陈荣佳：用一套系统推动中国物流智能化再升级

　　访谈记者：周舟

　　被访嘉宾：陈荣佳，深圳市美社信息咨询有限公司董事长兼总经理

　　记者：陈总您好，我们注意到您近年来在物流技术领域非常活跃，特别是您研发的货运资源智能匹配管理系统在行业中反响强烈。请您谈谈这套系统最初的研发动机。

　　陈荣佳：谢谢您的关注。我本身在国际物流行业深耕十几年，经常听到货主抱怨“找不到合适的车”，司机也在发愁“空车跑来跑去没货”。其实资源并不短缺，问题出在匹配效率低、信息流断层严重。于是我带着团队从底层逻辑入手，希望打造一套“会思考”的智能撮合系统，解决货运调度长期存在的低效与浪费。这就是货运资源智能匹配管理系统的出发点——它通过多维度数据建模，把货主需求、司机位置、车辆类型、路径偏好、时效要求等统筹考虑，实现秒级撮合、动态调价和自动调度。

　　记者：这听起来像是物流“中枢神经系统”的雏形。那么它在实际场景中的落地效果如何?

　　陈荣佳：效果很直观。比如我们在深圳盐田港的集装箱调度系统中部署后，平台的日均调度效率提升了260%，司机空驶率下降约18%。在宁波港和青岛港出口业务区的试点，系统实现了90%以上的智能匹配准确率，运输响应时间从30分钟压缩到不足5分钟。更重要的是，它并不是一款孤立的产品。我们将其与其他几个关键系统集成应用，打造出“港口—车辆—货物—客户”全链路智能生态。

　　记者：您提到的其他系统，是否可以具体介绍一下?

　　陈荣佳：当然可以。比如我们的《绿色节能型物流路径智能优化系统》，它运用了多目标优化算法，在确保运输时效的基础上最大化节能减排。我们与华南某大型家电制造商合作部署该系统后，其运输路线碳排平均降低了13.5%，高峰期甚至达到17%，还获得了当地绿色供应链示范单位称号。再比如《港口通关时效智能预测系统》，这个系统特别适用于出口企业和货代公司。我们通过接入港口历史数据、政策节点、通关拥堵模型等因素，为客户提供“提前3天”的清关时间智能预判。在服务浙江一家出口电商平台时，这项功能帮助他们优化订单履约流程，订单逾期率从8.4%下降至2.1%，同时避免了大量因延误产生的客户投诉。

　　记者：这些都是非常实际、可量化的效果。那么系统之间是如何协同的?是否有统一平台?

　　陈荣佳：非常好的问题。我们还有一个系统叫《物流全链路数据可视化分析平台》，它是我们整个技术体系的“神经中枢”。所有业务数据、调度结果、风险预警、司机履约评分、客户满意度等，都会以可视化图谱实时呈现。通过这个平台，企业决策者不需要翻表格，不需要“问一圈”才能了解现状，只需看屏幕，就能一眼掌握物流全景数据，支持战略调整和成本控制。我们希望未来通过这个平台将所有系统联成一个“智慧物流大脑”，实现多角色协同、多企业共用，真正推动行业走向数据驱动、协同智能的下一阶段。

　　记者：从您这些案例中可以看出，您在推动整个行业结构性升级。这是您创业初期就有的愿景吗?

　　陈荣佳：其实刚开始只是想解决调度的一个“烦”，但越做越深入，我意识到，物流智能化不仅是企业提效的工具，更是推动中国供应链体系战略升级的支点。我们国家是全球制造中心，物流强国的建设离不开数智化底座。我想做的，是把我们这些系统做实、做稳、做精，用技术去解决那些“看似小却影响全局”的问题。

　　记者：那么接下来您的技术团队有哪些计划?

　　陈荣佳：我们正在研发SaaS化版本，特别是针对中小物流企业和产业园区。还将引入图神经网络(GNN)模型，让路径和司机匹配更智能。我们也在与几个省级平台洽谈，探索区域智慧物流数据中台的可能性。同时，我们也在与一些行业协会合作，尝试将我们总结出的算法模型、调度规则写入行业规范，让更多企业受益。

　　记者：听完您的分享，我们相信您和您的团队在中国智慧物流的道路上将发挥更大的作用。感谢您的时间!

　　陈荣佳：感谢这次的采访，我们会继续用技术为中国物流赋能，让“看不见的系统”带来“看得见的改变”。