数字孪生在工业工程领域的应用研究自2017年以来呈现快速增长态势。为客观掌握国内外研究现状与进展，林国义等以Web of Science与中国知网（CNKI）数据库收录的2017—2023年相关文献为基础，通过文献梳理构建了科学知识图谱，从发文量、发文机构、关键词与前沿主题等维度展开对比分析。本文对其主要结论进行整理与解读。
一、研究方法与数据基础
该研究采用文献计量与知识图谱相结合的方法：以2017—2023年国内外相关文献为样本，对文献的外部特征（发文量、机构分布）与内容特征（关键词共现、主题演化）进行量化分析，全文形成图9幅、表3张，引用参考文献43篇，为结论提供了可复现的数据基础。同时选取Web of Science与中国知网两个数据库，使英文与中文文献能够被纳入同一分析框架，从而对国内外研究做平行比较。这类方法的价值在于，它把分散在大量文献中的研究热点与趋势转化为可视化的结构信息，避免仅凭主观印象概括领域动态，也便于工程实践者快速定位可借鉴的技术方向。
二、发文量与机构分布
发文量分析显示，自2017年起，国内外有关数字孪生在制造业应用的研究日益增多，呈现稳定的上升趋势，且中文文献的发表数量超过了英文文献。发文机构分析表明，北京航空航天大学、西安交通大学、西北工业大学，以及国外的帕特雷大学（University of Patras）、成均馆大学（SKKU）等高校在该领域的文献产出量位居前列，说明国内外高校已形成推动该领域发展的重要研究力量。这一分布也提示，该领域仍以学术机构为主导，产学研之间的成果转化仍有提升空间。
三、关键词与前沿主题对比
关键词分析显示，国内研究热点集中在智能制造、人工智能与元宇宙；国外则更关注工业4.0、数字孪生模型设计与系统优化。在前沿主题上，国内集中在数字孪生模型的建立、数字孪生车间以及数据驱动的应用；国外则集中在网络物理系统（CPS）、制造系统与不确定性分析等方向。两种取向的差异较为清晰：国内偏重具体场景中的技术落地与工程实现，国外偏重模型方法与过程层面的普适性优化。
四、趋势判断
研究认为，数字孪生技术在工业工程领域已实现较为成熟的应用，但国内外研究侧重点不同——国内侧重技术的具体应用与实践探索，国外偏向模型与过程的优化。发文量的持续上升与机构的高度集中同时说明：该领域已形成稳定的研究积累，但成果分布仍以高校为主，企业侧的公开研究产出相对有限。对工程实践者而言，这意味着在方案设计阶段可以同时吸收两类成果：一方面参考国内在数字孪生车间、数据驱动应用中的落地经验，另一方面借鉴国外在模型设计、系统优化与不确定性分析方面的理论方法，从而在“能用”与“通用”之间取得平衡。同时，由于不同数据库与检索策略会影响样本范围，解读此类图谱结论时也应关注其数据边界。
小结
基于2017—2023年文献的科学知识图谱分析表明，数字孪生在工业工程领域的研究持续升温，国内外高校是主要研究力量，但研究取向存在明显分野：国内围绕智能制造、人工智能与元宇宙展开，落点更多在数字孪生车间与数据驱动应用；国外则围绕工业4.0、数字孪生模型设计与系统优化展开，落点更多在网络物理系统与不确定性分析。后续研究有望在模型通用性、系统级优化与实际场景验证之间取得更好的平衡，并进一步推动跨机构、跨国别的协同研究。
参考来源
本文根据 数字孪生在工业工程领域应用的热点和趋势分析 等公开资料整理，版权归原作者与原媒体所有。