基于文獻計量圖譜的國內外智能纖維研究現狀及趨勢

李萬軍, 王紫怡, 周夢燁, 馮安然, 薛菲莉

(武漢紡織大學 a.伯明翰時尚創意學院; b.藝術與設計學院,武漢 430070)

紡織服裝行業作為中國重要的民生產業,是穩定外貿外匯的重要力量,也是繁榮地方經濟的重要力量。紡織服裝行業的重要地位決定了其需要不斷變革的特性。2012年德國紡織工程學會組織80多位專家提出《2025遠景分析》,明確指出將“研發未來的新型紡織品材料”作為三大目標之一。2016年,美國成立革命性纖維和紡織品創新制造研究所(RFT-IMI),智能纖維的概念也因此應運而生。隨著智能纖維概念的提出,研究人員正在積極研究“輕薄柔軟、貼身透氣”的電子紡織品和智能紡織品,這已成為智能纖維領域的熱門話題[1]。作為智能纖維探索的重要方向之一,基于智能纖維和紡織品的可穿戴傳感器備受矚目。因此,可以預見智能纖維將在未來的各個領域得到廣泛應用。隨著智能纖維的運用,這將會對傳統紡織行業提出挑戰,其不僅涉及到纖維材料的研究,還有功能的設計和技術的開發等多個層面。在這一背景下,從中國知網(CNKI)和Web of Science(WOS)數據庫搜集整理文獻,厘清智能纖維的產業動態、研究現狀和未來的發展路線就顯得尤其重要。使用文獻數據分析軟件CiteSpace對智能纖維研究領域的整體發展趨勢進行研究,利用其關鍵詞共現、聚類、時區視圖、合作網絡等功能,能夠以直觀、科學的方式呈現該領域的研究現狀,這種可視化方式更有助于揭示出其發展動態。因此,本文借助CiteSpace數據可視化工具對現有的智能纖維文獻進行信息可視化呈現,為當代智能纖維的發展和應用路徑提供量化數據研究支持。

1 數據來源及分析方法

1.1 數據來源

本文利用CNKI和WOS數據庫開展智能纖維領域的文獻檢索,對智能纖維領域近20年來的研究成果進行綜述。紡織行業的未來發展趨勢與智能化息息相關,這也決定了智能纖維具有智能材料的研究、智能技術的開發和智能功能的應用三大屬性。采用CNKI數據庫的關鍵詞檢索式為:SU=“纖維”AND“智能”;SU=“纖維”AND“智能材料”;SU=“纖維”AND“智能技術”;SU=“纖維”AND“智能應用”。WOS數據庫的關鍵詞檢索式為:SU=“textile/fiber”AND“intelligent/smart”;SU=“textile/fiber”AND“intelligent/smart material”;SU=“textile/fiber”AND“intelligent/smart technology”;SU=“textile/fiber”AND“intelligent/smart application”。在學科領域不限的條件下,檢索時間跨度為2000年1月1日—2023年3月16日,得到有效文獻信息分別為3 246條和11 256條,過濾掉重復文獻和不相關的信息,最終得到785條和2 886條(合計3 671條)文獻數據。

1.2 數據分析方法

采用CiteSpace軟件對國內外智能纖維的文獻進行分析研究。CiteSpace是一個可視化軟件,它具有文獻計量和數據挖掘算法的功能,利用CiteSpace軟件可以檢測某一研究領域的研究趨勢和主題[2]。本文利用該軟件所具有的關鍵詞抽取、共被引分析、共現分析等功能,一方面使用定量的文獻計量法,生成智能纖維研究的文獻數量、國家分布、高被引作者等信息,同時分析研究作者和研究機構共現、關鍵詞共現、聚類和凸顯圖以揭示研究熱點;另一方面運用定性的人工判讀法,在數據圖譜基礎上深入研讀學科信息和關鍵詞聚類,糾正計量分析的偏差,對聚類主題進行批判性定性分析,以期揭示智能纖維領域的研究現狀。總之,使用定量的文獻計量法和定性的人工判讀法,以數據圖譜的方式對國內外智能纖維研究領域的發展狀況、存在問題及前沿動態三個方面進行挖掘和探討。

