十四年前，俞灵刚刚踏入交通规划行业时，可能并未预料到自己将深度参与到中国港口物流的数字化变革之中。多年来，他亲历了我国港口从传统装卸作业到现代化、智能化运营的转型全过程，也深切体会到在庞大物流网络中，资源错配、响应滞后、效率瓶颈曾是怎样的常态。

“港口不仅是货物交接的场所，更是全球供应链的‘承压节点’。”俞灵在一次行业交流中提到。他举了一个例子：某大型集装箱码头曾因船舶集中到港、堆场调度失衡，导致整体作业效率下降30%，单船平均在港时间延长近10小时。这类场景让他意识到，依靠传统人工经验已难以应对现代港口的复杂动态，“系统化的智能决策将成为必然选择”。

这种从规划者到技术革新者的身份延伸，并非偶然。作为中交第三航务工程勘察设计院有限公司规划与产业研究院执行院长，俞灵主持过多项重大港口规划与物流优化项目，从长三角到粤港澳大湾区，都留下他团队的规划印记。十四年来，他从宏观战略研究到具体项目落地，逐步构建起一套对港口运营的系统理解。正是这种双重经验，催生了他对“港口物流智能优化系统V1.0”的研发决心——如何让系统既懂管理，又懂业务?

“港口物流智能优化系统V1.0”应运而生。该系统摒弃了传统依赖人工经验调度模式的局限性，将算法维度拓展至船舶动态、堆场利用率、机械配置、车辆路径乃至气象水文等多重因素，通过运筹优化与机器学习技术的融合，构建出一套动态响应、实时决策的智能操作体系。

在操作层面，该系统的价值首先体现在“由被动到主动”的预测能力上。系统可基于历史数据与实时动态，对未来48小时的作业负荷进行预测，并自动生成机械、人力、堆场等资源的预分配方案。在管理层面，系统则展现出多目标协同优化的特色。它不再局限于单点效率的提升，而是统筹考虑成本、时间、安全与能源等多维指标。例如在面对集装箱码头岸桥分配、堆场选址与集卡路径规划等复杂场景时，系统通过算法同步优化，避免了传统作业方式中各类环节相互脱节的现象。

“真正的优化，藏在系统性的协同之中。”俞灵这样阐释系统的设计理念。港口作业的特殊性在于其多主体、多环节、强耦合的运作特性。一个环节的延误会像多米诺骨牌一样传导至整个物流链，而外部因素——如航道管制、天气变化等——又加剧了系统的复杂性。传统调度模式往往只能事后响应，而俞灵团队开发的系统则凭借“实时数据+智能算法”实现了事前的动态调整。

尤为值得一提的是，系统内置的“策略模拟器”可对上万种作业场景进行推演。当某艘船舶因天气原因延迟抵港，系统不仅能实时调整该船作业资源，还会同步优化后续作业序列，甚至关联修改集疏运车辆的到港时间，从而最小化扰动传播。这种能力，让港口运营者首次体验到从“疲于应对”到“从容调度”的转变。

俞灵的愿景并未止步于此。他透露正在推进系统与数字孪生技术的融合，目标是构建具备自主学习能力的“港口智能体”。同时，他也强调数据开放与行业协同的重要性：“只有实现港口、船公司、货代与运输企业间的数据互信与共享，才能真正释放全局优化潜力——这已不是技术问题，而是发展模式问题。”

有人说，港口是观察经济脉动的窗口，其运作效率直接影响国家贸易竞争力。而俞灵用他的创新成果表明：当智能算法深度融入港口运营，传统物流节点也能焕发出前所未有的智慧活力。

他的探索给予行业一个启示：未来的港口竞争，不再取决于规模大小，而取决于能否在复杂网络中保持敏捷、可靠与高效。正如他常对团队强调的那样：“我们不是在开发一套软件，而是在探索港口运营的未来形态。”

如今，这位深耕行业十余年的专家依然在港口与数字化的交汇处努力前行。他的身影仿佛在诉说：当物流与智能真正融合，港口将不再只是贸易的节点，而成为赋能全球供应链的智慧枢纽。(陈嘉瑞)

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