線上物流產生大量的商業交易數據，使得物流大數據從理想走向現實。數據驅動的商業模式推動工業智能化轉型，大幅提升物流效率。物流大數據服務的典型應用場景主要包括以下幾個方面:實現基礎數據的互聯互通，減少物流信息的重復采集，消除物流企業的信息孤島現象，提升整體服務水平和效率；加強網絡規劃，通過歷史數據分析、銷量預測、成本分析等維度優化倉儲、運輸、配送網絡布局；庫存調配，在物流企業普遍采用的多級物流網絡中，實現科學的庫存調配，智能預測補貨，提高整個供應鏈的效率。

目前物流技術服務的應用場景主要包括以下幾個方面:一是自動化設備，主要通過自動化立體倉庫、自動分揀機等設備實現存取、分揀、搬運、分揀等環節的自動化；是智能設備的應用，通過自主控制技術，如分揀機器人、AGV等，智能抓取、碼垛、搬運、自主導航，使整個物流作業系統具有高度的可擴展性。典型的應用場景是智能終端。使用高速網絡化智能終端設備，物流運作將更加高效便捷，人機交互更加人性化。

中國智能物流正處于從基礎期向導入期過渡的重要階段，發展空間巨大。AGV負責人認為，大數據技術是構建智能物流的基礎。在大數據技術的支持下，人和物流設備將更加緊密地結合在一起，形成功能巨大的智能物流系統，實現物流管理和物流作業的自動化和智能化。

同時，要利用互聯網技術和互聯網思維，推動互聯網與物流業的深度融合?！盎ヂ摼W加物流”服務的典型場景是:“互聯網加高效運輸”，通過搭建互聯網平臺，實現貨運信息的在線對接和實時共享，有效整合過去分散的貨運市場，改善運輸組織，大幅提高貨運運營效率；“互聯網加智能倉儲”是指通過開發全自動倉儲系統，實現貨物上架、分揀、貼標簽，大大提高倉儲效率和管理水平。“互聯網加便捷配送”，通過互聯網進行集中配送、智能配送等。，有效解決了“落后一公里”的痛點。