2.1   发文量分析   2015-2025年，上肢康复机器人领域发文量呈显著增长趋势。国内研究产出持续增加，2022年达到峰值，发文量为105篇，随后略有回落。国外的研究趋势类似，从2015年起，国外的发文量同样稳步上升，2024年达到峰值。因检索时间截至2025-03-13，文献未收录完全，基于增长趋势推测2025年及以后国外该领域发文量将继续保持上升趋势。国内方面发文量或有波动，但根据增长曲线预测，国内外在上肢康复机器人领域的发文量将保持相近的水平，体现该领域研究的国际性和普遍性(图1)。 2.2   研究作者共现分析   上肢康复机器人领域作者共现图谱共纳入中文文献717篇，涉及作者344名，连线数为216，密度为0.003 7；英文文献337篇，涉及作者315名，连线数为415，密度为0.008 4。根据普赖斯定律，核心作者发文量计算公式为：M=0.749×[36]，Nmax是指2015-2025年发文量最多作者的发表论文篇数，中文文献Nmax=22，M≈3.51，即核心作者为发表≥4篇文献的作者。中文核心作者有9名，依次为喻洪流(22篇)、郭帅(5篇)、李宪华(5篇)、宋为群(4篇)、李素姣(4篇)、黄小海(4篇)、胡鑫(4篇)、方又方(4篇)、蔡国庆(4篇)。英文文献Nmax=15，M≈2.90，即核心作者为发表≥3篇文献的作者。英文核心作者有32名，发文量前8名依次为Yu,Hongliu(15篇)、Crea,Simona(9篇)、Meng,Qiaoling(8篇)、Vitiello,Nicola(8篇)、Wang,Haoping(6篇)、Tian,Yang(6篇)、Bai, Shaoping(5篇)、Li, Sujiao(5篇)。该领域最突出的作者是喻洪流，其团队在上肢康复机器人领域的研究聚焦于结构创新、人机交互优化(如平面游戏引导)，旨在提升康复训练的精准性与患者参与度[37-39]。主要研究者团队内的合作关系紧密，带动了上肢康复机器人的研究与发展，但作者合作网络图谱密度均不足0.01，作者之间合作较为松散，大多数研究者合作多在团队内部，这在一定程度上影响了上肢康复机器人领域的发展，因此该领域研究可进一步加强跨团队合作(图2，3)。"

