(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，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，保密客户产生的消费数据，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。

　　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的一份报告中预测物联网将使物流的交付和供应链效率提高15%，许多行业内的专家正在利用这些新技术来改善物流系统和供应链的质量，期望创造更多收入。

　　2.人工智能技术

　　人工智能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，他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，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。

　　人工智能将会是新一代物流行业的一项重要支撑技术：

　　(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。

　　图 1.5 AI 整体架构

　　(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，无人驾驶技术可以解决长途运输的困难性，提高物流运输的效率。无人配送既可以缩短配送的时间，同样也可以避免用户与配送员之间的冲突，解决最后一公里的物流配送难题。

　　图 1.6 AI+物流应用示意图

　　(3)使用图像识别技术实现物流信息自动化录入，提高了物流员工的工作效率。计算机视觉识别、深度学习等技术可以提升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于人工智能，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，同时可以能自主识别当前时期是否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系统，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，由系统智能地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方案。

　　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。

　　3.大数据与云计算技术

　　在大数据环境下，传统的数据库软件不能有效地对相关内容进行存储、管理和抓取的数据集合，因为大数据具有体量大、类别多、价值密度低和处理速度快等特征。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。

　　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。应用服务平台以大数据和云计算为支撑下的操作平台，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。

　　新一代物流中离不开大数据和云计算的服务支撑：

　　(1)例如物流配送中心的选址问题，近几年前沿的研究报告中，大数据和云计算技术为配送选址提供了很多参考方案，并且已经通过很多实践取得丰厚的成果。

　　(2)云计算与大数据还可以实现路径监控、物流资源的合理分配等功能，有利于实现车辆调度、优化路线、信息查询等相关计算;物流资源指运输资源和存储资源，只需要从海量的数据中提取当前的需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。