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智慧物流信息平台包括公共服务平台、应用平台、数据中心和支撑平台。这四个模块自上而下分别构建，各模块之间使用统一的数据格式和各种编码数据，数据可以通用，因此模块之间的数据通信能够实现无缝连接，从而保持数据的一致性和避免数据错误。
公共服务平台为外部平台提供统一、高效的可视化服务界面。外部平台通过EDI电子数据交换接口同公共服务平台进行数据通信。EDI电子数据交换接口将标准的信息在平台之间进行数据交换和自动处理。公共服务平台由电子政务平台、电子商务平台、电子金融平台和电子物流平台组成。电子政务平台向企业提供更加有效、便利的报税，监管，工商等政府管理和服务；电子商务平台协调和规范客户与公司内部、生产商、零售商之间的商业活动；电子金融平台通过电子银行或第三方支付平台、网上投保实现在线电子款项的交付，加快资金流转；电子物流平台实现物流操作全程信息化，提供快捷下单、发布信息、查询物流状况等功能。
（1）智慧物流管理系统。智慧物流管理系统包括：物流包装管理系统、RFID电子标签和物流仓储管理系统。物流包装是为了在物流过程中保护产品、方便存储和运输。电子标签采用的是RFID射频识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，从而对物品进行追踪。物流仓储管理系统按照物品的类型和不同的存放条件，将物品存储在不同的仓库，并且将物流信息发往数据中心，分门别类后加入数据库。智慧物流查询系统提供物品的动态过程追踪，电子交易与结算和查询等服务。
（2）智能配送系统。物流配送是指在一定的经济合理区域内，依据客户的需求对货物进行备货、存储、分拣、组配、配送运输等操作。智慧物流智能配送中心综合考虑货物的种类、数量、配送时间、配送组织形式以及配送采用模式等因素进行车辆调度、货物分装及行车路线的规划，通过GPS和GIS技术实时获取车辆位置及路况变化情况，可重新调整和优化车辆的行车路线。
（3）安全监管系统。安全监管系统包括车辆与货物安全状态实时监控系统、评估系统和预警系统。利用GPS车载终端和RFID电子标签，实时监控系统可以实现对车辆和货物的安全状态实时监控。货物在途安全评估因素有温度、压力、液位、泄露、介质成分等，车辆的安全评估因素有速度、位置、胎压等。由于这些参数之间的逻辑关系复杂，评估系统综合运用模式识别、信息融合技术、数据挖掘等技术对不同的列车和货物建立不同的安全状态评估模型，实现对车辆和货物安全状态的预测。当发现车辆或货物存在安全隐患时，预警系统将及时向车辆及司机发送矫正数据和语音提示信息。
（4）智能分析与优化决策系统。智能分析系统对物联网海量终端感知信息、订单信息以及客户分布规律等进行智能分析，挖掘出潜在客户以及物流规律。将系统在运行过程中的历史数据保存下来，然后进行挖掘分析并发现物流作业活动中的漏洞，实现物流智慧化。在智能分析的基础上，优化决策系统依据物流的时间、成本、服务、物流数据、客户需要等决策因素对风险进行有效预测和评估，制定出更加合理、准确和科学的决策。
（5）增值服务系统。增值服务系统包括电子支付结算、第三方认证、合同与协议管理和违约处理管理系统。电子支付与结算系统提供网上支付、移动支付、终端支付等电子支付手段以及支付宝、银联电子等第三方支付手段；第三方认证用于用户身份验证以及外部平台接入的认证，保障交易双方能够安全地进行货币支付和资金流转；合同与协议管理和违约处理管理系统提供标准化的协议条款，用以提高交易双方的谈判效率，并以第三方的角色监督智慧物流服务在协议的约束下履行。
数据中心承载着信息平台的数据存储和管理、核心计算、核心业务运营支撑、信息资源管理、信息资源服务等功能。数据中心主要包括用户数据、交易数据、货物数据、企业数据、GIS空间数据和设备数据以及数据与数据的集成和整合流程。数据中心按照统一的、标准化的数据格式集成和整合各方面的数据，从而实现与外部平台数据交换和信息共享。
支撑平台是智慧物流信息平台支撑其相应的功能所用到的关键技术的集成，这些关键技术包括：RFID射频技术、GIS/GPS技术、EDI电子数据交换技术、物联网IP组网、云计算、数据仓库与数据挖掘技术、海量数据存储与管理技术、模式识别、数据及系统安全技术等。这些关键技术支撑着整个智慧物流信息平台的运作，极大地促进专业化物流信息服务企业的发展。
