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大数据和人工智能被认为是第四次工业革命的重要组成部分，将会给人们的生活生产方式带来质的变化。特别是谷歌公司开发的阿尔法狗人工智能围棋程序战胜了人类专业棋手的里程碑式进展，在人类社会产生了巨大影响，使得人们对大数据和人工智能的接受程度迅速提升。现在的大数据和人工智能已经广泛应用在行为分析、医疗诊断、语言识别、自动驾驶等诸多领域，展现出突出的深度、广度和速度优势，为生活生产提供了极大的便利。作为现代科学技术核心桥梁的化学化工领域也在逐渐引入大数据和人工智能技术，虽然取得了一些进展，但距离人们的期望还存在较大的差距。

我们以Web of Science为文献来源进行检索，以“chemistry + big data”为检索词得到文献510篇，以“chemical engineering + big data”为检索词得到文献160篇，以“chemistry + AI”为检索词得到文献446篇，“以chemical engineering + AI”为检索词得到文献95篇。经合并去重后得到文献1175篇，其年度分布如图1所示。

图1 历年文章发表情况

由图1可以看出，该领域的研究报道起始于1994年，但早期发展缓慢，只有少数文章发表，这种状态一直延续到2007年。2008年开始了第一轮爆发，相关文章报道显著增多，维持了一定的热度，但并未持续增长，时而还有波动，这种态势延需到2012年。从2013年开始，该领域的研究再度爆发，并呈现持续增长的态势，表明该领域进入了蓬勃发展时期。

我们使用Citespace软件对上述文献的引用情况进行了分析，其中国家合作图谱如图2所示。由图可见，该领域研究最活跃的还是美国，我国、英国和德国分量相近，差别不是太大。

图2 国家合作网络

对上述文献的发表署名机构及其合作关系进行分析，如图3所示。从图中可以看出，单个机构发文量最多的当属我国的中国科学院系统。美国的橡树岭国家实验室、英国剑桥大学、美国康奈尔大学、法国CNRS也表现出了非常活跃的研究与合作，我国清华大学、中国地质大学、北京大学、天津大学、浙江大学、南京大学等则处于下一个梯队，力量相对薄弱，有待于进一步加强。

图3 机构共现网络

上述文献的时间线演变图如图4所示。由图中可以看出，部分关键成果的诞生对后续的研究发生了极大的辐射带动作用，有的甚至辐射带动多个领域，学科交叉的特征非常明显，这种特征在未来的发展当中将会更加明显。

图4 关键词时间线演变图

上述文献的关键词突现情况如图5所示。从图中可以看出，有些关键词一度成为热点，但持续几年之后又归于平淡。有些关键词成为热点之后，到目前仍然还在持续，如prediction, optimization, artificial intelligence, neural network, machine learning, deep learning，表明他们当前仍然受到广泛关注，后续还有很大的发展潜力。

图5 关键词突现图谱

作者简介：

我是光伏大数据，一名大学教授，从事太阳能电池相关研究已有16年。愿与大家分享一些光伏领域的动态、趣闻和机会，用专业的视角带给你不一样的认知。欢迎关注我噢~