1.2.4 智能物流发展的驱动因素
1.大力推进“互联网+”物流业
大数据等现代技术将发挥无与伦比的力量，物流行业将以新的模式、新的面貌发展演变。自2015年以来，各级政府先后出台了鼓励物流行业向智能化发展的政策，给物流行业发展带来丰富的想象空间，为智能物流模式带来创新机遇。智能物流应此潮流而生，发挥互联网平台实时、高效、精准的优势，有效提高物流行业的管理效率、降低成本、提高经营效益，实现运输工具和货物的实时在线化、可视化管理，激发市场主体创新活力。
物联网在物流智能化过程中充分发挥其优势，使物流产业沿正确的方向快速发展，重点发展了高效的现代化物流模式。
深入推进共同配送试点，总结推广配送试点经验，培育一批具有整合资源功能的城市配送综合信息服务平台；运用北斗导航定位等技术，并与智能化物流网络深度融合，建设智能化物流体系。
2.新商业模式涌现，对智能物流提出要求
近年来，电子商务、新零售、C2M等各种新型商业模式快速发展，从需求单一化向差异化转变，提升物流服务的质量与水平。
电子商务快速发展，行业爆发式增长的业务量对物流行业的包裹处理效率、配送成本提出了更高要求。
中国互联网络信息中心（CNNIC）公开发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年3月，我国网络购物用户规模达7.10亿户，占网民总数的78.6%。2019年，全国网上零售额达10.63万亿元，其中，实物商品网上零售额达8.52万亿元，占社会消费品零售总额的比重为20.7%。跨境电子商务快速发展，艾媒咨询数据显示，2019年中国跨境电子商务交易规模达10.8万亿元。
新零售兴起，基于大数据、人工智能等先进技术，通过互联网使线上服务、线下体验深度融合。这种零售新模式，利用消费数据优化库存，利用高效网络智能解决物流需求。
C2M兴起，由用户需求驱动生产制造，去除流通中间环节，提供高品质、价格合理、个性且专属的商品。在这种模式下，消费者诉求将直达制造商，个性化定制成为潮流，对物流的及时响应、定制化匹配能力提出了更高的要求。
3.物流运作模式革新，推动智能物流需求提升
在大数据时代，物流行业改变了原来的市场环境和流程再造，推动建立新模式和新业态，如车货匹配、众包运力等。信息化水平提升激发了多式联运的发展，新的运输运作模式正在形成，与之相适应的智能物流快速增长。
车货匹配可分为两类：同城货运匹配、城际货运匹配。货主发布运输需求，平台根据货物属性、距离等智能匹配平台注册运力，提供SOP等各类增值服务。对物流的数据处理、车辆状态与货物的精确匹配度能力要求极高。
运力众包，主要服务于同城货运匹配市场，兴起于O2O时代，由平台整合各类闲散个人资源，为客户提供即时的同城配送服务。平台的智能物流挑战包括如何管理运力资源，如何通过距离、配送价格、周边配送员数量等数据分析进行精确订单分配，以期望为消费者提供最优质的客户体验。
多式联运包括海运、公路、航空等多类型多式联运组织模式。在“一带一路”倡仪落实过程中，多式联运迎来了加速发展的重要机遇。由于运输过程涉及多种运输工具，为实现全程可追溯和系统之间的贯通，信息化运作十分重要。同时，新型技术如无线射频、物联网等的应用大大提高了多式联运换装转运的自动化作业水平。
4.大数据、无人技术等智能物流相关技术日趋成熟
无人机、机器人与自动化、大数据等技术已相对成熟；可穿戴设备、3D打印、无人卡车、人工智能等技术在未来10年左右逐步成熟，将广泛应用于仓储、运输、配送末端等各物流环节。
仓内技术，主要是机器人技术，包括AGV（自动导引运输车）、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等，主要用于仓内搬运、上架、分拣操作，可有效提升仓内的操作效率，降低物本。例如，亚马逊在13个分拣中心布局超过3万个KIVA机器人。
无人机技术包括干线无人机与配送无人机两类，其中，配送无人机研发已较为成熟，主要应用于配送末端“最后一千米”的配送。例如，京东在2017年“6·18”期间，已采用无人机在多省市农村进行小件商品配送，配送完成1000余单。全球无人机网介绍，在2019年CES（国际消费电子展）之前，京东在长沙市和呼和浩特市推出了两个智能交付站，并通过无人机和机器人配送提高自主配送能力。京东在长沙市和呼和浩特市推出的智能快递站，最后一千米的快递解决方案采用的送货机器人最多可以装载30个包裹，并在半径5千米范围内自主运送。车辆可以规划路线、避开障碍物并识别交通灯。面部识别技术使用户能够轻松、安全地收取他们的包裹。在满负荷运行的情况下，分别有50%的机器人和50%的人工快递员每天递送多达2000个包裹。
智能数据底盘、大数据分析技术通过对商流、物流等数据的收集、分析，主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面。例如，京东采用数据预测方式，提前洞察消费者需求，并进行预先分仓备货。
仓内技术中的可穿戴设备技术，干线技术中的无人卡车，智能数据底盘中的物联网、人工智能等技术多处于研发测试阶段，可应用于仓内智能分拣、末端产品配送、干线货物运输、产品溯源、决策支持等方面。例如，在DHL荷兰仓内，员工可根据智能眼镜识别包裹体积、目的地信息等图像提示进行高效分拣。