2 基于CiteSpace的智能纖維文獻計量圖譜及分析

2.1 智能纖維研究的基本特征

本文通過收集到的785條和2 886條文獻數據按照發表的年份進行頻次計數與繪圖,得到如圖1所示的文獻年度分布情況。中文文獻在智能纖維領域的年發文量從2000—2012年呈現平穩的發展趨勢,但至2013年后出現急劇增長的情況,其中有三次比較明顯的增長點。2013年,年發文量為28篇,較上一年有115.3%的增長;2015年,年發文量為44篇,較上一年有62.9%的增長;2019年,年發文量為75篇,較上一年有31.5%的增長。英文文獻在2000—2006年有關智能纖維的文獻不多,2010—2012年有關領域的討論也只呈現少量的增加,但至2013年后,開始出現陡然上升,其中有兩次明顯的增長點。2013年,年發文量為210篇,較上一年有98.1%的增長;2017年,年發文量為155篇,較上一年有49%的增長。

國內外有關智能纖維的討論均在2014年前后出現較快的增長,這與2014年德國提出的未來紡織計劃(futureTEX)密切相關。因為隨著智能纖維這一新型的革命性織物的出現,將帶來大量全新的應用,美國官方機構認為,這將重新定義包括農業、建筑、國防、基建、家具等在內的12大應用領域,對國民經濟產生巨大的影響[3]。因此,至2014年futureTEX計劃提出之后,各國專家紛紛開始了有關智能纖維的重點研究,主要呈現在材料制備、技術開發和功能應用這三個方面。在制備階段,需集成導電材料于纖維中,優化纖維尺寸與舒適性。技術開發關注于傳感機制研究、材料特性提升,以及制備技術的創新。在功能應用方面,其研究主要聚焦于醫療、運動、環境監測等領域,推動醫療監測、智能穿戴和人機交互等領域的創新發展。

圖1 近20年智能纖維研究文獻年度分布

2.2 研究作者及研究機構合作網絡

對CNKI數據庫的785篇文獻和WOS數據庫的2 886篇文獻進行作者共現圖譜分析,利用CiteSpace軟件繪制可視化圖譜,設定時間切片為1年,TopN選擇15,如圖2所示。文獻共涉及453位中文文獻作者和296位英文文獻作者。中文文獻發文量排名前10的作者分別是田明偉(9篇)、曲麗君(8篇)、劉皓(8篇)、沈雷(7篇)、劉樹英(6篇)、劉曉霞(6篇)、方東根(5篇)、陶寶祺(4篇)、沈新元(4篇)、許黛芳(4篇),圍繞這10位中文文獻作者存在著較為明顯的8個聚類,形成作者合作集群;英文文獻發文量排名前10的分別是LI Yi(曼徹斯特大學,50篇)、ZHANG X(西安理工大學服裝藝術設計學院,29篇)、ZENG X Y(Ecole Natl Super Arts &Ind Text,France,24篇)、YING B A(西安理工大學服裝藝術設計學院,20篇)、MENG J G(西安工程大學,12篇)、LIN J H(逢甲大學研究生研究所文本工程、實驗室纖維應用及制造,12篇)、LOU C W(臺灣科技大學生物醫學工程與材料科學研究所,12篇)、LI J S(香港理工大學紡織服裝學院,11篇)、MILITKY J(利貝雷茨理工大學,11篇)、DING Y S(東華大學信息科學與技術學院,11篇),圍繞這10位英文文獻作者也存在著較為明顯的6個聚類,形成英文文獻作者合作集群。

