8月20日，第十八届现代物流科技创新大会于包头召开，并揭晓了2025年度中国物流与采购联合会科学技术奖榜单，该奖项是经国家科技部批准、中国物流与采购联合会设立的行业奖项，系国家科技部唯一授权并登记备案的供应链领域社会力量颁奖。与图的“基于与图数智时空的零售网格中台项目”脱颖而出，斩获科技进步一等奖，这是对与图场景化优势、大数据及技术算法实力的充分认可，更预示着零售行业数智化转型的全新可能。
在移动互联网蓬勃发展的当下，零售行业面临着严峻的挑战，深陷三重矛盾之中：线下场景与线上业务相互割裂，促销信息盲目推送，导致转化率不尽人意；区域分单低效，收货地址模糊不清，常常造成即时配送延误；供需决策过度依赖经验，门店选址失误率居高不下。追根溯源，这些问题的关键在于线下物理空间与线上数字世界之间存在“断层”，使得企业无法精准感知用户真实场景、无法实现物流节点的精准连接、 无法直观判断供需匹配情况。
为了打破这一困局，“基于与图数智时空的零售网格中台项目”应运而生，成功串联起“用户场景识别-线上引流-物流配送-供需决策”全链路数字化运营，最终达成精准营销、及时配送、高效选址的目标。
网格数据资产，夯实数智根基
在项目推进过程中，逐步积累起了庞大且完整的网格数据资产，涵盖1500万AOI、全国四级五级行政区划、50万小区数据、5000万楼栋级AOI、商圈数据、5亿Geohash栅格、6亿H3栅格等。这些丰富的数据被广泛应用于各类业务分析场景，基于对网格的深度洞察分析，实现了基于人货场的精准匹配，为后续的营销、配送、选址等环节提供了坚实的数据支撑。
营销精准发力，实现提效增收
项目将网格与1.3亿POI数据以及京东零售的商品、流量、搜索、订单、履约、门店、行业等数据进行点面匹配，衍生出多种网格洞察分析方式。这一创新举措助力企业在营销推送方面更加精准，店铺选址更加高效，品类管理更加科学。
在线上，通过结合用户位置和网格洞察，能够迅速判断出用户最有可能的消费场景和需求，并在第一时间向用户端实时推送相关商品推荐、折扣券或满减活动。比如，系统能够敏锐捕捉到写字楼白领对“续命咖啡”的需求，以及商圈年轻人对“网红零食”的喜爱，推送的优惠精准命中用户需求。从此，线上发券告别“广撒网”模式，在京东零售实践场景中，凭借网格洞察实现精准投放，直接带动订单量增长了25%。
在线下，构建起地图可视化的供需匹配分析平台。该平台整合前期积累的网格、POI、历史订单和用户行为数据，利用GIS引擎在地图上进行可视化渲染，将不同网格的订单密度、访问量、商品需求类型以及门店或仓库的分布情况直观呈现出来。企业可以对网格进行量化评分评级，进而制定合理的拓店策略或产品品类配置策略，有效降低资源错配风险。项目落地后，网格数据如同“军师”一般，为京东线下零售排忧解难。3C线下店一年内成功拓店600家，健康线下拓店4万家、医药前置仓增加110个，同时，新店成活率提高至85%，库存周转加快15%，显著提升了企业的运营效率和经济效益。
配送效率飞升，成本显著降低
在配送场景中，快递业务网格与用户订单数据的点面匹配，实现了99.99%高准确率的分单，帮助企业更及时配送，严守时效承诺。
而地址大模型的应用，更是为配送效率的提升提供了强大助力。与图地址大模型作为业内首个一站式解决地址“全”场景的多模态大模型，融合了“文本语言+地理位置+轨迹形状”的多模态技术，并对京东商流、物流的TB级数据进行深度学习。它不仅能够将模糊表述精准转换为经纬度，还具备智能纠错功能。例如，当用户把“XX路88号”误写成“8号”时，系统会结合周边POI和历史配送记录自动修正，配送员也能更加理解“XX路第三个红绿灯左转的老药店”这样的“口语化地址”。如今，配送员无需再四处问路，超时配送率从4‰大幅降至1‰，用户催单电话也大幅减少。
项目的成功实践，充分证明了LBS数据、网格洞察与零售业务深度结合所蕴含的巨大潜力。展望未来，随着越来越多的企业引入此类先进技术，零售行业有望彻底告别过去的“粗放增长”模式，迈入“用网格洞察市场、靠数据决策、凭智能提效”的崭新时代。而与图的零售网格中台，无疑是这场变革的先行者，它让我们坚信，零售的未来必然属于那些“懂时空、会洞察、善创新”的企业。这场由数智时空点燃的零售新赛道，才刚刚拉开帷幕，精彩正徐徐上演。
