究趨勢和方向。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

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

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

1.2 研究方法

采用文獻計量的方法來分析國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究的演化進程及其相互關(guān)系。文獻計量法是指運用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等計量方法，以文獻為研究對象，定量分析文獻間的聯(lián)系，以探究某個研究領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)、演化規(guī)律及熱點的研究方法[3]。采用動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的信息可視化技術(shù)和工具—CiteSpace軟件進行文獻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、代表文獻和主要合作網(wǎng)絡(luò)，展示國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的發(fā)展演化路徑，并探討未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的熱點主題和研究方向。

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

2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的發(fā)文量

為探索國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演化發(fā)展規(guī)律，對WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻的年發(fā)文量進行了統(tǒng)計，如圖1所示。可以看出，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究可以劃分為三個階段：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)文量較少且沒有顯著的增長趨勢；第二階段為2015年至2017年，該階段工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻的發(fā)文量顯著提高，但沒有明顯的增長趨勢；第三階段為2018至今，該階段是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的快速增長階段，不僅發(fā)文量上升，還具有高速增長的趨勢。自2012年美國發(fā)布工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略以來[4]，國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻的發(fā)文量與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢基本吻合。

圖1 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻發(fā)文量

2.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的學(xué)科分布

通過分析工業(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WoS中的國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究文獻的學(xué)科類別進行了統(tǒng)計，由于數(shù)據(jù)量較大，本文篩選了文獻量大于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)用場景和相關(guān)使能技術(shù)具有較強的相關(guān)性，主要有電氣電子工程領(lǐng)域、電子通信、計算機以及工業(yè)工程等。網(wǎng)絡(luò)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，計算機、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的主要方向。

2.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻的來源國家

本文統(tǒng)計了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻的來源國家，如圖3所示。統(tǒng)計結(jié)果顯示，美國是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)文量最多的國家，其發(fā)文量顯著高于其他國家，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、英國、意大利等國家的發(fā)文量也超過了100。

圖3 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)文獻來源國家

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

3.1 國家合作網(wǎng)絡(luò)分析

圖4是WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻的國家合作網(wǎng)絡(luò)。從連接線數(shù)量來看，美國的連接線最多，其中心性達到0.24，說明美國是參與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)合作研究最廣泛的國家。另外，德國、日本、英國等發(fā)達國家也呈現(xiàn)出較強的合作關(guān)系和合作網(wǎng)絡(luò)?？梢钥闯?，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的國家已經(jīng)形成了以美國、德國、英國等國家為核心的合作網(wǎng)絡(luò)，且呈現(xiàn)合作范圍擴大的趨勢。

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

3.2 發(fā)文機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

發(fā)文機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析是通過繪制某個研究領(lǐng)域或主題下的合作網(wǎng)絡(luò)，來分析目前該領(lǐng)域領(lǐng)先的研究機構(gòu)。運用Citespace繪制了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻的發(fā)文機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖5所示。從連接線數(shù)量來看，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，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機構(gòu)以大學(xué)為主，并呈現(xiàn)多點開花的局面，并初步形成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)。

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

3.3 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

了解一個領(lǐng)域的核心作者以及作者間的合作關(guān)系，對于把握該領(lǐng)域的科研動態(tài)和研究進展具有重要的參考價值[5]。運用CitespaceV繪制了WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究文獻的作者合作網(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，國外對工業(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）中邊緣計算、云計算和大數(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)研究的演化進程

為探索國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的主題及其演化路徑，對WoS數(shù)據(jù)庫中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文獻進行共被引分析和聚類分析，并對高被引文獻進行梳理。由于國外主要國家在發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)過程中形成了不同認識，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的切入點存在差異，但本質(zhì)都是利用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)實現(xiàn)人、機器和數(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)文獻均納入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究范疇。

4.1 文獻共被引分析

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

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

結(jié)合圖7和表2可知，共被引次數(shù)最多的文獻是Xu等[10]關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的文獻綜述，對物聯(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)研究對于促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至關(guān)重要。Gubbi等[11]認為安全與隱私、參與式傳感、數(shù)據(jù)分析、云計算等是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵。Al-Fuqaha等[12]通過分析物聯(lián)網(wǎng)中的協(xié)議和應(yīng)用問題，探討了物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)、云計算、霧計算等新興技術(shù)的關(guān)系，并提出物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)之間進行橫向整合的需要。