物联网（the internet of things，IOT）作为新一代信息技术，成为网络通信领域的重要分支。首先，物联网的基础是互联网，互联网是物联网的基石，更简单的描述就是物联网以互联网为主要核心。其次，物联网通信方式不仅仅局限于人与人之间的通信，更是将通信形式转移到实际场景中任何两个物品之间。因此，物联网技术通过射频识别（radio frequency identification，RFID）、全球定位系统（global positioning system，GPS）、激光扫描器、红外感应器信息传感设备，按指定的协议标准进行信息交换，从而可以智能地对物品进行跟踪识别以及监控维护等操作。物联网可以单独进行局域网通信，也可以接入互联网，甚至可以和移动通信网络等融合，直接实现人类社会与物理世界的信息整合（见图2-2）。因此，物联网是一项交叉技术，融合了一些前沿关键技术。
物联网领域中有很多热门技术，例如用于标签信息读写的RFID、无线数据通信的传感网WSN、全球定位导航系统GPS、车载系统、手持终端PDA以及大型物联网架构平台NB-IOT等。正是上述这些物联网技术，使得物流中每一个节点能够融入物联网大框架中，使得每一个独立的物流模块能够相互通信，提升了物流运输的效率并构建了一体化的物流信息平台。
（1）射频识别RFID是新一代物流中使用最广泛的物联网技术。各大物流企业利用RFID技术完成了物流环节中标签信息的流转，例如仓储管理过程中使用标签记录物品信息、自动分拣系统根据电子标签读取物品具体属性、货物追溯过程中利用手持PDA和网络系统完成物品关键信息的录入。RFID技术采用无线射频手段实现基于双向通信的自动识别系统。新一代物流行业是智慧型产业，所以将会更加依赖RFID技术，通过电子标签标记各种运输的物品，各物流节点通过RFID技术识别并获取物品详细的信息，物流企业通过RFID技术能够实时掌握物流运输过程中产生的各项位置数据，从而可以智能地对运输车辆和货轮调度，进而实现对物流配送可视化管理的目的。
图2-2 物联网构架
（2）车载GPS也是物联网技术应用在物流中的成功典范，GPS系统可以对珍贵物品进行实时追踪，能够为新一代物流行业提供物流配送和动态调度功能，此外还能够帮助物流企业在运输过程中优化车辆行驶路线和调度车辆进行装卸货物等工作，使得企业在低成本下创造出较高利润。
（3）无线传感器网络是物联网的一种工业应用，对于新一代物流行业也具有非凡的意义。例如在运输途中将传感器的数据及时上传远程数据库，物流企业通过无线传感器网络，能够实现人、物之间相互通信，各项物流数据可以及时被更新上传，从而保证物流数据的完整性。
（4）使用NB-IOT类似的物联网信息一体化平台，建立智能物流网关，监控物品流向的信息，对客户产生的消费数据进行保密，实现权限性的数据查询，建立大数据分析体系等等，能够形成集中控制的物流型物联网架构。
（5）M2M技术也是物联网和物流紧密相连的完美体现，新一代物流行业中，该项技术能够通过在机器内部有效嵌入无线通信设备，实现物流节点与物品之间智能化、交互式的通信。M2M在新一代物流行业中的主要功能是对物流运输的物品和设备进行实时监控，同时掌握实际的外界环境，帮助企业科学地完成物流运输任务。因此，现代物流体系中物联网技术无处不在，以后新一代的物流也离不开物联网技术的推动。2018年，IDC和SAP的报告中预测物联网将使物流的交付和供应链效率提高15%，许多行业利用这些新技术来改善物流系统和供应链质量，期望创造更多收入。新一代物流中物联网技术还将做得更多，例如物联网将改进仓库的运作方式，改进作业流程以实现降低配送中心成本的目的；物联网还应用在物流安全领域，利用传感器网络来监测盗窃行为并保护物流资产安全；另外，物联网还可以被用于仓储管理领域，实现全智能一体化仓储管理等（见图2-3）。
图2-3 新一代物流中物联网技术应用
在大数据环境下，由于大数据具有体量大、类别多、价值密度低和处理速度快等特征，传统的数据库软件例如关系型数据库不能有效地对相关内容进行存储、管理和抓取的数据集合。从传统数据库到大数据平台的发展不仅仅是技术需求上的蜕变，更是数据管理模式的颠覆。大数据与云计算一般都会在一起被提及，相互促进、相互发展。云计算作为一种远程计算工具，可以提供强大的计算能力，高效地支撑着大数据存储、管理和分析，已经成为大数据时代不可或缺的工具。现代物流行业已经不再局限于传统物流，节点的数量每天以千万的数量级增长，每天产生的物流数量可以以亿计数，物流中产生的数据种类繁多，所以物流数据的处理已经完全达到大数据量级。