在自動(dòng)駕駛的賽道上，整個(gè)汽車行業(yè)正陷入一場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的集體狂熱。新勢(shì)力車企高調(diào)宣揚(yáng)“百萬(wàn)英里路測(cè)里程”，傳統(tǒng)巨頭則不斷刷新“千億級(jí)訓(xùn)練參數(shù)”的紀(jì)錄——所有人似乎都默認(rèn)了一個(gè)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(guò)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(hào)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(shí)候也無(wú)法解釋為什么在某些場(chǎng)景下車輛會(huì)突然功能失調(diào)——這就帶來(lái)了著名的“技術(shù)黑箱”問(wèn)題：不可測(cè)，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(yàn)高級(jí)副總裁米希亞爾·阿尤比博士就明確了寶馬堅(jiān)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(gè)“白箱子”中，所有的決策過(guò)程都是透明的，政府和監(jiān)管機(jī)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(guò)海量用戶路測(cè)數(shù)據(jù)不斷迭代時(shí)，寶馬卻在反復(fù)強(qiáng)調(diào)“白箱子”邏輯。所謂“白箱子”，意味著所有決策過(guò)程必須透明可控，從傳感器接收到信號(hào)，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?！拔覀儚?qiáng)調(diào)車輛的決策必須可控且可預(yù)測(cè)，而非依賴不可解釋的AI自主判斷?！卑⒂缺炔┦颗e了一個(gè)例子：在濕滑路面，若系統(tǒng)僅依賴AI瞬時(shí)判斷，可能出現(xiàn)無(wú)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(guò)毫秒級(jí)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(shí)現(xiàn)的不同，更是對(duì)“安全”定義的一種分歧。
寶馬的堅(jiān)持并非固執(zhí)。在訪談中，阿尤比博士透露了一個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)：他們?cè)?qǐng)用戶參與駕駛輔助系統(tǒng)的模擬試驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用時(shí)間越長(zhǎng)，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(huì)變得模糊，更為關(guān)鍵的是，人與機(jī)器之間的控制邊界也會(huì)變得模糊，人與車相互都并不清楚對(duì)方何時(shí)應(yīng)該掌握控制權(quán)，突然接過(guò)控制權(quán)的一方也沒(méi)有足夠的把握去應(yīng)付突發(fā)情況。而規(guī)則驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)卻能明確地劃分人機(jī)邊界——這正是寶馬“駕駛在環(huán)”原則的核心：無(wú)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(diǎn)。
中國(guó)市場(chǎng)對(duì)于新技術(shù)的開(kāi)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(shí)也不可避免地帶來(lái)了一些副作用。比如，中國(guó)用戶對(duì)自動(dòng)駕駛的態(tài)度，某種程度上就放大了這場(chǎng)路線之爭(zhēng)的矛盾。
寶馬中國(guó)研發(fā)中心自動(dòng)駕駛副總裁裴一凡坦言：“中國(guó)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?！北热缭诟咚俟飞先谭攀?，或是在擁堵路段完全依賴自動(dòng)跟車。在越發(fā)激烈的競(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)時(shí)間脫手的方向盤感應(yīng)設(shè)計(jì)。但寶馬的回應(yīng)卻異常冷靜——他們?cè)诜较虮P中嵌入觸覺(jué)反饋傳感器，一旦監(jiān)測(cè)到駕駛員手部壓力不足，立即觸發(fā)分級(jí)警報(bào)；切換駕駛模式時(shí)，系統(tǒng)會(huì)用“從低到高漸進(jìn)增強(qiáng)”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(jì)背后，是寶馬對(duì)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(jí)輔助駕駛采用的激光雷達(dá)單價(jià)高達(dá)1000美元，遠(yuǎn)超行業(yè)普遍的100美元級(jí)別產(chǎn)品?！案叻直媛世走_(dá)能捕捉更精準(zhǔn)的路面信息，而低成本方案只是營(yíng)銷噱頭?！痹谒磥?lái)，安全從無(wú)捷徑，即便用戶無(wú)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(diǎn)話題之一，多家車企宣稱將率先量產(chǎn)“無(wú)機(jī)械連接的純電傳方向盤”。但寶馬其實(shí)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(chǎng)。面對(duì)外界對(duì)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(hào)，與真實(shí)的路面反饋依然存在差距——比如壓過(guò)碎石時(shí)方向盤的細(xì)微震動(dòng)，或是過(guò)彎時(shí)輪胎抓地力的漸變。對(duì)于追求“純粹駕駛樂(lè)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(yàn)的錯(cuò)位。裴一凡曾主導(dǎo)開(kāi)發(fā)過(guò)線控轉(zhuǎn)向的軟件模擬系統(tǒng)，也嘗試用算法復(fù)刻機(jī)械傳動(dòng)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?！边@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(huì)真正押注這條賽道。某種意義上，這是規(guī)則派對(duì)激進(jìn)派的又一次“冷對(duì)抗”：與其搶占營(yíng)銷噱頭，不如死守體驗(yàn)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(gè)長(zhǎng)期被忽視的趨勢(shì)：當(dāng)技術(shù)復(fù)雜度超過(guò)人類理解范圍時(shí)，可控性才是最后的信任錨點(diǎn)。阿尤比博士提到，監(jiān)管部門對(duì)自動(dòng)駕駛的要求正在從“功能實(shí)現(xiàn)”轉(zhuǎn)向“過(guò)程可解釋”。例如在德國(guó)，車企必須證明緊急制動(dòng)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(shì)下，寶馬基于規(guī)則的架構(gòu)反而顯露出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)——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(shì)能否轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)勝勢(shì)？答案或許也藏在中國(guó)市場(chǎng)的特殊生態(tài)中。寶馬觀察到，中國(guó)用戶對(duì)輔助駕駛的信任度其實(shí)也高度依賴“可見(jiàn)的交互設(shè)計(jì)”。為此，寶馬在本地化版本中強(qiáng)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(yǔ)音指令的響應(yīng)節(jié)奏。這些細(xì)節(jié)看似瑣碎，實(shí)則是規(guī)則落地為體驗(yàn)的關(guān)鍵一環(huán)——用確定性對(duì)抗不確定性，正是寶馬給這個(gè)焦慮時(shí)代的技術(shù)答案。
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