基于Cite Space的我国“智慧城市”研究评述
文/陈思 刘明 孙婷婷
摘 要： 信息技术和人工智能的迅速发展，使得“智慧城市”理念在城市治理、城市建设领域的影响日益突出，智慧化已成为城市未来发展的必然趋势。本文通过文献计量工具Cite Space，结合文献分析法及历史研究法，以2009～2018年间CNKI中主题为“智慧城市”的文献作为数据来源进行梳理、评述。首先，对现有研究成果从文献发文量、时间、地域分布等进行整体分析。其次，通过智慧城市研究的关键词图谱及研究趋势图，从研究主题、关键性研究成果等方面对智慧城市研究内容予以梳理。最后，对智慧城市的研究予以展望。
关键字： 智慧城市；Cite Space；物联网；大数据；城市建设
“智慧城市”最早可以追溯到二十世纪九十年代为解决“城市扩张”问题而提出的“精明增长”和“新城主义”理论[1]。IBM率先提出“智慧地球”的概念，即通过互联网、物联网等技术使全球范围内各个要素实现智能化的互感互联[2]。“智慧城市”作为“智慧地球”的重要组成部分随之被提出。大数据时代的到来，使信息技术成为城市产业、民生、管理领域的关键支撑，又衍生出“智慧社区”、“智慧交通”、“智慧医疗”等延伸概念[3]。随着智慧城市理论研究和实践的持续推进，人们传统的生活娱乐方式不断改变，也重塑着政府、企业、公众的互动模式，我国学者掀起了对智慧城市的研究热潮。为了厘清国内智慧城市研究文献的年度分布、机构分布，梳理关键性研究成果，探索研究主题的演进及智慧城市研究的未来趋势，论文拟对我国智慧城市的相关研究进行综合评述。
随着无线传感网络的发展[1-2],采用干电池供电的无线传感网络节点存在体积大、续航时间受限、特定环境下电池更换困难、以及电池处理不当易造成环境污染等问题[3-4]。近年来,环境能量俘获作为一种有望解决无线传感网络节点终身供电问题的潜在技术,已经引起了人们的广泛关注[5-8]。振动能量在环境中分布范围广,能量密度高,因此可以通过俘获环境中的振动能量来为无线传感网络节点供电[4]。与其他振动能量收集装置相比,压电式装置具有结构简单、能量转换效率高、无电磁干扰、易于微型化等优点,因此被广泛应用在环境振动能量俘获系统中[5-6]。
吕温卒后，其子安衡寻刘禹锡，为其父吕温整理文章。经刘禹锡整理后，吕集分上、下两册。现因年代久远等多种原因，无法还原吕集的全貌。关于吕集残卷的研究论文，主要有两种说法，一种认为吕温文集有三个版本系统；一种认为吕温文集有两个版本系统。据不完全统计，现存吕温诗歌收录最多的是《全唐诗》，共计102篇；收录吕温文章最全的是《全唐文》，共收八十八篇;《吕衡州文集》共收八十二篇。
1.研究方法与数据来源
1.1 研究方法
本文主要采用文献计量法，利用计量工具CiteSpace自带的聚类分析功能对智慧城市领域的研究趋势和热点进行可视化呈现[4]，同时辅之以文献分析法、历史研究法等对相关文献进行搜集、鉴别、剔除以及整理，然后对智慧城市领域研究成果的演变规律进行纵向分析梳理。
1.2 数据来源
本文的数据样本来源于中国知网（CNKI），选择CSSCI、中文核心期刊以及引用频次较高的博士论文作为来源，从而确保研究样本的质量。论文匹配高级检索，设定主题词为“智慧城市”，得出最终检索结果为2002条。同时为确保研究准确性，我们对检索结果进行去重，并剔除会议、卷首语、书评、机构介绍等不相关条目，最终得到1423篇相关文献。本文将这1423条数据转化为软件可识别格式，导入Cite Space并进行设置，时间跨度为2009～2018年，时间片段为2年（把10年分为5个区段处理），对数据的关键词（Keyword）等进行分析。
图1 2009-2018年智慧城市研究领域发文数量
2.国内智慧城市研究整体分析
2.1 发文量及时间分析
硬件设施是智慧城市建设的基础。我国学者对该领域的研究主要集中在物联网、大数据、云计算等方面。物联网是在数字城市基础上实现城市智慧化感知的基础[9]。如果说“数字城市”负责存储、分析城市各要素的数据并下达指令，那么“物联网”则负责数据的搜集、传输和执行。
