在自動駕駛的賽道上，整個汽車行業(yè)正陷入一場對數(shù)據(jù)的集體狂熱。新勢力車企高調(diào)宣揚“百萬英里路測里程”，傳統(tǒng)巨頭則不斷刷新“千億級訓(xùn)練參數(shù)”的紀(jì)錄——所有人似乎都默認(rèn)了一個公式：數(shù)據(jù)量越大，則智能程度越高，技術(shù)也就越先進(jìn)。這種邏輯順理成章地催生出一批典型的“黑箱子”系統(tǒng)：通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能模型，將攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器信號直接轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)向或剎車的指令，信息的輸入和輸出看上去都非常精確，但內(nèi)部決策邏輯如同一團(tuán)迷霧，連品牌自己的工程師很多時候也無法解釋為什么在某些場景下車輛會突然功能失調(diào)——這就帶來了著名的“技術(shù)黑箱”問題：不可測，不可知，不可控。

但并非所有的企業(yè)都屬意這樣的選擇，在上海車展的一次訪談中，寶馬集團(tuán)駕駛體驗高級副總裁米希亞爾·阿尤比博士就明確了寶馬堅持的技術(shù)路徑：“相比之下，我們的技術(shù)研發(fā)被稱為“白箱子”。在這個“白箱子”中，所有的決策過程都是透明的，政府和監(jiān)管機構(gòu)可以清晰地看到我們是如何做出決策的。”

當(dāng)特斯拉的Autopilot系統(tǒng)通過海量用戶路測數(shù)據(jù)不斷迭代時，卻在反復(fù)強調(diào)“白箱子”邏輯。所謂“白箱子”，意味著所有決策過程必須透明可控，從傳感器接收到信號，到車輛執(zhí)行轉(zhuǎn)向或剎車，每一步都需符合預(yù)設(shè)的工程規(guī)則。“我們強調(diào)車輛的決策必須可控且可預(yù)測，而非依賴不可解釋的AI自主判斷。”阿尤比博士舉了一個例子：在濕滑路面，若系統(tǒng)僅依賴AI瞬時判斷，可能出現(xiàn)無法解釋的急剎或轉(zhuǎn)向，而基于規(guī)則的操控卻能提前預(yù)判輪胎摩擦力變化，通過毫秒級調(diào)整扭矩分配保持車身穩(wěn)定。這種差異不僅是技術(shù)實現(xiàn)的不同，更是對“安全”定義的一種分歧。

寶馬的堅持并非固執(zhí)。在訪談中，阿尤比博士透露了一個關(guān)鍵細(xì)節(jié)：他們曾邀請用戶參與駕駛輔助系統(tǒng)的模擬試驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用時間越長，駕駛員越容易分神。當(dāng)人類將操控權(quán)交給“黑箱子”，不僅事故責(zé)任歸屬會變得模糊，更為關(guān)鍵的是，人與機器之間的控制邊界也會變得模糊，人與車相互都并不清楚對方何時應(yīng)該掌握控制權(quán)，突然接過控制權(quán)的一方也沒有足夠的把握去應(yīng)付突發(fā)情況。而規(guī)則驅(qū)動的系統(tǒng)卻能明確地劃分人機邊界——這正是寶馬“駕駛在環(huán)”原則的核心：無論技術(shù)如何進(jìn)化，駕駛員始終是決策鏈的關(guān)鍵節(jié)點。

中國市場對于新技術(shù)的開放態(tài)度肯定是全球領(lǐng)先的，這固然為新技術(shù)的誕生提供了更為寬松的土壤，但同時也不可避免地帶來了一些副作用。比如，中國用戶對自動駕駛的態(tài)度，某種程度上就放大了這場路線之爭的矛盾。

