2026年6月底，多部门联合发布了《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》（以下简称《行动方案》），为交通运输领域的人工智能规模化应用划定了清晰的场景落地路径，智能驾驶、智慧货运、港口智能升级等方向迎来了更明确的发展牵引。
主线科技作为国内深耕L4级自动驾驶卡车技术的科技企业，多年来锚定智能物流赛道。如今，在政策加持下，正以全栈自研的技术能力推动自动驾驶从试点示范走向规模化商业落地，为交通运输数智化升级注入新动能。
编队驾驶：从单车智能到多车协同
公路货运长期面临油耗高、人力成本攀升、运输效率待提升等行业痛点。自动驾驶卡车的规模化应用，被视为破题的关键路径之一。
“重载货车编队智能驾驶”就被列为智能驾驶任务的典型应用场景，鼓励在高速公路、物流骨干通道探索基于人工智能的智能驾驶货车编队自动化稳定运行。
而在这一方向，主线科技也已形成了较为完整的技术储备。公司全栈自研的AiTrucker自动驾驶系统，基于T-Master端到端AI模型，持续提升复杂道路环境下的驾驶响应与泛化能力。在此基础上，Trunk CAFC智能网联自动驾驶编队技术将单车能力延伸至多车协同场景，可支撑重载货车编队在高速公路和物流骨干通道上的稳定运行。
在技术成熟的前提下，场景验证同步提速。主线科技正推动编队运输方案进入大宗货运链路，探索覆盖运输组织、编队运输与能源补给协同的智能运力模式。据企业方面介绍，编队运输在油耗优化、运输效率提升和运营成本改善等方面已展现出可量化的价值。干线物流巨大的存量市场，正在被自动驾驶技术逐步打开新的效率空间。
港口智能调度：无需大规模改造的无人运输方案
港口是自动驾驶卡车较早实现商业化落地的场景之一。主线科技推出的Trunk Port物流枢纽无人运输解决方案，正是围绕这一需求展开。依托“车—端—云”协同架构，可连接无人驾驶卡车、码头作业设备及港口既有业务系统，与TOS作业系统、智能理货识别、闸口自动识别等系统平台协同运行。
主线科技的Trunk Port方案也无需对港区基础设施进行大规模改造，可适应传统码头、新建码头及混行作业环境，实现全天候、全流程无人转运。这一特点显著降低了港口智能化升级的改造门槛，也为方案的跨港口复制推广提供了便利。
目前，该方案已在国内外多个港口实现规模化部署，覆盖集装箱与件杂货等多类作业需求。在天津港，自动驾驶卡车已参与港口常态化作业；在宁波舟山港，方案有效支撑了码头作业效率的提升。这些实践为港口一体化AI调度提供了可复制的运输与协同底座，也印证了自动驾驶技术在复杂作业环境下的可靠性与适应性。
智慧货运：自动驾驶卡车成为多式联运的智能运力
智慧货运指向的是贯通港口、铁路、公路、场站与仓储节点的智能运输体系，自动驾驶卡车正是连接不同运输方式、承接各类转运任务的关键运力。
围绕港口集疏运、园区接驳、铁路换装和干线运输等场景，主线科技通过T-Mover、T-Truck及云端调度体系，将自动驾驶运力嵌入堆场转运、班列接驳、港区运输和口岸联运，并与场站计划、货物流转及多式联运调度协同。在多个物流枢纽的实践中，这一方案有效提升了集装箱集散与换装环节的组织效率，表明自动驾驶技术正在从单纯的运输工具向物流组织的基础设施演进，为打通多式联运提供了可落地的技术方案。
面向更长远的智慧货运体系，主线科技提出了下一代人工智能物流网络NATS的构想，沿着单车自主、车队协同、场景成网的路径，逐步连接车、货、路、能、场站与云端调度能力，旨在提升整个物流网络的运行效率。
从顶层设计到典型场景的逐步明晰，自动驾驶卡车行业的产业价值正在被重新审视。作为这一领域的先行者，主线科技持续加码核心技术研发与场景规模化落地。从港口到干线，从单车到编队，从单点运输到多式联运网络，主线科技的探索路径与中国智慧物流的升级方向正在加速合流。以技术为驱动，以场景为依托，主线科技正朝着构建新一代人工智能物流网络的目标稳步前行。
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