圖2 智能纖維文獻研究作者共現圖譜

圖2采用由紅到黃的漸變色進行年份標記2000—2023年。對中文文獻的研究作者共現圖譜進行分析,編號為6和7的研究作者集群連線時間較新,處于較前沿的研究階段,緊密跟進了當前領域的最新發展趨勢,因此其研究具有可持續性。編號6的作者方東根與沈雷在2014年公開發表了第一篇有關智能纖維的文章,認為隨著傳感器技術的優化,能夠增強童裝的安全性能,為兒童在交通、醫療等領域提供更全面的保護[4]。最新合作發表的文章將嬰兒常用的墊背汗巾與智能纖維相結合,實現了溫濕度監測功能,在一定程度上滿足了人們的監護需求[5]。編號7的作者田明偉和曲麗君在2013年展開第一次合作,先后合作發表了94篇文章,主要是針對智能纖維的制備材料進行研究,如探討不同濃度石墨烯涂層對織物結構和性能的影響[6]、各類柔性傳感器的制備策略等[7]。英文文獻編號為5的研究作者集群連線密集且年份較新,因此其研究具有可持續性。編號5中發文量最多的作者LI Yi有關智能纖維的研究與其材料研發有關,研究重點包括用于傷口修復的醫用護理紡織纖維[8],以及更高透氣性和彈性的壓力傳感器纖維等方面[9]。

本領域的各個研究機構的合作關系可視化圖譜如圖3所示。文獻共涉及333所中文文獻研究機構和290所英文文獻研究機構。中文文獻發文量排名前10的院校分別是東華大學(58篇)、天津工業大學(39篇)、上海工程技術大學(22篇)、青島大學(18篇)、江南大學(17篇)、北京服裝學院(12篇)、西安工程大學(11篇)、蘇州大學(9篇)、中國科學院(7篇)、中國紡織信息中心(5篇),圍繞這10所中文文獻研究機構存在著較為明顯的5個聚類,形成中文文獻研究機構合作集群。英文文獻發文量排名前10的院校分別是Xi’an Polytechnic University(西安工程大學163篇)、Donghua University(東華大學154篇)、Wuhan Textile University(武漢紡織大學147篇)、Universite de Lille-ISITE(法國里爾大學106篇)、Hong Kong Polytechnic University(香港理工大學83)、Beijing Institute of Fashion Technology(北京服裝學院67篇)、Wuhan Institute of Technology(武漢工程大學54篇)、Soochow University-China(蘇州大學53篇)、Ecole Nationale Superieure des Arts et Industries Textiles(ENSAIT)(高等紡織工藝學校49篇)、Tiangong University(天津工業大學48篇),圍繞這10所英文文獻研究機構形成一個巨大的研究機構合作集群。

對圖3的節點變化進行分析,中文文獻編號為4和5的合作研究機構網絡連線密集且年份較新,因此其研究機構的研究具有可持續性。編號為4的研究機構集群以東華大學、江南大學和上海工程技術大學為核心,東華大學研究核心聚焦在防寒及電加熱的智能服裝領域[10],江南大學研究重點為以智能服裝為核心的材料研發和功能應用[11-12],上海工程技術大學圍繞智能纖維的抗菌、柔性傳感器、健康監測及控溫材料進行研究[13]。編號為5的研究作者集群以天津工業大學、北京服裝學院和中國科學院為核心,其研究重點聚焦在以智能纖維為基礎的柔性傳感器的應用上,如智能調溫纖維[14]、智能仿生紡織品[15]及各類材料的制備(碳納米管、人工肌肉纖維、導電織物等)[16];英文文獻所構成的合作集群反映出,揭示國內學者傾向于在國際英文期刊上發布研究成果,并且呈現多位學者合作共同撰寫文獻的趨勢。這一現象反映出國內學者在追求更廣泛國際影響力和學術認可的同時,也可能暗示著國內學術期刊在國際學術舞臺上的競爭壓力和地位相對不足。同時,多位學者合作的趨勢可能表明智能纖維領域的研究日益復雜,需要多方面的專業知識和技能,因此合作變得更為重要。

圖3 智能纖維合作研究機構共現圖譜

同時對英文文獻發文量排名前10的學科進行統計(表1),發現涉及材料科學、機械工程、物理學、化學、光學工程等學科領域。其中,材料科學、物理學和化學學科凸顯智能纖維的智能屬性是建立在物理特性和化學特性之上的,而機械工程和光學工程與智能纖維的制備有關,這進一步反映出智能纖維的研究呈現多學科交叉發展的趨勢。

