当前物流行业的智能化进程正面临一个根本性挑战：面对复杂场景和长链路挑战，数据如何从“可获取”走向“可信任、可驱动”？

物流行业的传统数据采集方式往往局限于单一维度或事后记录，难以支撑对时效、精度要求极高的现代供应链运营。

近日，京东物流基于每日数千万订单的海量复杂场景业务实践，沉淀并打造了行业首个覆盖货品全要素的高质量数据集，目前已在仓储管理、分拣处理、商家计费、运输配送、客服体验等五大关键场景中完成验证，实现了从数据生成到决策执行的无缝闭环，单季度即带动运营增收降本超千万元。

商品SKU复杂，拣货抓取难？

智能建模终结机械臂“视觉盲区”

传统物流数据采集依赖人工或单一传感器，无法整合视觉、尺寸、重量等多源信息，难以形成对货品状态的完整画像。例如在自动化仓储的拣货场景中，面对数万SKU、非标摆放、密集堆叠的商品，即使是智能仓中的机械臂也会因为缺乏高精度三维信息而“失明”，进而降低识别和抓取成功率。

为破解数据采集维度片面的痛点，京东物流通过自研的高精度3D扫描系统与多目视觉阵列，为海量商品建立毫米级精度的三维数字模型，并结合深度学习的抓取点标注，形成了机械臂的“视觉图谱”。

▲提供商品精确三维信息的点云数据图

同时，通过采集关节轨迹、力度反馈等关键遥操数据，京东物流构建了机械臂的“动作库”，结合跨模态融合技术，能够将“视觉图谱”与“动作策略”对齐，让机械臂不仅能“看清”杂乱货堆中的目标商品，更知道如何最稳定、最高效地抓取。

商品尺寸算不清，物流计费难？

多模态闭环校验化解对账纠纷

物流运费常按商品尺寸、体积、重量计算，但商品物理属性长期依赖人工抽检或粗略估算，效率低下且误差率很难控制。这就导致商家抱怨被多收费，物流方则苦于“成本倒挂”，双方对账耗时耗力，不仅容易引发计费纠纷，也让后续的耗材推荐、车辆配载等优化决策没有了明确依据。

针对标注加工的低效性，京东物流采用空间多模态大模型辅助标注，识别商品表面关键信息，对缺失数据自动生成文本描述并补全。例如当商品进入分拣线，3D相机、结构光扫描仪、智能秤随机多源同步采集，大模型则辅助补全数据缺失，系统自动比对视觉测量值与商品详情页文本描述，一旦偏差超阈值，Agent智能体便立即触发O.P.A.R.（观察-规划-行动-反思）闭环，使得调度机器人重新扫描，进而确保商品物理属性数据的高度可信。

▲检测商品物理信息的深度图

目前，该方案已应用于数万家平台商家的计费结算，商品物理属性采集精度达高达95%以上，商家调账纠纷更是下降了50%。更重要的是，该标准化数据还为仓内智能补货、运输路径规划等上层应用提供了标准化的数据基底，形成从“可信数据”到“智能决策”的正向循环。

物流环节多、链条长，统一管理难？

闭环数据管控物流全链路风险

数据流与业务流脱节，始终是传统物流数据应用的一大缺陷。例如对于易碎品运输，传统方式依赖人工肉眼识别，不仅漏判率高，识别结果也无法自动流转至包装、分拣、运输等下游环节，这就导致识别成功却没保护好，不仅带来直接货损，更严重影响了客户体验。

针对数据应用闭环的断裂性，京东物流创新研发了分体式分拣、货箱复合分拣等机器人系统，并结合3D建模与遥操数据，实现“感知-决策-执行”一体化。

▲复合机器人分体式分拣方案

例如，在仓储拣选场景，机械臂基于高精度三维模型与抓取热力图，能够自主完成货品识别、定位与抓取，提升作业效率与准确率。同时，京东物流还嵌入自主决策模块，实现数据质量的实时监控与动态优化，若系统检测到视觉测量结果与商品信息库记录不符，将自动触发重新扫描流程，形成“感知-校验-复核”闭环。

▲视觉识别及优先抓取示意

特别是在易碎品识别场景中，系统通过整合商品文本描述、图像特征与历史破损数据，能够自动打标“易碎品”并输出置信度。当置信度超过设定阈值时，系统将联动仓储、包装、运输环节实施差异化管控，实现从货架摆放建议到包装材料推荐的全链路保障。在与某高端白酒品牌合作中，该方案已使品牌商在春节大促的运输破损率降至行业最低的0.05%。

当前，物流行业的竞争正从网点密度、仓储面积等硬实力，转向数据采集、处理和应用的软实力。京东物流覆盖“仓、拣、运、配”全链路的货品全要素数据集，已面向行业输出“异狼机械臂”、“京慧”、“与图”等高可用的智能决策服务与工具，成为赋能行业智能化升级的重要引擎。未来，京东物流将持续拓展数据集在跨境物流、绿色供应链等场景的深度应用，不断推动行业共建安全、可信、互操作的数据空间，助力中国物流行业迈向“数据驱动”的智能化新时代。