表2 引用次數(shù)前10的共被引文獻記錄

4.2 文獻共被引聚類分析

在CiteSpace中，以1年為時間切片，根據(jù)每個切片中的g-index指數(shù)，將比例因子k設(shè)置為25，然后采用LLR算法從施引文獻的標題中提取聚類標簽，共得到188個聚類。本文篩選了相關(guān)性最高的8個聚類（如表3所示），并繪制了聚類的時間線圖譜（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，說明聚類結(jié)果是合理有效的。本文對每個聚類的演化過程、主要研究主題和經(jīng)典文獻進行詳細論述。

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

表3 WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)共被引文獻聚類信息

聚類#1是機器學(xué)習(xí)的相關(guān)研究，包含機器學(xué)習(xí)算法、機器學(xué)習(xí)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用等。機器學(xué)習(xí)是實現(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、人機交互、數(shù)據(jù)分析、工業(yè)圖像等多個場景。聚類#1中的最高引用者是Al-Garadi等[20]對可用于物聯(lián)網(wǎng)安全防護的機器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法的探索研究，認為機器學(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)用層的安全問題，比如數(shù)據(jù)安全、設(shè)備檢測等。

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]對工業(yè)4.0的文獻綜述，該研究通過分析工業(yè)4.0的近100個定義和相關(guān)概念，來解決“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是云計算的相關(guān)研究，包含云計算體系結(jié)構(gòu)、安全和資源監(jiān)控等。云計算是推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，為不同工業(yè)場景提供分布式、低成本數(shù)據(jù)計算能力，其通過基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（Infrastructure as a Service，IaaS）、平臺即服務(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)于云計算資源分配的研究，提出了自主云計算資源分配框架（Autonomic Cloud Computing Resource Scaling，ACCRS），以提高云計算系統(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、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]對大數(shù)據(jù)在企業(yè)中應(yīng)用現(xiàn)狀的文獻計量分析，認為大數(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、標準體系等。數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系的關(guān)鍵技術(shù)，通過數(shù)字孿生可以獲取物理實體全生命周期的運行診斷、預(yù)測和決策信息，提高工業(yè)APP開發(fā)、測試、部署的效率。聚類#7中的最高引用者是Minerve等[24]對物聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)字孿生的文獻綜述，該研究從數(shù)字孿生的相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用場景和架構(gòu)模型等方面闡述了數(shù)字孿生的概念，認為數(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)字孿生未來發(fā)展的重要方向。

聚類#8是低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究，包含無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、機器對機器通信、低功耗無線局域網(wǎng)和射頻識別技術(shù)等。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是傳感器、計算機、無線通信和微機電技術(shù)的集成，已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境監(jiān)測、智能工業(yè)、智能電網(wǎng)等多個領(lǐng)域。聚類#8中的最高引用者是Granjal[25]等對物聯(lián)網(wǎng)安全的文獻綜述，認為低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的專業(yè)化和標準化是影響物聯(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。智能合約是運行在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫中的計算機程序，是通過計算機語言取代法律語言來記錄條款的合約，具有數(shù)據(jù)透明、不可篡改、永久運行的特點?；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]對物聯(lián)網(wǎng)體系中信任問題的研究，該研究針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不透明的問題，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)測系統(tǒng)，提高了數(shù)據(jù)的完整性和可用性，但智能合約計算費用也帶來了高額運營成本的問題。

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)是機器學(xué)習(xí)中的一個新的研究方向，是促進人工智能發(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)平臺的設(shè)備層、邊緣層、平臺層、應(yīng)用層等四類應(yīng)用場景，正推動傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向?qū)崟r感知、動態(tài)分析、科學(xué)決策、精準執(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)惡意活動識別算法的研究，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)異常檢測方法，該方法能利用TCP/IP數(shù)據(jù)包收集的信息進行學(xué)習(xí)和驗證，結(jié)果表明該方法具有較高的檢測率，可以在真實的互聯(lián)工業(yè)控制系統(tǒng)環(huán)境下實現(xiàn)。

通過共被引聚類分析可以發(fā)現(xiàn)，國外關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究主要可以分為兩個方面：一是對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所涉及的相關(guān)使能技術(shù)的綜述性研究，例如機器學(xué)習(xí)、云計算、無線傳感器網(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)的低功耗無線網(wǎng)絡(luò)、面向數(shù)據(jù)采集的無線傳感技術(shù)、面向人工智能的機器學(xué)習(xí)算法等。

