在自動駕駛的賽道上，整個汽車行業正陷入一場對數據的集體狂熱。新勢力車企高調宣揚“百萬英里路測里程”，傳統巨頭則不斷刷新“千億級訓練參數”的紀錄——所有人似乎都默認了一個公式：數據量越大，則智能程度越高，技術也就越先進。這種邏輯順理成章地催生出一批典型的“黑箱子”系統：通過海量數據訓練的人工智能模型，將攝像頭、激光雷達等傳感器信號直接轉化為轉向或剎車的指令，信息的輸入和輸出看上去都非常精確，但內部決策邏輯如同一團迷霧，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——這就帶來了著名的“技術黑箱”問題：不可測，不可知，不可控。

但并非所有的企業都屬意這樣的選擇，在上海車展的一次訪談中，寶馬集團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路徑：“相比之下，我們的技術研發被稱為“白箱子”。在這個“白箱子”中，所有的決策過程都是透明的，政府和監管機構可以清晰地看到我們是如何做出決策的。”

當特斯拉的Autopilot系統通過海量用戶路測數據不斷迭代時，寶馬卻在反復強調“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，到車輛執行轉向或剎車，每一步都需符合預設的工程規則?！拔覀儚娬{車輛的決策必須可控且可預測，而非依賴不可解釋的AI自主判斷?！卑⒂缺炔┦颗e了一個例子：在濕滑路面，若系統僅依賴AI瞬時判斷，可能出現無法解釋的急剎或轉向，而基于規則的操控卻能提前預判輪胎摩擦力變化，通過毫秒級調整扭矩分配保持車身穩定。這種差異不僅是技術實現的不同，更是對“安全”定義的一種分歧。

寶馬的堅持并非固執。在訪談中，阿尤比博士透露了一個關鍵細節：他們曾邀請用戶參與駕駛輔助系統的模擬試驗，結果發現，使用時間越長，駕駛員越容易分神。當人類將操控權交給“黑箱子”，不僅事故責任歸屬會變得模糊，更為關鍵的是，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該掌握控制權，突然接過控制權的一方也沒有足夠的把握去應付突發情況。而規則驅動的系統卻能明確地劃分人機邊界——這正是寶馬“駕駛在環”原則的核心：無論技術如何進化，駕駛員始終是決策鏈的關鍵節點。

中國市場對于新技術的開放態度肯定是全球領先的，這固然為新技術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用到極致?！北热缭诟咚俟飞先谭攀?，或是在擁堵路段完全依賴自動跟車。在越發激烈的競爭環境中，這種需求更加催生了許多車企的“激進功能”，例如允許駕駛員長時間脫手的方向盤感應設計。但寶馬的回應卻異常冷靜——他們在方向盤中嵌入觸覺反饋傳感器，一旦監測到駕駛員手部壓力不足，立即觸發分級警報；切換駕駛模式時，系統會用“從低到高漸進增強”的提示音，確保用戶清晰感知控制權的轉移。

這種“不討喜”的設計背后，是寶馬對規則的敬畏。阿尤比博士舉了激光雷達的例子：寶馬L3級輔助駕駛采用的激光雷達單價高達1000美元，遠超行業普遍的100美元級別產品?！案叻直媛世走_能捕捉更精準的路面信息，而低成本方案只是營銷噱頭?！痹谒磥?，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節里。

在2025年上海車展上，線控轉向技術算是焦點話題之一，多家車企宣稱將率先量產“無機械連接的純電傳方向盤”。但寶馬其實早在30年前就研發出線控轉向原型，卻始終未將其投入市場。面對外界對其“技術保守”的質疑，阿尤比博士的回應直指本質：當前的線控技術只能模擬車路信號，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成熟度與用戶體驗的錯位。裴一凡曾主導開發過線控轉向的軟件模擬系統，也嘗試用算法復刻機械傳動的路感，但他坦言：“盡管現在的模擬已經非常精準，但依然需要進一步的優化?！边@種“不完美”讓寶馬選擇等待——直到車輛電子架構、座艙交互、甚至道路基礎設施全面適配線控技術，他們才會真正押注這條賽道。某種意義上，這是規則派對激進派的又一次“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”邏輯看似與行業主流背道而馳，卻暗合了一個長期被忽視的趨勢：當技術復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，監管部門對自動駕駛的要求正在從“功能實現”轉向“過程可解釋”。例如在德國，車企必須證明緊急制動系統的觸發邏輯符合明確的安全規則，而非依賴AI自主判斷。這種趨勢下，寶馬基于規則的架構反而顯露出獨特優勢——這種系統不需要用“概率”回答為什么剎車，而是可以用預設的工程參數給出確定性答案。

但這種優勢能否轉化為市場勝勢？答案或許也藏在中國市場的特殊生態中。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，甚至根據方言區調整了語音指令的響應節奏。這些細節看似瑣碎，實則是規則落地為體驗的關鍵一環——用確定性對抗不確定性，正是寶馬給這個焦慮時代的技術答案。