表1 英文文獻發文量排名前10的學科

2.3 關鍵詞共現聚類分析

2.3.1 國內關鍵詞共現聚類

依據年發文量的變化趨勢,設定時間切片為1年,TopN選擇15,利用CiteSpace的數據處理能力對所收集到的文獻進行關鍵詞共現分析。同時生成了中文文獻智能纖維關鍵詞共現網絡聚類表,共得到由381個關鍵詞構成的關鍵詞共現聚類,其中共形成五個主要聚類,如表2[17]所示。從生成的聚類圖分析結果來看,中文文獻有關智能纖維的熱點研究主題可以劃分為五大類,分別為#1智能、#2復合材料、#3相變材料、#4紡織行業、#5仿生學。

聚類#1為智能共包含9個聚類成員,主要包括仿生設計、變色纖維、異形纖維、中空纖維、人造纖維、人工肌肉、智能紡織品、差別化纖維、功能性纖維。智能纖維因其能收集用戶視覺、聽覺和觸覺上的信息,并能將信息進行綜合處理及時反饋給用戶,因此具有智能屬性。結合該聚類中高頻關鍵詞的特征,因此可以將聚類#1的研究熱點歸納為:基于信息傳導與反饋的相關功能需求,推進智能纖維的研發。智能纖維作為一種紡織材料,其應用范圍非常廣泛。1989年,日本高木俊宜教授將信息科學融于材料構性和功能,首先提出智能材料(Intelligent Materials)概念[18]。馬特奧·斯托帕(Matteo Stoppa)和亞歷山德羅·奇奧萊奧(Alessandro Chiolerio)將智能紡織材料的功能特性分為被動智能、主動智能和非常智能三大類[19]。隨著科技的發展,半導體元件的小型化和納米技術的出現使得電子元件的體積更小,這些電子元件得以編織到紡織材料中[20],這將賦予紡織纖維材料智能的特性。纖維材料的智能化,實際上是給予了其信息處理的能力。傳統紡織行業制成的衣物僅僅起到御寒蔽體的功能和審美價值,而智能纖維則更加側重于信息的傳遞功能,這意味著其具有感知信息、傳遞信息、反饋信息的能力,紡織材料也就能夠監測身體數據、環境數據等。由智能纖維所制備的服裝具有智能性,其研究始于20世紀90年代,最初其主要用于軍事、醫療和運動服裝領域,而智能服裝是智能纖維領域的研究熱點。智能纖維也將進一步推動服裝行業的發展,不僅制成衣物來保護人的身體,還可以感知身體各種狀況的數據,從而對用戶的行為進行收集和評估[21-22]。在應用方面也得到了進一步推廣,智能服裝已經運用在老年人護理、運動健康、航空航天及安全防護等領域[23-24];在技術方面,由柔性電池、傳感器、芯片、屏幕及低功耗處理器組成了智能服裝的紡織系統[25]。

聚類#2為復合材料共包含9個聚類成員,主要包括智能材料、紅外傳感器、應變傳感器、顆粒彌散、智能結構、智能蒙皮、智能監測、土木工程、智能傳感材料。復合材料(composite materials),是以一種材料為基體(matrix),另一種材料為增強體(reinforcement)組合而成的材料[26]。復合材料具有高強度、輕量化、耐腐蝕等優點,因此在航空航天、汽車、建筑等領域得到廣泛應用。智能纖維和復合材料雖然是兩個不同的概念,但是它們可以相互結合進行應用。在建筑行業中,將柔性傳感器集成到復合材料中,可以實時監測結構的應變、振動、溫度等參數,幫助預測和檢測可能的磨損、裂紋、損傷等問題[27],這種組合可以使復合材料不僅具有傳統的結構性能,還能在使用過程中獲取實時數據并進行反饋控制;在智能服裝領域中智能服裝可以通過集成發熱元件,如導電纖維,將熱能傳輸到身體,提供溫暖,這種創新使得智能服裝能夠滿足用戶的不同需求,從健康監測到交互娛樂,進一步推動了智能紡織品的發展[28]。