2.3   研究国家和机构分析   对英文文献进行国家(或地区)共现分析显示，国家(或地区)分布图由46个国家(或地区)组成，合作连线数为56，网络密度为0.054 1。其中，发文量最多的国家是中国(158篇)，其次是美国(43篇)，显著多于其他国家。对节点中心性进行分析，排名前5的国家分别是意大利(1.03)、美国(1.01)、马来西亚(0.87)、澳大利亚(0.86)和法国(0.69)，意味着这些国家与其他国家的联系更多(图4)。 机构合作网络分析显示，中文文献涉及255所机构，合作连线数为91，网络密度为0.002 8。 东北大学(18篇)的发文量最多，其次是华中科技大学和上海理工大学康复工程与技术研究所和上海康复器械工程技术研究中心，均为13篇，在合作网络中发挥核心辐射作用(图5)。 英文文献涉及237所机构，合作连线数达250，网络密度(0.008 9)显著高于中文文献，表明国际机构间合作更紧密。发文量较高的机构包括Univ Shanghai Sci&Technol(19篇)、Scuola Super Sant Anna(14篇)、Minist Civil Affairs(12篇)、Shanghai Engn Res Ctr Assist Devices(10篇)和Chinese Acad Sci(8篇)，这些机构在推动国际合作方面表现突出(图6)。 2.4   关键词分析    2.4.1   关键词共现分析   文献关键词作为一篇论文核心内容的凝练与精髓所在，其重要性不言而喻。通过提取并分析文献中的高频关键词，能够精准把握某学科领域的研究主题分布特征，进而深入剖析该学科领域的发展重心、研究热点动态以及研究前沿趋势，为学术研究与学科发展提供重要参考[40-41]。对717篇中文文献与337篇英文文献进行关键词共现分析，结果显示：中文文献形成288个关键词节点、294条连线，网络密度为0.007 1；英文文献形成321个关键词节点、643条连线，密度达0.012 5，表明国际研究的概念关联更为紧密。中心性排名，中文文献中“上肢”(0.41)、“偏瘫康复”(0.41)、“仿真”(0.35)位列前3；英文文献中“arm exoskeleton”(0.42)、“device”(0.41)、“adaptive control”(0.28)位列前3 (表1，2)。 综合频数与中心性：“轨迹规划”“人机交互”“脑卒中”“偏瘫”等关键词为跨语言研究的枢纽性节点，集中体现了上肢康复机器人领域的研究热点。中文文献网络呈现以临床康复与技术应用为主的双核结构；英文文献更聚焦硬件开发与智能控制，反映国际研究的技术导向性(图7，8)。 2.4.2   关键词聚类分析   根据关键词聚类图谱可知，中文文献共形成288个节点、294条连线，根据CiteSpace聚类模块值(Q值)和聚类平均轮廓值(S值)评判图谱绘制效果，其中Q=0.845 6(> 0.3)，S=0.956 6(> 0.7)；外文文献共形成321个节点、643条连线，其中Q=0.771 7 (> 0.3)，S=0.929 2(> 0.7)[42]，表明该研究关键词聚类结果合理，可信度高，为有效聚类。统计中文文献前11个聚类(图9)，英文文献前13个聚类(图10)。依据LIR算法得出前5位关键词可知，目前上肢康复机器人领域的研究热点大体可分为以下5个方面：①核心技术方法；②"

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机器人设计与优化；③控制策略与算法；④临床应用与评估；⑤新兴技术与跨学科融合。 上述分类体现了上肢康复机器人领域在技术创新、系统集成、临床转化及多学科交叉方面的研究趋势，展现了从基础理论到工业与医疗场景应用的协同发展特征(表3，4)。 2.4.3   关键词时间线图分析   根据关键词聚类时间线图谱可知，中文文献聚类序号为"

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的时间线起始最早，自2015年前即成为国内学者核心研究方向，研究重点聚焦于脑卒中、上肢功能(图11)。英文文献聚类序号为#1、#6、#7、#10的时间线起始最早，表明其自2015年就得到广泛关注，说明硬件系统、自适应增益、脑机接口、关节导向训练的研究是国外学者最早关注的热点。聚类序号为#0、#3、#4、#8、#9的时间轴线随后出现，说明康复机器人控制、人工搬运任务、基于观测器的容错自适应非线性控制、张力机构、外骨骼主控装置的研究热度开始上升。国内早期聚焦临床病理机制，而国际研究更偏重工程技术突破。此后，研究从单一功能实现转向“控制算法优化-临床需求响应-跨场景应用”协同发展(图12)。 2.4.4   关键词突现分析   突现词是指在某段时间内出现频次明显升高的关键词，能够更全面地揭示当前的研究趋势与科学前沿[43-44]。结果显示，国内研究在2015-2018年重点在核心驱动技术，2019-2022年着重于控制系统升级。结合“柔顺控制”与“机构设计”的持续突现，智能化、轻量化外骨骼系统或将成为重点突破领域。国际研究2015-2018年聚焦于早期基础研究和临床需求探索，2019-2020年着重于控制技术和外骨骼开发，2021-2025年以人机交互和临床应用拓展为研究重点。从临床病理机制解析到控制与外骨骼技术融合再到人机交互与跨场景应用，形成“需求驱动-技术迭代-场景适配”的闭环发展逻辑。结合“wearable robot”与“physical human-robot interaction”的持续突现，智能自适应外骨骼、基于肌肉活动的个性化康复方案及工业外骨骼的标准化效能评估体系或将成为关键突破点。国内上肢康复机器人领域中突现强度居前15位的关键词见图13，国际该领域中突现强度居前16位的关键词见图14。"

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