5 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究熱點及趨勢分析

采用關(guān)鍵詞共現(xiàn)的方法分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點和未來的發(fā)展趨勢，運用Citespace對WoS中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的文獻進行關(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對于同義詞識別的能力較弱，本文將同一概念的關(guān)鍵詞進行人工合并，根據(jù)詞頻和中心性分別進行累加獲得新的關(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。國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的研究多從物聯(lián)網(wǎng)的角度展開，包含體系架構(gòu)、應(yīng)用現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)安全與管理、平臺以及操作系統(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]，傳感層是指通過集成RFID、傳感器等硬件工具來感知物理世界并獲取數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)層是通過無線或有線網(wǎng)絡(luò)來提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)支持和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；服務(wù)層是通過創(chuàng)建和管理服務(wù)來滿足用戶需求；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)者對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)進行了定義，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)還遠沒有完成和標準化[31]。Washizaki等[32]對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計模式和架構(gòu)模式進行詳細分類后發(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)計的，盡管大多數(shù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計模式適用于任何領(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)的獨特性質(zhì)出現(xiàn)在架構(gòu)級別。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還被廣泛應(yīng)用于物流運輸、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)計模式的數(shù)量將會增加。

在數(shù)據(jù)管理方面，學(xué)者們注重對數(shù)據(jù)獲取、存儲、轉(zhuǎn)化、分析等技術(shù)的探討。Li等[34]認為當前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)缺乏靈活性和智能性，通過軟件定義網(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)者們針對數(shù)據(jù)和隱私安全問題也做了大量研究和討論，普遍認為數(shù)據(jù)安全和管理是推動工業(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、建立標準的數(shù)據(jù)安全管理協(xié)議和體系將是未來解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全問題的挑戰(zhàn)和難點。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以及操作系統(tǒng)方面，Mehmood等[36]設(shè)計并實現(xiàn)了一個以云為中心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，該平臺為虛擬物品提供注冊和初始化服務(wù)，以便技術(shù)愛好者可以通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場使用該平臺，并將它們整合起來構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。Lee等[37]針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺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]認為支持新的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)硬件的開發(fā)，以及所有通信的最新標準和技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)將是未來的發(fā)展方向。

另外，云計算、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，云計算是制造業(yè)的關(guān)鍵驅(qū)動力[39]，云計算能將資源抽象為服務(wù)，向用戶提供無處不在的服務(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)各個階段的實時數(shù)據(jù)變得越來越容易，借助云計算、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助實現(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)量差的問題，須在未來研究中不斷完善[42]。

6 結(jié)語

本文基于WoS數(shù)據(jù)庫中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究相關(guān)文獻，采用文獻計量的方法，運用CiteSpaceV繪制了合作網(wǎng)絡(luò)圖譜、文獻共被引圖譜和關(guān)鍵詞聚類圖譜，探究了國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演進過程、研究熱點和趨勢。本文的主要研究結(jié)論包括：

1）國外在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域已初步形成國家、機構(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)研究的國家合作網(wǎng)絡(luò)、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)和作者合作網(wǎng)絡(luò)。在國外，美國在工業(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)研究的主要國家。另外，德國、日本、英國等國家也表現(xiàn)出較強的研究能力和合作趨勢。從機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)可知，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的機構(gòu)呈現(xiàn)多點開花的局面，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，與其他科研機構(gòu)的合作最廣泛。從作者合作網(wǎng)絡(luò)來看，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的作者形成了分別以Kumar、Vilajosana、Sisinni和Hoebeke為核心作者的四個主要合作網(wǎng)絡(luò)，且四個合作網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)注點存在差異，分別是信息物理系統(tǒng)、無線傳感器、無線通訊以及工業(yè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)。

2）演化進程包含8個主要聚類。通過繪制文獻共被引圖譜以及文獻共被引聚類時間線圖譜來探索工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的演化進程。研究發(fā)現(xiàn)，國外對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的主題主要有機器學(xué)習(xí)、云計算、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)孿生、低功耗無線網(wǎng)絡(luò)、智能合約和深度學(xué)習(xí)等。

3）研究熱點、趨勢及挑戰(zhàn)

本文通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)的方法來分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)結(jié)果可知，國外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究領(lǐng)域的熱點主要有工業(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)模式將是未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的重點。

其次，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使能技術(shù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)運轉(zhuǎn)的驅(qū)動力，加強現(xiàn)有技術(shù)的更新迭代以及新技術(shù)的創(chuàng)新是推動工業(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)場景的二次開發(fā)，5G、邊緣計算、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)和制度兩個角度提出解決方案。從技術(shù)角度提出運用射頻識別、密碼、沙盒、訪問控制、通信授權(quán)等技術(shù)來實現(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。