白盒测试（White Box Testing）是一种软件测试方法，其核心特征在于测试者能够完全了解被测系统的内部结构、设计逻辑和实现细节，并在此基础上设计测试用例。与黑盒测试仅关注输入输出不同，白盒测试需要深入代码层面，通过检查程序内部路径、条件分支、循环结构等来验证其正确性。在自动驾驶领域，典型的白盒测试包括对感知算法的代码覆盖率分析、决策逻辑的路径测试，以及控制模块的状态机验证等。
对于自动驾驶AI产品经理而言，理解白盒测试的价值在于：它能有效发现算法层面的潜在缺陷，如边界条件处理不当、状态转换错误等深层问题。例如在开发多传感器融合系统时，白盒测试可以针对不同天气条件下的代码分支进行针对性验证，这种细粒度的质量保障手段往往能提前暴露仿真测试难以发现的逻辑漏洞。当前主流自动驾驶公司通常会将白盒测试与单元测试框架（如Google Test）结合，形成持续集成中的重要质量门禁。