面向智能互联产品的数据驱动决策方法与应用研究综述

摘要

智能互联产品(smart connected products, SCPs)的数据驱动决策方法研究呈现出多元化特点，但现有综述大多聚焦单一应用场景，缺乏阐明跨领域技术内在逻辑与演进规律的系统性框架。本文基于Web of Science和CNKI数据库，筛选2021—2025年560余篇前沿文献作为核心样本，并结合对早期工作的追溯，采用VOSviewer工具进行文献计量与内容分析，聚焦智能网联汽车、机器人等5类典型产品，系统梳理其决策方法的技术演进路径。研究发现：1) SCPs决策方法遵循由数据与场景复杂度共同驱动的三阶段演进路径：从早期基于静态感知数据的机器学习，到基于动态交互数据的强化学习，再到面向复杂场景的前沿智能决策；2)智能网联汽车、无人机与机器人是数据驱动方法应用最为集中的典型场景，其中强化学习作为连接不同应用场景的关键技术，显著提升了SCPs的自主性；3)当前研究面临数据依赖、可信度及协同生态三大瓶颈，未来应聚焦数据知识融合、全生命周期可信保障、人机协同演化智能3个方向。本文揭示了SCPs数据驱动决策的内在机制，为技术选型与产业智能化升级提供理论依据与方法参考。

关键词

智能互联产品 / 数据驱动 / 决策 / 机器学习

基金资助

国家自然科学基金项目(62276217); 中央高校基本科研业务费项目(2682024KJ005,2682024ZTPY021); 四川省自然科学基金面上项目(2026NSFSC0445)