随着现代物流网建设进一步推进 ，物流基础设施的网络化 、数字化和协同化成为行业关注的重点 。与此同时 ，交通运输领域的人工智能应用也正在加速 。交通运输部今年发布“人工智能+交通运输 ”典型应用场景创新行动方案，围绕智能驾驶 、智慧公路、智能航运等方向推进场景落地。
一张规模庞大的物流网络正在形成，人工智能也开始进入车辆、道路和运输场景。接下来的问题是：当物流基础设施已经连接起来 ，能否进一步让这张网络具备智能协同的能力？
这正是主线科技多年来持续深耕的方向 。从港口自动驾驶 ，到公路干线，再到多车协同和物流网络建设 ，主线科技逐步形成NATS（Next Generation AI Transportation System ，新一代人工智能物流网络）战略 。NATS作为主线科技长期深耕自动驾驶物流场景的战略方向，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。
从港口到干线 ，智能运力从“点”走向“线”
物流是一个典型的真实物理场景 。车辆不仅需要应对道路和交通环境，还要与港口设施 、装卸设备、运输任务等持续发生交互 。因此 ，主线科技较早将自动驾驶系统带入真实物流生产环境。
从天津港(600717)全国首个港口自动驾驶示范区 ，到全球首个智慧零碳码头百台级无人驾驶车队常态化运营，再到宁波舟山港 、广州港(601228) 、烟台港、郑州陆港及边境口岸等场景 ，主线科技的自动驾驶卡车已经进入不同类型的物流枢纽 ，承担实际运输任务 。随着车辆从物流节点驶向公路干线，主线科技进一步在快递快运 、大宗运输 、能源运输等场景展开探索，并在“北粮南运 ”“疆煤外运 ”等重要运输通道推进应用 。
车辆规模扩大后 ，单车智能也开始向多车协同演进。主线科技推出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，让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 ，多车协同开始进入实际运营 。由此，NATS逐渐从物流节点的“点 ”向运输线路的“线 ”延伸。
从“线”到“面 ” ，连接车辆 、货物与物流基础设施
当车辆和运输线路进一步增加 ，新的问题随之出现：如何将分散的智能运力连接起来？围绕不同物流场景，主线科技形成了Trunk Port、Trunk Pilot 、Trunk City和Trunk Cloud等产品和解决方案 ，分别覆盖物流枢纽 、公路物流、城市运输以及车辆、任务 、枢纽和运营管理 。在这一过程中 ，自动驾驶解决的问题也从“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 ” 。
真实运营积累的数据 ，也成为这一过程的重要基础。车辆运行 、车队协同、道路环境以及物流枢纽运营等数据持续沉淀，使主线科技能够进一步探索AI对真实物流世界的理解。在此基础上，主线科技提出NATS World Model ，希望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车辆 、线路和运输任务 。
围绕这一方向 ，主线科技正在构建由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 。
从数字化物流走向AI Native基础设施
中国已经形成规模庞大的“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，数字化进一步提升了信息流转和运营管理效率 。随着人工智能进入交通运输领域 ，主线科技希望进一步推动车辆 、货物、道路 、枢纽和能源等物流要素形成智能协同 。
这也是主线科技NATS所指向的AI Native物流基础设施。主线科技将这一方向概括为“车尽其智 、货畅其流、路尽其利、能尽其效 、云智其联” ，希望通过自动驾驶 、车队协同、云端调度和AI模型等能力，将智能化从单辆车逐步延伸到整个运输网络 。从单车智能 ，到车队智能 ，再到网络智能，NATS并不是主线科技一次新的概念包装 ，而是其多年深耕自动驾驶物流 、持续进入真实运输场景后的战略延伸 。
随着AI进一步进入车辆驾驶 、运力组织、运输调度和物流运营 ，主线科技正在探索的，也从“让一辆车自动驾驶 ”，逐步变成“让更多车辆和物流资源协同运行 ” ，并最终推动整个物流网络效率的提升。
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