在自动驾驶的赛道上，整个汽车行业正陷入一场对数据的集体狂热。新势力车企高调宣扬“百万英里路测里程”，传统巨头则不断刷新“千亿级训练参数”的纪录——所有人似乎都默认了一个公式：数据量越大，则智能程度越高，技术也就越先进。这种逻辑顺理成章地催生出一批典型的“黑箱子”系统：通过海量数据训练的人工智能模型，将摄像头、激光雷达等传感器信号直接转化为转向或刹车的指令，信息的输入和输出看上去都非常精确，但内部决策逻辑如同一团迷雾，连品牌自己的工程师很多时候也无法解释为什么在某些场景下车辆会突然功能失调——这就带来了著名的“技术黑箱”问题：不可测，不可知，不可控。

但并非所有的企业都属意这样的选择，在上海车展的一次访谈中，宝马集团驾驶体验高级副总裁米希亚尔·阿尤比博士就明确了宝马坚持的技术路径：“相比之下，我们的技术研发被称为“白箱子”。在这个“白箱子”中，所有的决策过程都是透明的，政府和监管机构可以清晰地看到我们是如何做出决策的。”

当特斯拉的Autopilot系统通过海量用户路测数据不断迭代时，宝马却在反复强调“白箱子”逻辑。所谓“白箱子”，意味着所有决策过程必须透明可控，从传感器接收到信号，到车辆执行转向或刹车，每一步都需符合预设的工程规则。“我们强调车辆的决策必须可控且可预测，而非依赖不可解释的AI自主判断。”阿尤比博士举了一个例子：在湿滑路面，若系统仅依赖AI瞬时判断，可能出现无法解释的急刹或转向，而基于规则的操控却能提前预判轮胎摩擦力变化，通过毫秒级调整扭矩分配保持车身稳定。这种差异不仅是技术实现的不同，更是对“安全”定义的一种分歧。

宝马的坚持并非固执。在访谈中，阿尤比博士透露了一个关键细节：他们曾邀请用户参与驾驶辅助系统的模拟试验，结果发现，使用时间越长，驾驶员越容易分神。当人类将操控权交给“黑箱子”，不仅事故责任归属会变得模糊，更为关键的是，人与机器之间的控制边界也会变得模糊，人与车相互都并不清楚对方何时应该掌握控制权，突然接过控制权的一方也没有足够的把握去应付突发情况。而规则驱动的系统却能明确地划分人机边界——这正是宝马“驾驶在环”原则的核心：无论技术如何进化，驾驶员始终是决策链的关键节点。 

中国市场对于新技术的开放态度肯定是全球领先的，这固然为新技术的诞生提供了更为宽松的土壤，但同时也不可避免地带来了一些副作用。比如，中国用户对自动驾驶的态度，某种程度上就放大了这场路线之争的矛盾。

宝马中国研发中心自动驾驶副总裁裴一凡坦言：“中国用户愿意尝试各种新功能，希望将辅助驾驶系统用到极致。”比如在高速公路上全程放手，或是在拥堵路段完全依赖自动跟车。在越发激烈的竞争环境中，这种需求更加催生了许多车企的“激进功能”，例如允许驾驶员长时间脱手的方向盘感应设计。但宝马的回应却异常冷静——他们在方向盘中嵌入触觉反馈传感器，一旦监测到驾驶员手部压力不足，立即触发分级警报；切换驾驶模式时，系统会用“从低到高渐进增强”的提示音，确保用户清晰感知控制权的转移。

这种“不讨喜”的设计背后，是宝马对规则的敬畏。阿尤比博士举了激光雷达的例子：宝马L3级辅助驾驶采用的激光雷达单价高达1000美元，远超行业普遍的100美元级别产品。“高分辨率雷达能捕捉更精准的路面信息，而低成本方案只是营销噱头。”在他看来，安全从无捷径，即便用户无法直观分辨两者的差异，但事故往往就藏在细节里。

在2025年上海车展上，线控转向技术算是焦点话题之一，多家车企宣称将率先量产“无机械连接的纯电传方向盘”。但宝马其实早在30年前就研发出线控转向原型，却始终未将其投入市场。面对外界对其“技术保守”的质疑，阿尤比博士的回应直指本质：当前的线控技术只能模拟车路信号，与真实的路面反馈依然存在差距——比如压过碎石时方向盘的细微震动，或是过弯时轮胎抓地力的渐变。对于追求“纯粹驾驶乐趣”的宝马而言，这种隔阂是致命的。

更深层的矛盾在于技术成熟度与用户体验的错位。裴一凡曾主导开发过线控转向的软件模拟系统，也尝试用算法复刻机械传动的路感，但他坦言：“尽管现在的模拟已经非常精准，但依然需要进一步的优化。”这种“不完美”让宝马选择等待——直到车辆电子架构、座舱交互、甚至道路基础设施全面适配线控技术，他们才会真正押注这条赛道。某种意义上，这是规则派对激进派的又一次“冷对抗”：与其抢占营销噱头，不如死守体验底线。

宝马的“白箱子”逻辑看似与行业主流背道而驰，却暗合了一个长期被忽视的趋势：当技术复杂度超过人类理解范围时，可控性才是最后的信任锚点。阿尤比博士提到，监管部门对自动驾驶的要求正在从“功能实现”转向“过程可解释”。例如在德国，车企必须证明紧急制动系统的触发逻辑符合明确的安全规则，而非依赖AI自主判断。这种趋势下，宝马基于规则的架构反而显露出独特优势——这种系统不需要用“概率”回答为什么刹车，而是可以用预设的工程参数给出确定性答案。

但这种优势能否转化为市场胜势？答案或许也藏在中国市场的特殊生态中。宝马观察到，中国用户对辅助驾驶的信任度其实也高度依赖“可见的交互设计”。为此，宝马在本地化版本中强化了提示音的频率和梯度，甚至根据方言区调整了语音指令的响应节奏。这些细节看似琐碎，实则是规则落地为体验的关键一环——用确定性对抗不确定性，正是宝马给这个焦虑时代的技术答案。