21世纪以来,全球汽车制造企业发展迅速。每辆汽车平均由一万个零部件构成,从零部件采购,一直到车辆最终下线被运往4S店,各个环节都涉及到物流。目前汽车制造企业物流模式仍为采购模式,供应商与制造企业达成协议按需采购,这种方式会造成资源严重浪费。随着需求与供应数量增加,传统按需订货方式已经不能满足汽车制造企业发展需求,为了能够提高生产柔性,促进汽车制造企业发展,采用智能匹配技术尤为重要。文章首先搜集查阅了云物流智能匹配方法有关研究,通过对比研究内容,研究方法和研究现状,提出智能匹配方法选择对汽车制造企业实现发展目标十分必要。其次通过对汽车制造企业云物流资源进行整理,归纳云物流资源种类和结构类型。进而构建了实现云物流服务匹配采用的整体框架,并从汽车制造企业角度出发,理清汽车制造企业生产制造过程中涉及物流需求各个环节,将汽车制造企业云物流资源描述为计算机资源。最后详细分析目前云物流资源发现及智能匹配的方法,归纳出基于启发式算法、基于模块的和基于过程三种智能匹配方法,在同时考虑专家智能匹配方法表现和企业期望基础上,选取对汽车制造企业影响最大的指标,利用扎根理论归纳出五种对汽车制造企业云物流发展最重要的影响因素,按照不同方法在不同指标表现,对三种方法自身具有的优势与劣势进行详细对比。本文在考虑汽车制造企业自身现状和发展前景基础上,结合不同智能匹配方法自身特性,构建前景模型,帮助企业选取适合自身发展的智能匹配方法。在汽车制造企业云物流发展为实现灵活、优质、高效、准时、低耗、清洁目标任务选取智能匹配方法提供理论参考及一定的指导作用。