聚類#3為相變材料共包含8個聚類成員,主要包括智能調溫纖維、黏膠纖維、光致變色、保溫機理、智能調溫、功能纖維、吸附特性、智能纖維。相變材料(PCM)能夠在一定溫度范圍內改變其狀態,最初在紡織品中應用相變材料的領域是航空航天,其目的是將其使用在宇航服中,為宇航員提供更好的保暖效果,抵御外層空間的極端溫度波動[29]。相變材料有四種狀態,即固體、液體、氣體和等離子體,因此其具有四種相變過程。但在智能紡織品的應用中,只用考慮固體到液體的相變。將相變材料應用于智能紡織品之前,需要將其封裝在非常小的球體中,稱為微膠囊。這些智能材料對溫度波動具有高度敏感性,當環境溫度上升時,微膠囊中的相變材料熔化溫度降低,吸收熱量并儲存能量;而在環境溫度下降時,它們則釋放之前儲存的熱能[30]。相變材料微膠囊與紡織品結構相互作用,在智能紡織品中的功能表現為:保持人體溫度熱平衡,減少人體暴露在低溫或高溫環境中的概率。

聚類#4為紡織行業共包含8個聚類成員,主要包括智能制造、中國制造、綠色制造、再生纖維、紡織產業、中國紡織工業聯合會、牛仔服裝、生物基聚酰胺。紡織行業涵蓋了一系列與纖維、紡織品制造、加工和銷售相關的活動。由于智能化技術的快速提升,積極推動了紡織行業中三個方面的發展,主要包括智能化纖維材料、智能化針織設備與技術、智能化后整理技術[31]。其中,智能纖維的崛起顛覆了傳統紡織行業。融合智能技術,賦予紡織品智能感知和交互功能,使其不僅局限于外觀與保暖,更具健康監測、環境適應等多重用途。這一變革不僅創新了產品,也引領了紡織行業未來的發展方向。

聚類#5為仿生學共包含了9個聚類成員,主要包括仿生設計、異形纖維、中空纖維、變色纖維、人造纖維、分子組裝、智能材料、智能系統、納米技術。仿生學又稱為生物仿真學或仿生技術,指的是對自然界進行模仿并從中獲取靈感的領域。隨著現代科學技術的不斷進步,仿生學的研究內容也在不斷擴展和深化。在電子仿生、機械仿生、建筑仿生、信息仿生等各個領域,都取得了令人矚目的成就與突破[32-33]。研究智能纖維與其他智能材料一樣,同樣以仿生學為起點[34]。借鑒仿生學原理,可以制造出智能紡織品或紡織原材料。通過對動物的皮膚、毛發,以及植物的硬殼和氣孔等進行仿生研究,可以找到適用于服裝領域的智能織物,以滿足不同的功能和需求[35]。如仿照某種生物結構可以優化智能纖維的強度、柔韌性,也可以在某些方面模仿生物體的溫度敏感、壓力響應等。總之,仿生學與智能纖維之間的關系在于,從自然界的生物體中獲得靈感和啟發,以創造出更具功能性、智能性和適應性的纖維材料。這種跨學科的合作可以推動新材料和技術的發展。

2.3.2 國外關鍵詞共現聚類

本文同時生成了英文文獻智能纖維關鍵詞共現網絡聚類,這些關鍵詞共現聚類由470個關鍵詞構成,其中共形成五個主要聚類,如表4所示。從生成的聚類圖分析結果來看,英文文獻有關智能纖維的熱點研究主題可以劃分為五大類,分別為#1 wearable electronics(可穿戴電子產品)、#2 smart materials(智能材料)、#3 smart clothing(智能服飾)、#4 smart textile(智能紡織品)、#5 electrical conductivity(導電性)。

