國內最大自動駕駛卡車公司沖刺IPO！收入暴增17倍，它想把“高鐵”搬上公路

又一家自動駕駛公司要來港股IPO了。

不久前，港交所官網披露，主線科技已通過聆訊并公布招股書。

作為國內L4級自動駕駛卡車龍頭，主線科技收入在過去兩年增長迅速。

2022-2024年，公司收入分別為1.12億、1.34億、2.54億元，復合年增長率50.4%。

今年上半年，公司收入更是達到0.99 億元，比去年同期增長1745.7%。

按2024年收入規模計算，主線科技已成為國內封閉場景商業化自動駕駛解決方案提供商中規模最大的公司，市場份額高達31.8%。

從業務路徑看，主線科技并非一開始就押注最復雜的開放道路。

公司早期以港口、園區等封閉場景切入，在規則相對清晰、干擾因素較少的環境中積累技術與交付經驗；隨后，才將重心逐步延伸至公路干線運輸這一更大、也更難的市場。

為了在公路運輸場景實現落地，公司提出了“1+N 混合編隊”模式：

由一輛人工駕駛的領航卡車在前方負責復雜決策和合規操作，后方多輛L4 級自動駕駛卡車協同跟隨，形成類似“公路高鐵”的運輸形態。

從園區、港口等封閉場景，進入人車混行、規則更復雜、參與者更多的開放道路，意味著公司的技術、運營與商業模式，都將面臨更高強度的檢驗。

接下來，就讓我們拆解一下這家“國內商用自動駕駛龍頭”的成色。

國內封閉場景商業自動駕駛龍頭，年復合增長50%

從收入看，過去兩年里，主線科技實現了不錯的增長。

2022–2024年，公司收入分別為1.12 億元、1.34 億元、2.54 億元，復合年增長率50.4%。

今年上半年，公司收入更是達到0.99 億元，比去年同期增長1745.7%。

驅動公司收入增長的核心原因是，公司履行的項目數量持續提升，從2022年的24個增長至2024年的48個。

在業務結構上，主線科技以自研的AiTrucker L4 級自動駕駛系統為核心，構建了“車–端–云”一體化產品體系，覆蓋港口與園區、干線公路物流，分別對應的業務線為：Trunk Port、Trunk Pilot、Trunk City。

lTrunk Port專注于港口/園區等封閉場景；

lTrunk Pilot則專注于高速干線/城際貨運；

lTrunk City服務于城配/城市物流。

在產品端，其提供的自動駕駛解決方案，主要由三部分組成：

lL4級智能卡車AiTruck：與主流車企合作量產，包括T-Truck 智能卡車和T-Mover智能運輸機器人；

l車載智能終端AiBox：負責計算、感知、控制和通信，連接車、路、云；

l云端平臺AiCloud：負責車隊調度、運營管理和數據分析。

從落地場景看，主線科技最早是通過服務靠港口/園區等封閉場景起家的。

在自動駕駛行業，封閉場景意味著物理邊界清晰、環境可控、規則相對簡單，例如港口、園區、礦區。車輛行駛路線固定、幾乎不存在社會車輛干擾，更容易率先實現商業化落地。

2022年，公司來自封閉場景的收入占比仍高達58.6%。2024年，Trunk Port收入占比進一步提升到了71.6%。

按收入規模計算，主線科技已成為國內封閉場景商業化自動駕駛解決方案提供商中規模最大的公司，市場份額達到31.8%。

不過到了今年，情況發生了變化。今年上半年，公路物流業務的收入占比從不足兩成躍升至83.5%。

招股書披露的原因是，公司在2025 年初承接了東北某鋼鐵工業區公路物流項目。這個項目合約金額高、交付規模大，并同時集成了 AiBox 與 AiCloud，直接拉動了公路物流業務的收入爆發。

當然，往公路等開放場景發力也不難理解，因為開放場景的市場規模遠遠高于封閉場景。

根據招股書測算，2024 年封閉場景自動駕駛市場規模約13億元，而開放道路場景已達到23億元。

到2030年，兩者差距被進一步拉大。開放場景市場規模預計將擴大至1606億元，而封閉場景僅為262億元。

1個司機領著N輛無人車跑，主線科技想造“公路高鐵”

主線科技之所以能率先實現規模化落地，得益于其構建了一套可運行、可擴展的自動駕駛全棧技術體系。

這套體系里，最關鍵的兩塊是：自動駕駛系統AiTrucker，以及面向公路物流的智能編隊解決方案 Trunk CAFC。

先說前者，AiTrucker可以理解為一個可以持續進化的AI虛擬司機。

其核心，是端到端自動駕駛大模型T-Master。這個模型能夠將多模態感知信息、交通規則和具體作業流程統一作為輸入，在端到端深度學習框架下，直接輸出車輛的操作意圖與控制策略。

