过去、现在与未来——博世2025全球技术日

抖音快讯 2025年08月13日 11:39 1 admin

导言：

“创新”从来都不是一句空洞的口号。2025年夏，斯图加特，这座因工程而生、因汽车而盛的城市，再次成为聚光灯下的焦点。博世集团于此举办了一年一度的全球技术日。

本年度的主题，不再是电动化或互联，而是那个既令人兴奋，又必须审慎的词汇——人工智能（AI）。在通往未来的道路上，博世究竟如何看待自己所扮演的角色？或许，一切的答案，都藏在“过去、现在与未来”的三段旅程中。

罗伯特·博世的两个家

如果在春末的清晨踏入斯图加特东南高地，迎面而来的，便是博世百年企业精神在建筑层面的投射：左手，是一栋带有塔楼与对称门廊的白色别墅，典雅肃穆；右手，则是一座仿佛悬浮在内卡河谷边缘的现代建筑，玻璃幕墙与金属格栅在阳光下彼此交错。这两座建筑并不属于某种偶然的邻里关系，它们是罗伯特·博世的故居与博世基金会的海德霍夫楼，是一位工程师、一位企业家的思想在空间中的延续。

博世先生曾经的书房

建于1910至1911年间的罗伯特·博世故居，由雅各布·弗吕与卡尔·海姆设计，采用晚期历史主义风格，并带有浓厚的意大利新文艺复兴元素。塔楼、石柱与对称结构，形成一种隐含秩序的威仪。内部部分空间至今保留着原始陈设，最为人津津乐道的是那间由德国工艺美术运动代表人物布鲁诺·保尔亲手布置的餐厅：木制天花、嵌入式壁炉与家具构成一体，典雅而温润。这里不仅是私人空间，更是思想交流的场所。据说当年博世常在塔楼旁的苹果园中与员工家属散步，讨论教育、社会保障与和平事业。他早已不满足于做一位技师或厂主，而在探索“企业应该为社会承担怎样的角色”。

故居内可升降的吊灯

1986年，罗伯特·博世基金会正式接手，将其改建为办公与展览空间，赋予其“精神文献馆”式的第二生命。走进故居，不仅可以看到博世亲笔书写的遗嘱影印本，还能在几乎从未变样的各个房间之中，回顾其在电气工程、磁点火系统等发明上的突破，更能感知他在战争期间所秉持的中立主义立场与和平倡议。这里不只是一座“名人故居”，它更是一段工业史、社会史与伦理史的交汇点。

海德霍夫楼（左前）与博世故居（右后）

然而，历史的继承不该止步于纪念。2004年，一座全新的基金会办公大楼——海德霍夫楼，在原苹果园旧址上落成。建筑由德国当代建筑大师彼得·库尔卡设计，挑战之初便明确提出：新建筑既不能模仿古典，也不能与其对立，而应“对话”。因此，海德霍夫楼选择了完全不同的建筑语言：错落的三层结构顺应地势排布，中层大幅悬挑如同一座玻璃平台，向河谷展开。金属格栅与通透幕墙之间，光影交织成林，为访客与工作者营造出静谧、深远、理性与诗意并存的氛围。

罗伯特·博世等身像矗立在海德霍夫楼前

相较于老宅的厚重沉稳，海德霍夫楼更像是一种“未来思维的容器”。底层是日常办公与资助项目展示区，墙面陈列着基金会在教育改革、人工智能伦理、公民社会建设等领域的实际项目资料；上层则是用于国际研讨的会议空间，每年吸引来自全球的政策制定者、科学家与企业高管，共同参与全球治理、社会创新等跨学科议题。在这些悬浮的玻璃会议室中，曾经探讨的议题涵盖从难民融合到AI的道德边界——无不延续着罗伯特·博世当年“为社会提供解决方案”的精神主张。

罗伯特·博世雕像

这两栋建筑之间，只有一条窄窄的石板路，却像是两座时代的码头：一端停泊着20世纪工业文明的理想，一端驶向21世纪技术社会的复杂挑战。它们是物理空间，也是思想航标。而贯穿其间的，不只是建筑师的设计手法，更是一种价值连续性。在博世亲笔写下的遗嘱中，他表达得十分清晰：“我希望将企业的盈利用于促进大众福祉。”今天，当我们站在这片高地，看见塔楼静默、玻璃楼宇闪耀，便知他的愿景并未被时代湮没，反而在制度、项目与空间中一次次被重新点燃。

而今，当我们走入AI、软件定义汽车与智能出行的新时代，这份百年前的初心是否仍在延续？或许，我们需要转向“现在”的博世，寻找答案。

从“城市算法”到“跨文化驾驶”

在2025年博世技术日的官方日程之外，有一段让外媒眼馋，专为中国媒体所准备的“非正式测试”。不同于展厅中陈列的数据、技术曲线与专利数量，这段测试用最直接的方式回答了一个问题：中国自研的纯视觉城市NOA系统，能否在德国真实复杂的城市交通中生存？而答案就写在了当天柏油路面、鹅卵石街道与环岛让行线之间。

博世一直致力于用AI打造辅助驾驶与自动驾驶

此次实测，由博世中国团队主导完成，搭载于奇瑞星途平台的一台原型车上，测试路线总长约18公里，覆盖了斯图加特城区的多种交通形态——从狭窄小巷到高速匝道，从无保护左转到典型欧洲式环岛，再到盘山林荫路段与乡村快速路，全程模拟真实驾驶环境，不依赖激光雷达、不接入高精地图，完全采用纯视觉方案。这并非一场示范演出。驾驶者双手脱离方向盘，脚离制动与油门踏板，整套决策由NOA系统完成。在中国，这套系统已在多款车型中完成量产适配，而在德国街头，它面对的是一套完全不同的交通语言。