表4 英文文獻關鍵詞共現網絡聚類

聚類#1為wearable electronics(可穿戴電子產品)共包含了7個聚類成員,主要包括textile(紡織)、electronics(電子)、smart(智能)、triboelectric(摩擦學)、fabric wearable(織物穿戴)、monitoring(監測)、sensing(傳感)。與剛性和平面電子設備相比,基于纖維的可穿戴電子設備在柔韌性、拉伸性和透氣性方面具有顯著優勢,被認為是新一代柔軟可穿戴設備的先驅[36]。可穿戴電子產品是智能纖維的一大應用方向,其中可穿戴電子產品的導電傳感特性的研究尤為突出,能量收集及數據傳感是可穿戴電子產品和電子紡織品面臨的一大挑戰[37]。目前,大多數可穿戴設備由外部鋰電池供電,鋰電池笨重且體積大,與紡織相關的能量收集技術的研究包括高效柔性無機薄膜、可印刷有機薄膜、染料敏化太陽能電池及光伏纖維的使用[38],這些技術的出現改變了鋰電池笨重不易攜帶的缺點,為基于纖維織物的柔性電子器件提供了能量收集的途徑。此外,可穿戴電子設備憑借基于無線網絡連接的集成柔性傳感器系統,已經在環境和個體之間發揮著主導作用。因此,在過去的十年中,通過模仿類似皮膚的功能,如觸覺、濕度或溫度感測能力,已經投入了巨大的努力來開發多功能的人機交互設備,進一步推動了可穿戴電子產品領域的發展[39]。導電傳感技術的不斷優化,將增強可穿戴電子產品的感知準確性、穿戴舒適性和多功能性,從而為科技創新開辟道路。

聚類#2為smart materials(智能材料)共包含了7個聚類成員,主要包括textile(紡織)、materials(材料)、shape(形狀)、memory(記憶)、polymers smart(聚合物智能)、knitted(針織)、muscle(肌肉)。智能材料是一類具備環境感知、自適應響應功能的新型材料,這一概念是由日本的鷹木教授和高木俊宜教授將信息科學融合于材料的物性和功能而提出的一種材料新構思,其構成要素包括:1)以人類視角構思的智能特性;2)材料內在的智能特性;3)材料的基本功能[40]。而基于紡織的智能材料——智能纖維擁有獨特的優勢,其中的靈活性是至關重要的。這種靈活性包括可彎曲性、可滾動性、可拉伸性及永久變形性[41],正是這種卓越的靈活性使得這些智能材料能夠舒適地貼合人體,從而更加準確地監測人體數據。這樣的設計不僅能夠提供出色的穿戴體驗,還能夠保證數據的精確性。

聚類#3為smart clothing(智能服飾)共包含了8個聚類成員,主要包括smart(智能)、clothing(服裝)、antenna(天線)、fabric(織物)、wireless textiles(無線紡織品)、wearable(穿戴)、electronic(電子)、triboelectric(摩擦電)。智能服裝將最新技術與傳統紡織服裝設計和技術相結合[42]。服裝是與人類日常生活密切相關的,而智能服裝的應用可以監測用戶的健康狀況并且感知情緒,明確用戶需求從而改變其顏色、紋理和形狀等,以滿足各種需求[43]。目前智能服裝和電子紡織品在軍事、醫療保健、體育和航空航天領域使用,而不是在普通大眾的日常生活中使用。智能服裝目前雖僅吸引了少數熱衷技術的消費者,但這些人對其充滿熱情并紛紛購買。未來,電子產品將悄然隱藏于衣物中,成為更加普遍的趨勢。

聚類#4為smart textile(智能紡織品)共包含了9個聚類成員,主要包括smart(智能)、poly(聚合物)、nanoweb(納米網)、sulfonate(磺酸鹽)、transmission textiles(傳輸紡織品)、conductive(導電)、resistance(電阻)、polyurethane(聚氨酯)、printing(印刷)。智能紡織具有物理和化學兩方面的特性,物理特性方面使用納米技術使得智能纖維元件小型化、微型化,如研究人員設計了各種納米發電機和超級電容器,集成到紡織品中,還開發了可以感知外部刺激并為各種監測系統產生電子信號的設備[44-45];化學特性方面使用各類化學物質產生的化學反應使得纖維材料具有功能性,如納米結構聚苯胺(PANI)、聚吡咯(PPy)和聚噻吩(PT)是智能紡織中廣泛應用的導電聚合物,可以增強機械強度、光學和導電性能[46]。未來隨著納米技術、材料科學和電子工程的進一步突破,智能紡織有望變得更加微小而高效。正是智能纖維的物理特性與化學特性的結合,使智能纖維具備了更加完善的功能性特征。