物流数据又具有时效性，对于客户和供应商来讲，数据的处理速度就是第一要义，所以云计算也必然是物流计算框架的必要组件。物流中使用的云计算框架由云请求端、应用服务平台以及云提供端三个重要部分组成。首先，云提供端通过QR或者条形码、RFID、电子标签和传感器等技术，能够对货物信息进行智能感知；其次，通过虚拟自动化技术创建虚拟资源池，实现了基础架构即服务（IaaS）云业务模式；最后，提供端的业务层主要工作是协调业务间的流转，定时向用户提供SDK接口以及平台对接的Web Service及消息队列服务等。应用服务平台以大数据和云计算为支撑的操作平台，可以提供核心服务，也可以向云提供端提供管理和维护等相关功能。物流架构中的大数据技术应用的方式主要是辅助数据的存储、管理和决策以及用户消费分析等。
人工智能（artificial intelligence，AI）也是一种前沿的交叉技术，主要目的是模拟人类思维生产出一些智能化的系统，它们像人类一样在社会中发挥着相应的职能作用。近年来，人工智能能够迅猛发展，主要动力来源于信息技术和智能设备，信息技术主要是计算机技术和通信技术，例如高等复杂的运算系统、能够处理数据量巨大的云计算平台和各种高效的通信网络系统，智能设备即指嵌入式设备以及其他芯片和边缘计算机节点等。随着平台、算法、交互方式领域的不断更新和突破，新时代的人工智能技术将主要以AI+某一具体产业或行业的形态呈现出来，物流就是其一。AI+物流将会是下一代物流体系的一个主要特性。
（1）使用人工智能完成运输管理系统中的车货匹配。物流企业可以利用人工智能技术结合自身资源打造全新的货运匹配平台。基于自身货源建立数字化货运平台，低价获取社会运力。瞄准区域内非整车市场，结合自有货量和货运平台上的社会订单，提高拼货成功率和车辆装载率，使得车源和货源可以在自有资源和社会资源之间高效分配，打造具有成本优势的区域内配送线路。进一步聚焦同城货源，利用人工智能背后强大的业务逻辑和算法，帮助自带货量的物流企业打造具有成本优势的同城配送路线（见图2-4）。
图2-4 人工智能构架
（2）使用机器学习和深度学习完成无人物流驾驶和配送体系的构建，无人驾驶技术可以解决长途运输的困难，提高物流运输的效率。无人配送可以缩短配送时间，解决当前劳动力紧张的局面，解决“最后一公里”的物流配送难题。
（3）使用图像识别技术实现物流信息自动化录入，推动物流数字化发展。计算机视觉识别、深度学习等技术可以提高手写运单机器的有效识别率，大幅度地避免人工输单，同时降低这一阶段产生的误差。
（4）使用语音识别技术和视频识别技术优化智能客服系统，这些人工智能领域的计算机技术可以用来自动识别物流企业场院内外的人、物、设备、车的状态，并且学习优秀的管理经验和指挥调度方案等，进而逐步实现对物流工作人员的辅助决策，甚至可以实现自动决策。
（5）仓储的智能分拣依赖人工智能，目前已经有很多物流企业开始使用自动分拣系统，通过人工智能算法完成物流产品的分拣，完全不需要人为参与，这样可以解放劳动生产力，为企业节省成本。
（6）人工智能还能为新一代物流行业提供更加智慧的运营管理模式，设置出可以自学习和自适应的运营规则引擎，系统能够通过历史业务数据和目前业务条件制定运营决策，例如未来人工智能将会协助电商平台在不同时期根据商品一些属性自主设置订单，包括订单的交付日期、运费计算等等，同时可以自主识别当前时期是高峰期还是常规期。
（7）人工智能还能够实现物流的内部智能调度，通过对商品数量、体积等基础数据分析，对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度，如通过测算百万SKU商品的体积数据和包装箱尺寸，利用深度学习算法技术，由系统智能计算并推荐耗材和打包排序，从而合理安排箱型和商品摆放。这些人工智能技术应用于物流中的运输、仓储、配送以及管理等整个供应链各个环节中，形成高效的物流体系。新一代物流的发展离不开AI技术，因为全智能的物流行业相比现在的物流更高效，可以更精准、高速地为客户服务。
在AI技术促进下，物流产业开始出现智慧供应链。智慧供应链可以自上而下分为三个部分：智慧化平台、数字化运营以及智能化作业等。智慧化平台相当于物流的决策调度部分，数字化运营就是物流的神经中枢，智能化作业就是物流的实际操作部分。智慧供应链依赖智慧化平台的计算、思考和决策，仰仗数字化运营平台物流参数等进行有效建模，然后通过模型可以精准分析和估计，最后形成企业经营、自动化运输和仓储调度作业的最优方案。