大数据如今已经与人工智能、云计算等成为了未来发展的基础性技术。应用的领域也可谓百花齐放，渗透到了我们身边的方方面面。在仓储物流领域，大数据也同样发挥着巨大作用，对于物流的仓库选址、布局、路径规划等辅助了决策的制定。
在智慧时代来临之时，大数据的作用更加重要，应用也更加彻底。当京东在2016年5月13日宣布成立X事业部时，京东智慧物流开放平台也随之正式亮相，该开放平台是建立在物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术上，完成智慧物流向全面开放生态的转型升级。X事业部包含有无人车、无人机、无人仓等一系列的智能物流项目，是一个将大数据、人工智能等技术深刻应用的复杂场景。通过大数据技术的不断发展，也将进一步推动物流技术水平，提升效率、降低成本进而优化用户体验。
2017年6月18日京东配送机器人在中国人民大学送出日常配送运营的第一单，随着日常配送的不断进行，京东也在测试与应用中积累着大量的实验和应用数据。一旦京东配送机器人、巡检机器人达到规模化运营，京东无人车将会成为大数据认知的一个突破口，而大数据也将成为无人车应用的灵魂之眼。目前，京东以整车集成开发为主，适用于不同场景需求，开发搭载核心技术的功能化产品。在不同场景下，大数据也得到了广泛的应用。
京东无人车利用云和端的形态，人工智能和大数据计算从云上获得，当前的感知、交互认知、行为控制和协调在端上。端是无人车本身，无人车是大数据的发生器，靠GPS、摄像头、IMU惯导传感器、激光雷达产生大数据。在京东云计算数据中心，用成千上万台的CPU+GPU服务器架构，通过大数据样本做混合的大规模深度学习和强化学习的并行训练，为无人车自动驾驶系统提供定位、智能识别和检测、决策和路径优化等功能。
采集数据的设备由单目摄像头、GPS、惯性传感器、Wi-Fi/LTE通讯模块组成，将卡车司机的驾驶经验数据、道路和安全状况等驾驶里程数据保存到京东云服务器上。这些数据通过人工智能算法不停学习如何降低风险，并配合使用京东云后台对大数据的挖掘和分析处理，能够更好地实现预警数据采集、驾驶行为分析、降低事故率、提高算法准确率等一系列功能。这些大数据符合无人车自动驾驶系统的数据需求，用来对无人车的自动驾驶系统进行建模和训练，以发展和完善无人车自动驾驶系统。
设备中包含前向摄像头和室内摄像头。前向摄像头用于监控车辆周边的环境，包括交通状况、行人、自行车、车道、标志牌、交通灯等信息。这些信息会上报给云端，预测到可能发生碰撞后会发出预警，以及车道偏离预警。室内摄像头用于监控司机，如果发现疲倦或分神情况会提醒，司机打电话、发短信、刷社交媒体的行为都会被记录并会被提醒，大幅度降低车队出事故概率，降低保险费支出，改善司机的驾驶习惯，大幅提升车队运营效率。驾驶过程中，司机的驾驶行为会被全程记录下来，包括加速、转向、刹车、超车、停车等驾驶行为数据同时会被上传到云端，进行驾驶里程数据累计，这些驾驶里程数据将作为自动驾驶系统提供环境建模和训练。
无人车的竞争力体现在如下两点：
1.产品体验：这决定了企业级用户和整车制造商的最终选择，无人车产品体验的提升取决于自动驾驶里程的积累。驾驶里程不仅决定了无人车技术的迭代速度，驾驶里程的大数据本身就是一种资源，未来可合作和开放给所有试图研发无人车的公司训练使用。
2.装车数量：取决于产品体验和商业模式。如果无人车能够在短时间内将摄像头部署到上千辆、甚至上万辆自动驾驶货车、配送机器人、巡检机器人上，形成海量的驾驶里程数据，同时将会有海量的公路交通数据、仓库和分拣点的动态数据等。
未来无人车都会被联网，每一辆行驶在道路上的无人车都将会从其他无人车所学到的驾驶经验中获益。驾驶会变成一个网络行为，驾驶里程数据和驾驶行为数据能够被沉淀和累积，进行分析，并重新将新的驾驶能力分配给每一辆车。在这样的情况下，驾驶将变得更加安全，需要更多的合作，大幅提高无人车运行的效率，而大数据、智能和云平台会以个性化的服务方式更好地服务汽车制造商和保险公司。