一、智慧技術簡述
數字技術的自主創新重構產業布局、運營模式、顧客價值，產生全新的經濟發展市場競爭格局――由工業發展全方位向數據產業結構升級。人工智能（AI）、大數據（BigData）和云計算技術（CloudComputing），正以“三位一體”的方式高度融合，組成緊密聯系的“ABC”數字經濟的的技術金三角。三種技術具備自覺性、多樣性、不可缺少性。
大數據定義為大小超出基本的數據庫工具獲得、儲存、管理方法和邏輯思維能力的數據集。云計算技術具備高效分配動態性資源、依據客戶請求轉化成動態性測算與儲存等作用，為大數據現狀分析與發掘出示優良服務平臺。云計算是從資源方面的管理方法到運用方面的管理方法的發展全過程，與大數據的運用正好迎合；大數據則根據云計算技術的數據解決與運用對海量數據展開分布式系統數據發掘，二者在當今的發展趨勢中緊密聯系。
云計算是一種生成并獲得數學計算的新方式。云計算是一種根據互聯網技術適用的信息內容應用和傳送方式，是一種根據互聯網技術出示動態性信息內容的虛擬資源測算。云計算是一個生動的比喻，大家用“云”的品牌形象來表述信息網絡的散播。云計算技術的計算能力甚至能夠做到每秒鐘10萬億次。
選用“云計算”這一專業術語，盡管品牌形象栩栩如生地表述這類技術的特點，有趣也很浪漫、時尚，但非常容易令人難以理解。2007年IBM宣布明確提出“云計算”定義。公認較好的定義是美國國家標準與技術研究院（NIST）明確提出的，“云計算是一種模型，用以完成對可配備云計算服務器（比如，互聯網，網絡服務器，儲存，程序運行和服務項目）的共享資源池的無處不在的、便捷的按需網絡訪問，這種資源能夠根據最少的管理方面迅速配備和發布，或是服務供應商互動交流。該云模型由五個基本特點，三個服務項目實體模型和四個布署實體模型構成。”
云計算是大數據的基礎。大數據的開發設計和運用離不了云計算技術的強大支持。云計算技術的發展趨勢和大數據的累積是人工智能迅速發展的基礎，是完成實際性提升的關鍵。大數據和人工智能的發展也將擴展云計算應用的深度和廣度。
人工智能的創建本質是程序自我訓練（學習培訓）的結果，是以大數據的高維度數據樣版為基礎。大數據，是對海量數據的解決、提升和歸類，是對各類意義的數據展開專業、系統的解決。大數據又與云計算技術緊密聯系，大數據不能由一臺電子計算機解決，是連接多臺計算機、分布式系統體系結構，大數據便是分布式系統數據發掘。大數據取決于云計算技術的分布式系統數據和解決，及其云計算技術的虛擬化解決技術。
在智慧技術的支撐系統，云計算能力尤為重要，是基礎。首先，云計算技術為大數據的收集出示信息內容支撐，是人工智能的關鍵技術。
二、智慧物流定義
智慧物流的定義，由2010年IBM公布《智慧的未來供應鏈》調查報告中明確提出，智慧供應鏈的定義延伸而成。完成智慧物流的關鍵是技術，而重要技術便是以節提及的ABC技術為關鍵。
但在智慧物流定義出現以前，還有一個重要的概述，即物聯網（IOT，Internetofthings）,“萬物相接的互聯網技術”，最開始出現于比爾蓋茨1995年《未來之路》一書，2005年國際電信聯盟（ITU）公布《ITU互聯網報告2005：物聯網》，宣布提出了“物聯網”的定義。
智慧物流能夠簡單地理解為在物流系統軟件中選用物聯網、大數據、云計算技術和人工智能等優秀技術，促使整個物流系統軟件運行好似在人腦指引下一般智能、實時搜集并解決信息內容，作出最佳管理決策、完成最佳合理布局，物流系統軟件中各構成模塊能完成高品質、高效率、低成本地職責分工、協同、協作。智慧的實質，便是效仿人的智能，應用感知、學習培訓、邏輯推理分辨等思維邏輯，使物流系統軟件具有自行處理物流中一些難題的工作能力。
