主线科技从单车智能到网络协同，加速构建AI Native基础设施

今年以来,人工智能与交通运输的融合明显提速。相关部门联合印发了《人工智能+交通运输典型应用场景创新行动方案(2026-2028年)》,围绕智能驾驶、智慧公路、智能航运等方向推进场景落地;与此同时,新能源重卡的国家层面推进方案也正式出台,为新能源商用车的规模化应用提供了政策支撑。在政策与市场的双重驱动下,自动驾驶卡车正从技术验证阶段加速迈向真实物流场景的规模化运营。

在这一进程中,以主线科技为代表的L4级自动驾驶卡车企业,正尝试将技术能力从“让一辆车跑起来”拓展至“让整个物流网络协同运转”。

从真实场景出发,自动驾驶物流走出实验室

物流是典型的物理世界场景,车辆需要与道路、港口设施、装卸设备、运输任务持续交互,任何技术路线都必须经受真实运营环境的检验。

主线科技是国内较早将自动驾驶系统带入真实物流生产环境的企业之一。从天津港全国首个港口自动驾驶示范区起步,到首个智慧零碳码头实现百台级无人驾驶车队常态化运营,再到宁波舟山港、广州港、烟台港、郑州陆港及边境口岸等多个物流枢纽,其自动驾驶卡车已覆盖多种类型的实际运输任务。

在港口场景之外,主线科技进一步将智能运力延伸至公路干线,在快递快运、大宗运输、能源运输等领域展开实践,并在“北粮南运”“疆煤外运”等国家重要运输通道推进应用。这一路径体现了从物流节点的“点”向运输线路的“线”逐步拓展的逻辑。

多车协同:从“一辆车”到“一支车队”

当单车智能逐步成熟,行业面临的下一个课题是多车协同。主线科技推出的Trunk CAFC智能编队系统,通过协同感知、协同决策、车车通信和云端调度,实现多辆卡车围绕共同运输任务进行协同运行。从京津冀跨省市常态化运输,到“1+4”新能源重卡自动驾驶编队,多车协同已从技术演示进入实际运营阶段。

围绕不同物流场景,主线科技还形成了Trunk Port、Trunk Pilot、Trunk City和Trunk Cloud等产品与解决方案,分别覆盖物流枢纽、公路物流、城市运输及运营管理。自动驾驶所解决的问题,也从“一辆车怎么跑”逐步扩展到“一支车队怎么跑”,再到“整个物流网络如何运行”。

构建AI Native物流基础设施

我国已建成规模庞大的“通道+枢纽+网络”现代物流体系。过去,基础设施解决了货物运输和资源连接的问题,数字化提升了信息流转和运营管理效率。而当人工智能进一步进入交通运输领域,行业开始思考一个更深层的命题:能否让物流网络本身具备智能协同的能力?

主线科技将这一方向概括为NATS(Next Generation AI Transportation System,新一代人工智能物流网络)战略。其核心思路是以自动驾驶卡车作为智能运输载体,让AI能力从单车逐步延伸到车队、线路和物流网络。在技术层面,主线科技正构建由NATS World Model、T-Master端到端AI模型、T-Actor自动驾驶中间件与工具链、T-Yoga数据闭环平台以及T-Connect智能车联网通信技术共同支撑的物理AI技术体系。

其中,NATS World Model的提出更值得关注。该模型旨在利用真实物流运营中产生的数据和经验,让AI逐步学习车辆、道路、运输任务、物流枢纽等要素之间的关系,并将形成的经验用于新的运输任务。这意味着,自动驾驶物流正在从“规则驱动”走向“经验驱动”,AI开始真正理解物理世界的运行逻辑。

从行业视角来看,自动驾驶物流正经历从技术突破到规模应用、从单点验证到网络协同的关键转折。政策端的持续推动、技术端的快速迭代、运营端的场景积累,正在共同推动这一进程加速。

主线科技将NATS的目标概括为“车尽其智、货畅其流、路尽其利、能尽其效、云智其联”。这一表述背后,是从单车智能到车队智能、再到网络智能的递进逻辑,也是从数字化物流走向AI Native基础设施的长期路径。

可以预见,随着AI进一步深入车辆驾驶、运力组织、运输调度和物流运营,自动驾驶物流的“下半场”——让物流网络真正具备智能协同能力——才刚刚拉开帷幕。