本文通过关键词聚类挖掘智慧城市领域的研究热点，提取每个时区中被引频次最高的50个关键词，生成关键词图谱，其中，出现频次较高的关键词在图中显示为较大的节点，见图3。接着，本文统计了被引频次超过15（包括15）的关键词，见表1。
2.2 研究地域分布
从研究地域分布来看，我国智慧城市研究地域分布呈现较大的差异性，见图2。
从图2中不难发现，北京、上海、广东是我国智慧城市研究的主力军，天津、江苏、浙江、湖北紧随其后，山东、福建次之，而四川、陕西、辽宁等地的智慧城市研究状况也较为可观，但是我国西北地区和青藏地区的相关研究几乎呈现空白状态。
从技术层面，其中具有代表性的有我国两院院士李德仁提出的“智慧城市=物联网+互联网”，他认为通过将数字城市与物联网整合，可实现城市的智慧化[5]。随着大数据时代的到来，李德仁等又将“大数据”引入智慧城市中，提出“智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算”[6]。
智慧城市研究地域分布的差异性也体现了智慧城市建设与当地经济、资源、环境等硬实力以及政策、人文等软实力的密切关系。北京、上海作为我国的发达地区，拥有强大的硬件基础设施以及人才储备作为后盾，在智慧城市研究领域独占鳌头也是情理之中。而长珠三角洲城市群例如广州、深圳、南京、无锡、杭州等，其政府在线服务水平、社会媒体参与度、数据开放水平、互联网应用水平等都位居全国前列，辅之以优越的地理位置、雄厚的资金投入等，成为我国智慧城市研究的领跑城市。环渤海地区如青岛、天津、大连等地属于我国最具发展潜力的城市，其智慧城市的研究呈现平稳推进状态。
3.研究内容分析
根据对图1的分析，我们发现：我国在该领域的研究由2009年兴起，但是受到智慧城市发展水平以及理论水平等因素的制约，我国学者在2009～2011年的发文量增长缓慢，处于对智慧城市研究的瓶颈期。 2012年后，随着我国首批、第二批、第三批次智慧城市试点城市名单公布以及相关文件的出台，智慧城市建设上升至国家层面的发展战略，其重要地位得到官方认可，激发了学术界对智慧城市领域研究的热潮，在发文量上表现出2012-2014年的迅猛增长特征。随着对智慧城市探索的深入以及对西方国家智慧城市建设经验的借鉴，我国不断总结出适合我国国情的智慧城市发展战略。由于我国智慧城市建设呈现政府主导模式，政策导向比较明显，因此各个城市在国家政策导向下逐步制定了具有地方特色的规划以及评估体系等，具有代表性的诸如国家标准《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》，南京颁布的《智慧南京评价指标体系》等，2015～2018年在发文量上表现出平稳增长特征。
在演唱作品时，无论是什么内容，什么情感的作品，还是运用什么样的唱法，都需要歌唱者运用歌唱的技巧，把所理解的内容、感受的情感用歌声表达出来。若是没有这种能力，运用什么唱法都不会感人，也就达不到歌唱的目的和要求［4］。因此，歌唱者要善于感受、体验歌曲的情感，领悟歌曲的情感、内涵，并用歌唱技巧把它表现出来。
在智慧城市内涵探索阶段，学术界对智慧城市的概念从不同角度进行了界定。
泸州，号称“中国酒城”，地处四川省东南部，位于川滇黔渝四省市交界处，这里长江奔腾，沱江蜿蜒，是丝绸之路经济带和长江经济带的叠合部。
根据图4及表1所示的关键主题词，结合文献分析法及历史研究法，论文将智慧城市研究内容归纳为三个方面，分别是智慧城市内涵探索、智慧城市关键技术支撑及智慧城市的实践应用。
3.1 智慧城市内涵探索
利用Cite space将样本的时序维度与关键词聚类结合，生成智慧城市演进趋势图，见图4。
图2 2009-2018年智慧城市研究地域分布图
图3 2009-2018智慧城市研究关键词图谱
表1 2009-2018智慧城市高频关键词
图4 2009-2018智慧城市演进趋势图
