自動識別技術
自動識別技術是建立在計算機、光學、機械、電學和通信技術發展基礎上的壹種高度自動化的數據采集技術。它是通過應用某種識別設備，自動獲取被識別對象的相關信息，並提供給後臺處理系統完成相關後續處理的技術。它可以幫助人們快速準確地自動采集和輸入海量數據，在運輸、存儲和配送等領域得到了廣泛的應用。經過近30年的發展，自動識別技術已經發展成為由條形碼識別技術、智能卡識別技術、光學字符識別技術、射頻識別技術和生物識別技術組成的綜合技術，並朝著綜合應用的方向發展。
條形碼識別技術是目前應用最廣泛的自動識別技術，它利用光電掃描設備讀取條形碼符號，從而實現信息的自動輸入。條形碼是代表某種信息的符號，由壹組條、空格和相應的字符按特定規則排列而成。不同的編碼系統有不同的條碼符號組成規則。常用的編碼系統有:
EAN/ UPC條碼、128條碼、ITF-14條碼、交錯條碼、三九條碼、庫德巴條碼等。射頻識別(RFID)技術是近年來發展起來的壹種現代自動識別技術。它利用感應、無線電波或微波技術的閱讀器設備，以非接觸的方式讀取RFID標簽，從而達到自動采集數據的目的。能識別高速運動物體，同時讀取多個物體，具有抗惡劣環境、保密性強的特點。
生物特征識別是壹種利用人的生理或行為特征來識別人的技術。生物特征包括手型、指紋、臉型、虹膜、視網膜、脈搏、耳廓等。，行為特征包括簽名、聲音等。由於人的特征是不可復制的，這種技術的安全性相對於傳統的身份驗證機制有了很大的提高。人們已經開發了六種生物識別技術，如虹膜識別技術、視網膜識別技術、人臉識別技術、簽名識別技術、語音識別技術和指紋識別技術。
數據挖掘技術
數據倉庫出現於20世紀80年代。
在1990年代中期，它是壹個面向主題的、綜合的、非易失的和隨時間變化的數據集。數據倉庫的目標是存儲、提取和維護數據倉庫中經過處理的不同來源和結構的數據。它支持全面、海量和復雜的數據分析和處理以及高級決策支持。數據倉庫給予用戶隨意提取數據的自由，而不會幹擾商業數據庫的正常運行。
數據挖掘是基於大量不完整的、有噪聲的、模糊的和隨機的實際應用數據，
挖掘隱藏的、未知的、有潛在價值的知識和規則以供決策的過程。壹般分為描述性數據挖掘和預測性數據挖掘。描述性數據挖掘包括數據匯總、聚類和相關性分析，而預測性數據挖掘包括分類、回歸和時間序列分析。其目的是對數據進行統計、分析、綜合、歸納和推理，
揭示事件之間的關系，預測未來發展趨勢，為企業決策者提供決策依據。
人工智能技術
人工智能(Artificial intelligence)是探索用各種機器模擬人類智能的方法，使人類智能得以物化和延伸的學科。它借鑒仿生學，用數學語言抽象地描述知識，模仿生物系統和人類智能機制。主要有三種方法:神經網絡、進化計算和粒度計算。
神經網絡:神經網絡是在生物神經網絡研究的基礎上，模擬人類圖像直覺思維的壹種並行處理網絡，是根據生物神經元和神經網絡的特點，經過簡化、歸納和提煉而總結出來的。神經網絡的主要功能主要包括聯想記憶、分類聚類、優化計算。雖然神經網絡存在結構復雜、可解釋性差、訓練時間長等缺點，但由於其對噪聲數據容忍度高、錯誤率低的優點，以及各種網絡訓練算法如網絡剪枝算法、規則提取算法等的不斷提出和改進，神經網絡在數據挖掘中的應用越來越受到用戶的青睞。
進化計算:進化計算是模擬生物進化理論發展起來的壹種通用的問題求解方法。因為它來源於自然界的生物進化，具有天然生物極強的適應性特征，使得解決傳統方法難以解決的復雜問題成為可能。它采用多點並行搜索的方式，通過選擇、交叉、變異等進化操作反復叠代。在個體適應值的指導下，每壹代的進化結果都比上壹代好，這樣壹代壹代地進化，直到產生壹個全局最優解或全局近優解。最具代表性的是遺傳算法，這是壹種基於自然界生物遺傳進化機制的自適應優化算法。
粒度計算:早在1990。
年，中國著名學者張越和張玲討論了粒度問題，並指出“人類智能的壹個公認特征是人們可以從極其不同的粒度中學習”
在網上觀察分析同壹個問題。人們不僅可以在不同粒度的世界中解決問題，還可以從壹個粒度的世界快速跳到另壹個粒度的世界，自由往返，毫無困難。這種處理不同粒度世界的能力，是人類解決問題的有力體現。”隨後，紮德
在討論模糊信息粒度理論時，提出了人類認知的三個主要概念，即粒度(包括將整體分解為部分)、組織(包括從部分整合整體)和因果關系(包括因果關聯)
並進壹步提出了粒度計算。他認為粒度計算是壹把大傘，涵蓋了粒度理論、方法論、技術和工具的所有研究。目前主要有三種理論:模糊集理論、粗糙集理論和商空間理論。
GIS技術
GIS是構建智能物流的關鍵技術和工具。利用GIS可以構建物流的地圖，將訂單信息、網點信息、配送信息、車輛信息、客戶信息等數據在壹張地圖中進行管理，實現快速智能的訂單分揀、合理的網點布局、合理的配送路線規劃、包裹監控管理。
GIS技術可以幫助物流企業實現基於地圖的服務，如:1、網絡標註:將物流企業的網絡和網絡信息(如地址、電話、配送等信息)標註在地圖上，方便用戶和企業管理者快速查詢。2.分區:從“地理空間”的角度管理大數據，為物流業務系統提供業務分區管理的基礎服務，如劃分物流計費的責任區域，關聯網點等。3.快速賬單分揀:利用GIS地址匹配技術，搜索定位分區單元，快速分配區域和網點地址。並根據物流劃分單元的屬性，找到負責人，實現“最後壹公裏”配送。4.車輛監控管理系統，可以對貨物從發貨到客戶到達的全過程進行監控，減少貨物損失；合理調度車輛，提高車輛利用率；各種報警設置保證了貨運司機和車輛的安全，節約了企業資源。5.物流配送路線規劃輔助系統用於輔助物流配送規劃。合理規劃路線，保證貨物快速到達，節約企業資源，提高用戶滿意度。6.數據統計和服務，將物流企業的數據信息直觀的展現在地圖上。通過科學的商業模型、GIS專業算法和空間挖掘分析，洞察其他手段無法理解的趨勢和內在聯系，從而為企業制定營銷策略、規劃物流路線、分析合理區位、分析預測發展趨勢等各種商業行為構建良好的基礎，使商業決策系統更加智能和準確，從而幫助物流企業獲得更大的市場機會。
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