聚類#5為electrical conductivity(導電性)共包含了9個聚類成員,主要包括smart(智能)、textiles(紡織品)、cotton(棉花)、nanotechnology(納米技術)、finishing textile(整理紡織品)、nanoparticles(納米顆粒)、carbon(碳)、silver(銀)、nanotube(納米管)。導電纖維作為一種智能纖維,具有優良的導電性,不僅可以用來消除靜電、吸收電磁波,更重要的是具備電信號的探測和傳輸[47]。電紡技術和纖維材料的結合為智能纖維的制造提供了新想法,并為其在藥物釋放系統、執行器、自供電材料、可穿戴電子設備、人體運動監視器和傳感器方面的創新應用提供了新思路[48]。此聚類反映出智能纖維的核心制備技術即纖維的導電性能,這是智能纖維功能性的基礎。

根據中英文文獻關鍵詞共現網絡聚類表的數據的分析,研究認為:在技術方面,智能纖維研究領域利用納米技術對傳感器及各類電子元件進行微小化處理;在功能方面,利用其導電傳感及發光的特性對人體進行健康監測;在應用場景方面,根據應用人群的年齡可劃分為嬰兒、幼兒、老年人、病人、運動員、宇航員、飛行員等。纖維與傳感技術的融合將引領創新,可能實現更精確、實時的生物監測和數據傳輸,改善人們的生活質量。同時,個性化設計和應用將成為重要方向,以滿足不同需求,并為多領域帶來創新和便利。

2.4 關鍵詞熱點遷移分析研究

突現詞是指總結出不同時間段的熱點關鍵詞,這樣能更好地預測研究的前沿方向。本文對所收集的數據進行關鍵詞突現分析,選取關鍵詞突現的最短年限為“2”,設定閾值為“0.6”,最終得到25個中文文獻突現詞和95個英文文獻突現詞。本文選取前25個突現詞,如圖4所示。

圖4 中英文獻智能纖維關鍵詞Burst term

圖4中紅色部分代表了關鍵詞引用相對突出的年份,反映了智能纖維研究的發展歷程。本文將Top 25突現關鍵詞按時間順序進行排序,可以看出其分成了3個明顯的區間。

從中文文獻的關鍵詞突現圖譜中可以看到,2000—2014年的有關研究是針對智能纖維材料的討論;2015—2017年的有關研究將智能纖維應用于實際的智能紡織物當中,在理論研究的基礎上衍生出智能服裝等智能纖維產品,研發出更具目的性的智能功能;2018—2023年的有關研究更加注重技術的開發與應用,目前對于智能纖維產品集中在可穿戴和智能織物的研究上。

從英文文獻的關鍵詞突現圖譜中可以看到,2005—2011年英文文獻相關領域的研究熱點在智能纖維的材料和應用領域;2012—2018年英文文獻相關領域的研究熱點與中文文獻大體相似,將智能纖維產品作為研究重點,但英文文獻在纖維智能產品的研究面更廣;2019—2023年英文文獻相關領域的研究熱點在關注材料研發的同時,也將目光聚焦在實際智能纖維產品的應用方面,健康監測和物聯網的接入成為關注的焦點。

對比中英文文獻研究突現關鍵詞圖譜,分析發現中英文文獻相同時期研究主題相似,但在研究深入程度方面有所差異。在研究趨勢上,中英文文獻都將焦點放在智能纖維材料的技術創新及功能的應用上,如石墨烯、智能織物、健康監測等會是未來的研究重點。綜合近年的關鍵詞突現,健康監測、智能服裝、導電傳感三個方面熱點關鍵詞出現較為頻繁,這也代表著智能纖維未來的研究方向和發展趨勢。