与0加药组相比，40 μg/mL OPC作用后Atg5和Atg12蛋白表达升高，相对蛋白表达量分别为3.20±0.09和7.52±0.13，差异有统计学意义，F值均为-3.079,P值均为0.012；Atg16蛋白表达量在20～40 μg/mL 3组中，相对蛋白表达量分别为1.05±0.06、2.17±0.12和2.14±0.07，F值分别为-1.026、-2.623和-2.509，P值分别为1、0.052和0.073，差异无统计学意义，但总体呈现出升高趋势，特别是30、40 μg/mL 2实验组中，Atg16蛋白表达增高。
从社会层面，我国学者关于智慧城市内涵的理解更多地考虑到了人的因素，强调“以人为本”的理念。其中具有代表性的有巫细波等提出的智慧城市体系，包括感知、网络和应用层，认为智慧城市是公民、企业与政府这三大主体间交互方式的智慧化，其核心目标是居民[7]。而宋刚等认为智慧城市的时代是在数字城市基础上，以人为本、可持续的创新2.0时代[8]。
综上所述，我国学者在借鉴西方国家理念并结合我国国情的基础上，认为智慧城市不仅是单一的硬件基础设施智能化，更强调人文环境、教育环境等软实力层面智慧化的建设，为我国日后制定智慧城市建设标准、评估体系等奠定了基础。
3.2 智慧城市关键技术支撑
本文利用EXCEL工具对2009～2018年文献的发文量进行统计，得出相关年度趋势图，见图1。
在大数据时代，随着物联网的发展，数据庞大的规模给数据的存储管理以及分析带来挑战。谭维派等就大数据分析这一视角，针对RDBMS与MapReduce这两项关键技术，分析关系数据与非关系数据技术在当前大数据分析需求下的共生与竞争[10]。而宋亚奇等则站在智能电网的角度，分析了大数据处理的现状及挑战[11]。
面对如此庞大的数据，如何体现其价值同样是焦点问题。因此，云计算作为大数据的支撑平台，学者在该领域的研究与大数据同步进行。孟小峰等形象地将大数据比作“汽车”，云计算比作“高速公路”来形容云计算与大数据之间的关系[12]。其中，具有代表性的有陈康等对云计算的运用案例、研究现状以及未来趋势的深度剖析[13]。而肖建华则将城乡规划与云计算、云平台结合，探究新的学科协同路径[14]。
基于物联网、大数据、云计算等领域的科研成果，智慧城市又不断延伸出了智慧政务、智慧交通等理念。即上述科研成果不仅仅局限于提升企业效率，更多与政府服务、公民生活相结合，真正实现政府、企业、公民的互感互联。
3.3 智慧城市的实践应用
智慧城市不仅是IT技术在城市建设过程中的应用，更应被视为城市治理理念的创新。大到城市的宏观治理，小到社区的微观治理，因地制宜地创新城市顶层设计，推进城市治理权、责、利体系的改革，不仅是理论需要，也是城市发展水平进入新阶段后对城市治理主体关系变革的必然。如何在基础设施完善的基础上扩大政府执政透明度以及数据开放程度、将公众参与度从无实质性参与转化为实质性参与、提高公众满意度、增加公民的幸福感，即城市顶层设计的优化问题已成为智慧城市的核心目标。例如，迈克尔·巴蒂等在对未来智慧城市的设想中，运用“市民科学”，提出了公众参与的新技术，同时基于网络通信界定了至少四种参与模式[15]。吴标兵等则以欧盟及韩国为启示，提出了“政府引导-企业参与-公众驱动”的创新型开放治理模式[16]。
4.总结
通过对智慧城市时间维度及空间维度的分析，并结合研究内容的评述结果，表明我国智慧城市领域的探索仍处于高潮期，研究领域政策导向及学科多元化趋势明显。但通过分析，我国在该领域的研究仍存在不足，本文从以下几方面提出展望：
医院管理阶段的错误包括药品信息缺乏、病人信息缺乏、输液装置错误、患者依从度低、患者受教育程度低、科室自身管理不规范等[7]。目前，我国绝大多数医院已经应用电子处方，但仍有许多中小医院和基层医疗机构还在使用手写处方。因此，在手写处方中医生字迹的清晰度也直接影响药师能否正确识别处方。院方在管理阶段出现用药错误的原因主要：工作量大导致医护人员疲劳；医院疏于检查；工作系统复杂难以操作等；工作环境嘈杂，工作区域布局不合理、配电系统不足等[8] 。
第一，智慧城市决策系统。智慧城市是复杂又巨大的系统，其运行规律依靠的不仅仅是封闭的技术系统，而是在人为因素影响下，基于每个城市特定的发展模式，实现数据的逻辑关联以及智能化运用，从而做出正确决策。因此，学者应将相关技术的研究重点真正落实到解决社会治理难点上，探索如何将感知、采集、反馈系统有效结合，建立人机交互的智慧决策系统。