最显著的不同，来自“规则语义”的改变。比如一个典型环岛场景：在中国，许多城市早已弱化环岛制度，以灯控或标线重设优先权；而在德国，进入环岛的车辆必须严格让行，哪怕同时从三个方向驶入三辆拥有优先权的车辆，也需依次通过后方可进入。在此次测试中，系统判断准确，不抢行、不卡顿，清晰识别“先来后到”的行为权重，等待所有来车通过后才平稳驶入，整个过程顺畅且自然。这一幕并不惊艳，却极具含义。它证明了，NOA系统已具备“文化性理解”能力——即不仅识别车、人、道、标志，更能通过语义建模解读各类交通行为背后的社会约定。这是城市级NOA迈向全球部署的关键门槛。

测试车采用纯视觉方案

测试中还有一处两眼表现：在一条无车道线的狭窄巷道中，右侧停靠车辆已占据部分通行空间，系统并未盲目跟车，也未等待他人指令，而是主动判断对向道安全区间，在避让条件满足的前提下驶入对向车道快速通过。这种“主动且有余地”的表现，不仅仅来自于感知与控制，更来自于对交通环境连续性的预测。“它有判断力，甚至可以说，它有性格。”一位同行媒体在车内如此评价。

从技术角度而言，系统核心依赖多摄像头HDR成像+ISP动态范围优化，配合深度卷积语义解耦网络进行识别与行为预测。实测过程中，系统顺利识别了自行车与行人混行区段，鹅卵石街面、道路标线缺失区域、强光与树影交错下的盘山弯道，全部通过。没有一次强制接管，系统对各种场景的适配能力与反应节奏，已经接近经验丰富的本地驾驶者。更难得的是系统的“节奏感”。它不急不躁，既不僵硬，也不过度保守。在绿灯起步时，它不会迟疑；而在并道、让行场景中，它又始终保持余地。你甚至可以感受到一种类似“人格风格”的驾驶逻辑：既自信，又守规矩；既高效，又不冒进。

系统清晰识别“先来后到”的行为权重

而这背后，是中德团队在雷宁根总部协同调教的成果。作为博世全球交叉领域计算中心的总部，XC园区此刻既是平台，也是桥梁。博世智能出行集团CTO Mathias Pillin 表示：“我们看到，中国团队研发的城市NOA，不仅仅适用于中国，更具备向全球城市泛化的能力。这种能力，不是单靠数据驱动可以完成的，而是组织结构、平台设计与法规理解综合而成的结果。”当前这套系统已通过博世架构下的中间件平台——AOS进行全面解耦，具备快速迁移到其他SoC平台（如NVIDIA、高通、地平线等）的能力。更重要的是，其联邦学习模式已在德国与印度同步部署，可在不转移原始数据的前提下，实现模型的跨地域泛化训练。这使得即使面对不同交通法规、驾驶文化甚至光照环境，系统也能进行“本地语言”的学习与响应。

“我们不是在做一个产品，而是在建立一种系统能力。”姚雨涵博士表示。他目前领导博世全球智能驾驶研发工作，曾长期在中国主导新势力智能驾驶平台的核心技术开发。在他看来，中国团队今天在德国路上“跑起来”的，不只是一个系统，更是一次完整的验证——验证中国工程团队有能力、也有资格，定义面向全球驾驶场景的智能标准。

中国团队主导的NOA在德国路试

测试接近尾声时，车辆驶入斯图加特近郊的一段长下坡。在阳光与林影交错的道路上，它不疾不徐地调整车速，稳定入弯。车内安静极了，没有任何人发出指令。整个过程如流水般顺滑，仿佛这台车早已熟悉这里的一切。那一刻，信任感从屏幕数据，变成了身体实感。这不是演示，这是“实战”。这不是个例，而是博世智能驾驶战略在全球落地的样板。一个过去常被视作“本地方案”的中国NOA系统，正在以实测表现打破偏见，走向世界。

AI不只是汽车的事

回顾过去，感受当下，博世全球技术日上董事会主席史蒂凡·哈通博士以一句意味深长的开场白为主题定调：“人工智能的突破，正在开启新一轮的工业革命。而我们，将是这场革命中的行动者。”按照笔者的理解，这应该属于博世集团对未来的宣言吧！

博世全球CEO哈通博士

从辅助驾驶到工业制造，从厨房烤箱到智能婴儿床，今年的技术日，博世以一系列横跨生活与工业的AI产品阵列，向外界展示其“全栈AI公司”的雄心。在展区中，一台嵌入AI视觉识别系统的Bosch 8系烤箱可自动识别80余种食物，并精准匹配温度与时长；而博世Sensortec新发布的智能IMU传感器则可通过AI识别健身动作，输出实时反馈。更为引人注目的，是用于山火预警的多智能体监控系统与AI辅助的电池焊接工艺优化方案——这些展示无一不在宣示，博世的AI不只是为了“让车更智能”，而是为了“让生活本身变得更智能”。

博世视觉语言模型

在专场演讲中，哈通博士宣布博世将在2027年前追加25亿欧元AI投资，预计2035年，仅AI辅助驾驶与制造业务的收入将突破100亿欧元。这是一场早已悄然开始的巨变：在传统工程与新兴算法之间，博世选择了“两手抓”。但AI之路并非坦途。在答记者问环节，关于AI伦理、数据主权与系统可解释性的问题接踵而至。对此，博世给出的答案并不“高科技”——而是“系统工程”。所有的AI模型必须具备模块化接口与可回溯机制，部署于车载终端的AI系统必须优先满足嵌入式低功耗设计，而数据隐私遵循“参数可动，数据不动”的全球联邦学习标准。这一切，都指向了一个核心关键词：责任。