智能物流的技术体系包括：自动识别技术；数据挖掘技术；末端技术；GIS技术。
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一、自动识别技术（Automatic Identification and Data Capture）就是应用一定的识别装置，通过被识别物品和识别装置之间的接近活动，自动地获取被识别物品的相关信息，并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的一种技术。
二、数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
三、末端治理（end-of-pipe treatment）是指在生产过程的末端，针对产生的污染物开发并实施有效的治理技术。但随着时间的推移、工业化进程的加速，末端治理的局限性也日益显露。
四、GIS技术（Geographic Information Systems，地理信息系统）是多种学科交叉的产物，它以地理空间为基础，采用地理模型分析方法，实时提供多种空间和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。
GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。
GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：
1、网点标注：将物流企业的网点及网点信息（如地址、电话、提送货等信息）标注到地图上，便于用户和企业管理者快速查询。
2、片区划分：从“地理空间”的角度管理大数据，为物流业务系统提供业务区划管理基础服务，如划分物流分单责任区等，并与网点进行关联。
3、快速分单：使用GIS地址匹配技术，搜索定位区划单元，将地址快速分派到区域及网点。并根据该物流区划单元的属性找到责任人以实现“最后一公里”配送。
地图作为大数据可视化重要的表达方式，可将物流数据及业务从地理纬度进行整合及可视化展示。
从物流运输到货物分拣再到站点配送，运用数据可视化技术涵盖物流业务全部链条，满足物流行业各环节的可视化需求。可视化功能和 GIS 相结合，让用户可以将已有的地理信息数据进行展示和查询，以丰富的可视化形式将地理信息系统（GIS）数据进行展示和叠加，实现如站点分布、物流线路轨迹、区域信息查看等。有效提升物流运输效率，降低物流管理成本，优化物流各个环节，促进智慧物流行业的建设和发展。
精准决策：结合真实环境中所采集到的装载量、客户分布、配送订单、送货线路交通状况等变化因素，对公司的运输线路进行优化处理，实现以费用最小或路径最短等目标为出发点的运输路径规划。可对海量数据进行有效筛选，浓缩出精简数据，辅助用户直观分析决策。
及时响应：对车辆行驶进行实时偏移路线预警、紧急情况报警、求助信息发送等安全管理，保障驾驶员、车辆、货物的安全。做到快速准确地传递监控到的异常情况，及时通知相应部门根据系统提供的解决预案进行有序处理。
降本增效：GIS 智慧物流能满足掌控运行车辆的地理位置信息，及时对配送中客户产生的配送效劳需求予以满足。从而优化运输路线，减少运送时间，降低物流成本，全面提升物流增值效劳的水平。
透明化管理：监控中心可借助于Hightopo GIS 根据车辆信息、位置、道路交通状况向车辆发出实时调度指令，用系统的观念运作企业业务。达到充分调度货物及车辆的目的，降低空载率，使运输全程变得透明化，对全链条订单进行保姆式追踪和整合，让物流运输更加集约高效。
在大数据、人工智能、物联网等高新技术深度融合下，加快催化智慧物流发展，引领物流行业划入全新时代。
实时动画形式真实还原船舶停靠各港口的行驶路线，且提供实时信息交互功能与历史信息回溯对比，用户仅需点击【航线查看】，即可追踪船舶动态信息。以“任务推进”形式实现智慧港口的“扁平化管理”，促进信息共享，强化货运航线管理水平。
在物流领域，物联网只是一种技术手段，实现智能化的物流才是目标。
在如今的物联网时代，智能除了获取信息外，还要将采集的信息通过网络传输到数据中心，由数据中心做出判断和控制，进行实时调整。所以智能实际上是一个动态的控制反应过程，是在不断调整的。这个调整是根据实时采集的信息做出的判断和控制，要动起来，要有联网，要在线运行。由此可见，自动化、信息化、网络化，是能够体现这个时代智能的三个主要特征。
智能物流的出现，标志着信息化在整合网络和管控流程中达到了动态的、实时进行选择和控制的管理水平。所以，一定要根据自身的实际水平和客户需求来确定信息化的定位。智能物流将是物流业未来发展的方向。