智慧物流主要有三大特點：
一是完成信息內容互動與共享資源，合理減少物流成本費、提升物流效率；
二是智能管理決策與實行，向自動化技術與程序化交易方向發展；
三是深層協作與一體化，以智能管理方法為關鍵提升管理機制，完成以最少的成本費向顧客出示高品質的物流服務項目。
智慧物流實質上是依靠信息內容的實用性、充分性，來仿真模擬人工做出最佳管理決策，進而為顧客創造更多使用價值，為顧客出示更強的服務項目感受。傳統式物流方式下，信息內容不充足、落后，只有依靠工作經驗展開管理決策。智慧物流實現到一定水平，便是對傳統式物流方式的顛覆創新。將對物流產業鏈的運營模式、經營模式、產業布局和產業鏈發展模式、產生生態等，造成極大的影響。
大數據情況下的智慧物流具有信息化管理、智能化、數字化、一體化、數據可視化等優秀技術特點，根據大數據對物流信息內容展開解決。智慧物流信息技術主要包含物流信息感知技術、物流信息內容推送技術、物流信息資源管理技術、物流數據統計分析技術、物流信息內容預測分析技術。
三、智慧物流構架
智慧感知技術捕獲物流運行全過程中的各類基礎數據：液體、流速、流向、總流量及空氣質量參數。感知技術讓物流的整個過程透明化，是完成物流全線可視性、可控性和可追溯的基礎與前提條件；應用優秀的信息內容傳輸與通訊技術網絡搭建傳輸平臺，完成各物流行為主體之間的信息內容和業務流程數據共享；在數據解決與服務中心，根據對信息內容的深層發掘與測算剖析，讓物流行為主體與前臺接待協作運行，及時獲得系統優化決策計劃方案，根據云倉儲物流、云運輸派送等共享資源方法，為顧客出示高質量的物流服務項目。
智慧物流系統軟件的管理體系構架包括四層，如下圖所示，最下層是感知層，往上是網絡傳輸層，再上邊一層是數據存儲層，最上層是應用服務層。
（1）數據感知層。包含識別技術、手機定位系統和追蹤系統軟件。感知技術機器設備（RFID、條碼槍、感應器等），融合GPS、追蹤定位，來實時、全自動收集物流系統軟件模塊的信息內容，信息內容再按體系結構和經營邏輯展開解決，可完成對物和其它目標的實時、流程的信息內容把握。
（2）數據傳輸層。運用各類傳輸互聯網和通訊技術，及時、安全地傳輸感知機器設備所搜集的信息內容。傳輸方式包含互聯網技術外、移動通信、集群通信技術等。
（3）數據存儲層。云存儲平臺層在網絡層和互聯網網絡層之間，對感知層獲得的信息內容展開解決和管理。根據對信息內容的智能解決，能為各種目標（顧客、技術人員、駕駛員等）出示數據服務，常稱“倉儲云、運輸云、資金云”等。
（4）應用服務層。包含數據互換接口、公共文化服務平臺和客戶運用。直接為客戶出示所需信息內容，為其決策出示數據支撐。使用人提供訂制化服務項目，減少運用成本費，并能提升解決效率。完成產品追溯、貨運單追蹤、智能化快遞分揀派送、預測分析與預警信息等作用。智能決策支持系統可以制訂決策，為派送線路明確提出優化建議，為公司、運送單位和政府機構等提決策參考。
智慧物流的高級形狀是人工智能與智能機器設備的深層運用和深層融合。將來伴隨著無人駕駛汽車、無人飛機、無人商店等技術集成的完善化，將極大改善目前物流經營模式。以工作更為繁雜的倉儲管理系統為例子，智能機器人能夠替代人工，庫房內的移動線路更有效、職責分工協作運行更便捷、快遞分揀速率更快，提升倉儲物流使用率。末端的派送，無人駕駛汽車替代人力進行，處理最后一公里難題。