1.全社会要形成关注蓝天、保护绿色生态的共识。可持续发展是长期的科学发展观念，不以一时的效益作为发展目标，也不以损害环境作为生活或者发展的代价。想要真正做到可持续发展，就必须让全社会都行动起来，当绿色生活成为一种社会风气之后，可持续发展自然就能够得以实现。社会的每一个人在使用绿色理念来指导整个产业发展时，其通过严格意义上的自我规范和约束，从而让这个社会在发展过程中的资源成本利用率最高。我国在未来实行可持续发展的过程中，要注重选择合适的产业，因为该理念对社会发展的影响是全面的和深厚的，所以在当前社会中必须要形成一种全社会的绿色经济氛围。
第二，智慧城市差异性实证分析及标准化评价体系建设。我国仍处于智慧城市建设初期，不可避免地存在缺乏统一的建设标准、千城一面等问题。随着国家2017年智慧城市评估标准的出台，表明我国的智慧城市建设逐步向规范化、标准化方向发展。然而，我国不同智慧城市之间建设水平存在何种差异，我国智慧城市建设与世界一流水平之间存在多大差距，如何根据地方特色，建立因地制宜的城市智慧度评价体系，针对此类问题，研究尚存不足。
基金项目：“十三五”山东省高等学校人文社会科学研究平台项目-智慧城市建设管理研究中心（新型智库）
参考文献
[1]王广斌，张雷，刘洪磊.国内外智慧城市理论研究与实践思考[J].科技进步与对策，2013，30(19)：153.
[2]IBM商业价值研究院.智慧地球［M］.北京：东方出版社，2009.
[3]刘治彦.智慧城市建设进展与策略[J].企业经济，2017，36(10)：5-8.
[4]Chen C.Cite Space： Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the China Society for Scientific and Technical Information， 2006， 57(03)：359.
[5]李德仁，邵振峰，杨小敏.从数字城市到智慧城市的理论与实践[J].地理空间信息，2011，9(06)：1-5
[6]李德仁，姚远，邵振峰.智慧城市中的大数据[J].武汉大学学报（信息科学版），2014，39(06)：631-640.
[7]巫细波，杨再高.智慧城市理念与未来城市发展[J].城市发展研究，2010，17(11)：56-60.
[8]宋刚，邬伦.创新2.0视野下的智慧城市[J].城市发展研究，2012，19(09)：53-60.
[9]李德仁，龚健雅，邵振峰.从数字地球到智慧地球[J].武汉大学学报（信息科学版），2010，35(02)：127-132.
[10]覃雄派，王会举，杜小勇，等.大数据分析——RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J].软件学报，2012，23(01)：32-45.
[11]宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术，2013，37(04)：927-935.
[12]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念，技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50(01)：146-169.
[13]陈康，郑纬民.云计算：系统实例与研究现状[J].软件学报，2009，20(05)：1337-1348.
[14]肖建华.智慧城市时空信息云平台及协同城乡规划研究[J].规划师，2013，29(02)：11-15.
[15]迈克尔·巴蒂，赵怡婷，龙瀛.未来的智慧城市[J].国际城市规划，2014，29(06)：12-30.
[16]吴标兵，林承亮.智慧城市的开放式治理创新模式：欧盟和韩国的实践及启示[J].中国软科学，2016(05)：55-56.
（作者单位：青岛理工大学管理工程学院）
标签：智慧城市论文; Cite论文; Space论文; 物联网论文; 大数据论文; 城市建设论文; 青岛理工大学管理工程学院论文;