一、文献综述智慧物流概念自2009年提出以来，引起了中国学术界的高度关注，并围绕其概念特征、体系结构、实施框架和发展趋势等方面开展了一系列研究。实际上，“智能物流”是一个不受限制的概念，学者们也用“智能物流”等词来描述物流业务数字化、物流数据商业化的物流发展状态。胥军等学者（2011）通过案例分析智能物流系统在现实生活中的实施后认为，智能物流应具备信息化、数字化、网络化、一体化的多功能特征，是一体化的深化应用[2]。王之泰（2014）则认为，“智慧物流”作为一种高层次的物流形式，是城市化发展中必须注意的大势所趋，它从基础设施、设备管理等方面深刻影响着物流业的发展[3]。邵广利（2015）则针对国内外智能物流发展的现状、模式及制约因素进行分析，提出了具体的智能物流发展模式[4]。王先庆和彭雷清（2017）立足“一带一路”的建设背景，提出中国物流革命和物流创新的未来方向，认为智慧物流的进步离不开互联网、人工智能和电子商务的快速发展[5]。李永芃和张明（2021）坚信，区块链技术可以充分整合分散的物流资源，并且智慧物流的发展离不开政府的正确引导和物流企业自身的努力[6]。显然，智慧物流的发展已成为趋势，引起了政府、企业及学术界的高度重视。互联网及人工智能大数据的发展更是智慧物流前进不可缺少的助力。因此，针对大数据应用在智能物流发展中的热点话题，有必要梳理研究脉络，总结和预测该领域的发展进程。本论文以CNKI数据库为基础，借助文献计量可视化工具VOSviewer对相关文献进行研究。通过分析和相关知识图谱，帮助政府、企业和学者了解我国在大数据研究中智慧物流发展中的应用动态、热点和前沿，为政府、企业制定政策，为决策制定和学者研究提供参考跟踪研究方向。二、数据来源和研究方法（一）数据来源本论文研究数据均来自中国知网（CNKI）。在文献数据检索的筛选中，为获得更全面的检索结果，本文将发表时间范围设定为2010年1月1日至2022年2月11日，并进行主题“大数据”“智慧物流”的检索。在剔除会议记录后，共得到906条文献数据。由于VOSviewer应用程序的特殊性，需要使用特定的数据格式进行数据分析，因此，选择Refworks格式导出数据并将数据保存到指定的文件夹。（二）研究方法为了直观地展示大数据在智慧物流中的应用研究现状，本文借助VOSviewer可视化软件，从发文量、关键词、作者三个方面绘制了知识图谱。借助该软件统计可得到年发表量和期刊类别结果，在结合文献分析方法梳理研究...