寶馬中國研發(fā)中心自動駕駛副總裁裴一凡坦言：“中國用戶愿意嘗試各種新功能，希望將輔助駕駛系統(tǒng)用到極致。”比如在高速公路上全程放手，或是在擁堵路段完全依賴自動跟車。在越發(fā)激烈的競爭環(huán)境中，這種需求更加催生了許多車企的“激進(jìn)功能”，例如允許駕駛員長時間脫手的方向盤感應(yīng)設(shè)計。但寶馬的回應(yīng)卻異常冷靜——他們在方向盤中嵌入觸覺反饋傳感器，一旦監(jiān)測到駕駛員手部壓力不足，立即觸發(fā)分級警報；切換駕駛模式時，系統(tǒng)會用“從低到高漸進(jìn)增強”的提示音，確保用戶清晰感知控制權(quán)的轉(zhuǎn)移。

這種“不討喜”的設(shè)計背后，是寶馬對規(guī)則的敬畏。阿尤比博士舉了激光雷達(dá)的例子：寶馬L3級輔助駕駛采用的激光雷達(dá)單價高達(dá)1000美元，遠(yuǎn)超行業(yè)普遍的100美元級別產(chǎn)品。“高分辨率雷達(dá)能捕捉更精準(zhǔn)的路面信息，而低成本方案只是營銷噱頭。”在他看來，安全從無捷徑，即便用戶無法直觀分辨兩者的差異，但事故往往就藏在細(xì)節(jié)里。

在2025年上海車展上，線控轉(zhuǎn)向技術(shù)算是焦點話題之一，多家車企宣稱將率先量產(chǎn)“無機械連接的純電傳方向盤”。但寶馬其實早在30年前就研發(fā)出線控轉(zhuǎn)向原型，卻始終未將其投入市場。面對外界對其“技術(shù)保守”的質(zhì)疑，阿尤比博士的回應(yīng)直指本質(zhì)：當(dāng)前的線控技術(shù)只能模擬車路信號，與真實的路面反饋依然存在差距——比如壓過碎石時方向盤的細(xì)微震動，或是過彎時輪胎抓地力的漸變。對于追求“純粹駕駛樂趣”的寶馬而言，這種隔閡是致命的。

更深層的矛盾在于技術(shù)成熟度與用戶體驗的錯位。裴一凡曾主導(dǎo)開發(fā)過線控轉(zhuǎn)向的軟件模擬系統(tǒng)，也嘗試用算法復(fù)刻機械傳動的路感，但他坦言：“盡管現(xiàn)在的模擬已經(jīng)非常精準(zhǔn)，但依然需要進(jìn)一步的優(yōu)化。”這種“不完美”讓寶馬選擇等待——直到車輛電子架構(gòu)、座艙交互、甚至道路基礎(chǔ)設(shè)施全面適配線控技術(shù)，他們才會真正押注這條賽道。某種意義上，這是規(guī)則派對激進(jìn)派的又一次“冷對抗”：與其搶占營銷噱頭，不如死守體驗底線。

寶馬的“白箱子”邏輯看似與行業(yè)主流背道而馳，卻暗合了一個長期被忽視的趨勢：當(dāng)技術(shù)復(fù)雜度超過人類理解范圍時，可控性才是最后的信任錨點。阿尤比博士提到，監(jiān)管部門對自動駕駛的要求正在從“功能實現(xiàn)”轉(zhuǎn)向“過程可解釋”。例如在德國，車企必須證明緊急制動系統(tǒng)的觸發(fā)邏輯符合明確的安全規(guī)則，而非依賴AI自主判斷。這種趨勢下，寶馬基于規(guī)則的架構(gòu)反而顯露出獨特優(yōu)勢——這種系統(tǒng)不需要用“概率”回答為什么剎車，而是可以用預(yù)設(shè)的工程參數(shù)給出確定性答案。

但這種優(yōu)勢能否轉(zhuǎn)化為市場勝勢？答案或許也藏在中國市場的特殊生態(tài)中。寶馬觀察到，中國用戶對輔助駕駛的信任度其實也高度依賴“可見的交互設(shè)計”。為此，寶馬在本地化版本中強化了提示音的頻率和梯度，甚至根據(jù)方言區(qū)調(diào)整了語音指令的響應(yīng)節(jié)奏。這些細(xì)節(jié)看似瑣碎，實則是規(guī)則落地為體驗的關(guān)鍵一環(huán)——用確定性對抗不確定性，正是寶馬給這個焦慮時代的技術(shù)答案。