相比傳統分層式架構，這種一體化模型減少了感知、預測、規劃之間的信息損耗和系統延遲，使安全性與響應速度可以在同一邏輯下協調優化。

但這并不意味著“完全放權給模型”。

所有由模型生成的關鍵操作，仍需經過基于規則圖和狀態機的安全推理驗證，確保決策符合交通法規和預設安全邊界，在保持自主性的同時，維持系統的可預測性與穩定性。

T-Master的持續進化，依賴于公司自研的數據閉環平臺T-Yoga。

系統通過自監督與主動學習機制，從近億公里真實行駛數據中持續挖掘長尾場景，并借助視覺語言模型完成自動標注與對抗樣本生成，將算法迭代周期從“按月”壓縮至“按周”，讓虛擬司機具備持續學習能力。

如果說AiTrucker 解決的是“單車怎么開得穩”，那么 Trunk CAFC 回答的，是“自動駕駛如何在公路物流中真正跑起來”。

Trunk CAFC是一套面向公路物流場景的系統級自動駕駛解決方案。

與大眾想象的“全無人”的理想狀態不同，Trunk CAFC走了一條更現實的路徑：在現有法規與基礎設施條件下，用智能編隊的方式重構高速貨運效率。

其核心運行模式是“1+N 混合編隊”：

由一輛人工駕駛的領航卡車在前方負責復雜決策和合規操作，后方多輛L4 級自動駕駛卡車協同跟隨，形成類似“公路高鐵”的運輸形態。

這一模式的價值在于，它在不突破監管邊界的前提下，大幅降低了人力需求與能耗成本，為自動駕駛在干線物流中的規模化落地提供了一條可執行路徑。

為了實現這一點，Trunk CAFC 構建的是一套覆蓋單車智能、車隊協同和云端調度的系統閉環，其目標是讓自動駕駛能力從“單車智能”進化為“集群智能”。

在感知層面，系統通過低時延、高可靠的V2V 通信網絡，讓編隊內車輛實時共享感知與規劃信息。

基于 BEV（鳥瞰視角）+ Transformer 的多車融合架構，所有車輛的環境信息被統一映射到一個“上帝視角”的空間中，形成覆蓋編隊前后數百米的整體態勢圖。

這意味著，每一輛車都能提前感知超出自身視野范圍的路況變化，對緊急制動、擁堵或異常行為作出預判，從被動跟隨升級為主動響應，顯著提升安全邊界。

在決策與控制層面，Trunk CAFC 采用分布式協同架構。每輛車都具備獨立的 L4 自動駕駛能力，同時通過多智能體協同模型與車隊保持高度同步，在毫秒級生成最優控制指令，實現協同加速、同步制動和穩定車道保持。

即便在通信短暫中斷的情況下，跟隨車輛仍可依靠自身能力安全運行，避免系統性失效，確保整體編隊的魯棒性。

目前，這套方案已在京津塘、津石、京哈、山東等多條高速公路的國家級智能交通試點中完成多輪實車驗證。

在典型高速工況下，系統對百米范圍內交通參與者的有效感知精度超過99.99%；在60公里/小時條件下，直線路段橫向誤差不超過15厘米，彎道不超過25厘米，跟隨車輛已實現無駕駛員干預運行。

從更長遠看，Trunk CAFC或許能夠從根本上緩解物流行業長期存在的司機短缺問題。

年虧一億，余糧三千萬

主線科技正在努力修繕其利潤表，試圖在規模擴張與財務健康之間找到平衡。

最直觀的信號是虧損的收窄。2022年至 2024年，公司經調整凈虧損從1.99億元縮減至1.05億元。

虧損改善，主要來自毛利率的持續抬升。

2022—2024 年，公司毛利率從3.7%提升至22.7%；2025 年上半年，毛利率進一步升至 30.3%。

毛利率的劇烈波動，折射出自動駕駛商業模式的復雜性。這并非單純的軟件生意，而是一個軟硬結合的非標市場。對于毛利率的波動，公司在招股書里是這樣解釋的：

自動駕駛解決方案通常由不同軟硬件模塊組合而成，不同項目的產品結構差異較大，因此毛利率會隨項目組合波動。同時，隨著交付規模擴大，部分成本開始被攤薄，規模效應逐步顯現。

盡管毛利有所提升，但主線科技的成本結構依然帶有濃重的硬件色彩。

在公司的賬本里，原材料成本占據了絕對核心。2024 年，僅購買卡車底盤、激光雷達、攝像頭等硬件，公司就支出了 1.41 億元，占到了當年總收入的 55.5%。這意味著，公司每100塊錢收入，就有超過一半要先付給硬件供應商。

由于商業模式天然劣勢，公司的現金流也頗為緊張。

截至2024年末，公司賬上現金為6404萬元；而到了今年上半年，這一數字進一步縮水至 3070 萬元。考慮到公司一年虧損在1億元左右，資金鏈的緊繃程度顯而易見。

為了減輕現金流的壓力，主線科技在研發投入上也有所“克制”。

2022 年至 2024 年，其研發費用從1.47億元逐年下降至1.15億元。公司對此的解釋是策略調整：將非核心的輔助性技術外包，讓內部團隊聚焦于核心算法。

在這種背景下，主線科技上市的緊迫性并不難理解。

對公司而言，這不僅是一次融資行為，更是為持續投入研發、支撐公路物流等高價值場景擴張，爭取時間和空間的一次關鍵選擇。

文/朗朗

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