3 智能纖維的未來發展趨勢

基于關鍵詞共現網絡聚類及關鍵詞Burst term的數據分析結果,結合新聞報道、國家政策文件、市場等綜合因素,總結了未來智能纖維研究領域的四類發展方向。

3.1 智能服裝——信息傳達的載體

目前服裝領域中科技與服裝結合的研究正如火如荼,將大數據、人工智能、物聯網引入到服裝當中,促進服裝行業的發展[49]。智能服裝與普通服裝的區別在于,智能服裝能夠給人帶來更多的數據信息,信息感知-信息傳遞-信息反饋這整個信息傳達的過程以智能服裝為載體,就像智能手機一樣,能夠給人帶來豐富多彩的信息。未來隨著智能纖維技術的不斷進步,智能服裝的功能也會更加地完善,而服裝更是日常生活的必需品,因此智能服裝的研究將會成為智能纖維的重要研究方向之一。

3.2 健康監測——信息的感知

智能纖維對人體的健康監測,實際上是對人體信息的感知。不同的人群所要感知獲取的信息也不同,因此智能服裝面對不同的用戶群體會具有不同的功能側重,面對老年人和低齡兒童的智能服裝需要考慮其認知水平和免疫力的問題,在智能服裝中就要考慮加入自動保暖、防水防風抗菌、睡眠監測、跌倒監測或心率體溫數據自動測量等功能。不同的性別也會導致智能服裝的功能差異,如男性相較于女性會有更大的運動量,除了運動過程中的各種數據的監測外,還需要考慮智能服裝的易維護性,即減少磨損增加服飾壽命。未來在進行智能纖維數據監測的研究中,可以使用用戶調研的方法,針對不同用戶群體對智能纖維感知功能的需求進行分析,促進智能纖維技術的創新設計。

3.3 導電傳感——信息的傳遞

導電傳感技術是智能纖維實現智能的關鍵,它成為人連接機器的橋梁,人體所產生的各種信息數據,通過智能纖維的導電進行信息傳感,這起到了信息傳達過程中信道的作用,幫助用戶接受到大量的數據。而更加高效節能的導電傳感技術能夠提高智能纖維的待機時間和傳感速率,也就意味著智能纖維能夠為用戶帶來更好的體驗。

3.4 物聯網的接入——信息的反饋

近年來,物聯網技術不斷發展,在智能家居領域已經逐步實現了“萬物互聯”的概念,而智能纖維的介入能夠使得未來世界更加方便快捷。智能纖維感知到人體的各種信息數據,通過互聯網傳輸到物聯網平臺,這樣智能家居可以通過實時監測的人體數據來實現遠程控制,如當智能纖維感受到人體疲倦時可以遠程將房間燈光亮度調低幫助入睡,或是在感受到人體體溫上升或下降時,將房間空調溫度調低或調高,從而提高睡眠質量等。物聯網的接入可以根據人體的數據實時改善用戶周邊的環境狀態,即在接收到智能纖維感知的數據信息后對信息進行識別反饋,從而提高用戶的體驗度。

4 結 論

2014年德國提出未來紡織計劃(futureTEX)以來,智能纖維領域中的中英文文獻出現了大幅度的上升趨勢,各國都希望在下一次工業革命4.0到來時,能夠在國際上占據一席之地。通過對主要研究作者和機構進行分析,發現中文文獻的研究作者和研究機構之間存在著一定的合作關系,但是英文文獻的研究作者和研究機構之間的合作更為緊密。通過關鍵詞聚類研究可以發現,智能纖維的研究內容目前主要集中于工學和理學領域,表明目前智能纖維的研究更多在其材料和技術領域,對于場景應用的討論還尚淺。中文文獻的研究領域聚焦于#1智能、#2復合材料、#3相變材料、#4紡織行業和#5仿生學,英文文獻的研究領域則側重于#1 wearable electronics(可穿戴電子產品)、#2 smart materials(智能材料)、#3 smart clothing(智能服飾)、#4 smart textile(智能紡織品)和#5 electrical conductivity(導電性)。從Burst term維度看智能纖維的未來研究熱點將主要集中在智能服裝、健康監測、導電傳感等方向,同時關注智能纖維產品在接入物聯網之后所能提供的信息,將能最大限度地發揮智能纖維的智能屬性,研究成果將能對智能纖維未來的研發提供參考建議。盡管智能纖維在技術與材料研究等方面取得顯著突破,但國內外仍面臨標準不統一、數據共享、應用商業化、環境可持續性等挑戰,需要跨學科合作與國際合作以克服這些挑戰。

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