智能物流的技术架构涵盖了多个前沿领域，其中包括自动识别技术、数据挖掘技术、末端技术以及地理信息系统（GIS）技术。
一、自动识别技术，也称为自动识别和捕获技术（Automatic Identification and Data Capture），通过识别装置与被识别物品的互动，实现信息的自动获取，并实时传输给后台计算机系统进行处理。这一技术的运用，极大地提高了物流行业的效率和准确性。
二、数据挖掘技术在智能物流中发挥着至关重要的作用。它与计算机科学紧密相连，借助统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等多种方法，深入挖掘物流数据中的有价值信息，为决策提供支持。
三、末端治理技术虽然在生产过程中对于污染控制至关重要，但随着工业化进程的快速发展，其局限性也日益凸显。为了应对这一挑战，智能物流开始寻求更先进的解决方案，以应对生产末端产生的各种污染物。
四、地理信息系统（GIS）技术是智能物流不可或缺的一部分。作为多学科交叉的产物，GIS技术以地理空间为基础，运用地理模型分析方法，实时提供丰富的空间和动态地理信息。它不仅是地理研究和决策的重要工具，还为智能物流的路线规划、货物追踪等提供了强大的技术支持。
这些技术的结合运用，为智能物流的发展提供了强大的动力，推动了物流行业的科技创新和效率提升。