据媒体报道，东风汽车旗下的纯电品牌“东风纳米”近日回应了部分车主关于纳米06车型L2级辅助驾驶出现“向右跑偏”的问题。官方指出，这一现象主要出现在401 Ultra和471 Ultra车型上，其智能驾驶功能采用的是“端到端模型”，由于算法训练阶段的特性，会短时间出现偏离车道中心的情况，预计将于2025年10月通过OTA升级进行修复。

在智能驾驶成为新能源汽车核心卖点的当下，这起“跑偏门”事件，不仅是产品技术本身的挑战，更折射出端到端AI模型能否承载主流L2功能的行业焦虑。

“端到端”跑偏了？智能驾驶技术的新焦点

根据东风纳米的解释，其Ultra系列车型采用的是端到端（End-to-End）智能辅助驾驶架构，即由摄像头等传感器采集输入，直接映射到车辆控制输出，如转向、加减速等动作——中间几乎没有人为设定的规则逻辑，全靠AI模型推演路径。

这一技术路径的好处是：

更像人类驾驶员思维：能够处理非结构化场景，如突发状况、复杂路况；

开发效率高：省去了大量手动设定和程序逻辑控制。

但弊端也非常明显：

依赖大量数据训练，一旦训练样本有偏差，可能“学坏”；

不可解释性高，系统“为什么这么干”用户与工程师都很难直观理解；

鲁棒性较差，对光照、路标、摄像头清晰度、道路结构变化等敏感。

因此，“短时间向右跑偏再自动回中”——并非Bug，而可能是当前端到端模型不可避免的“青春期表现”。

老车型靠“零位校准”，新架构靠“OTA迭代”

官方还解释，Pro系列车型大多使用传统的LKA（车道保持辅助）策略，如果右偏，更多是由于：

方向盘零位角或四轮定位出现误差；

用户对LKA工作逻辑不熟悉（如系统自动修正被误解为“跑偏”）。

这意味着：传统架构问题靠“机械+用户教育”解决，而新一代AI模型问题只能靠“算法迭代”，两种方式的背后，是产品哲学的根本差异。

跑偏背后：智能车能否“自证安全”？

作为售价7.99万～10.99万元的“国民智趣纯电SUV”，纳米06主打的是 “入门级智能化”，配备了包括高速领航、城市记忆泊车等高阶功能，甚至支持避让异形障碍物的AI感知。

问题来了：

如此重要的功能，能否靠OTA“事后修正”？在AI当道的智能汽车时代，用户信任从哪里来？

在没有足够强大的数据闭环与算法验证体系前，把“安全”交给尚处于训练阶段的模型，这种做法在造车新势力中并不罕见。但当模型失误化为现实路况中的偏移甚至碰撞时，责任该如何界定？

智能驾驶不是噱头，是责任

东风纳米此次回应跑偏问题，态度坦诚、信息详实，值得肯定。但这也向整个行业敲响警钟：

当“AI能力”成为智能汽车的核心卖点时，就必须同步建立对“AI责任”的应对体系。

端到端模型不是原罪，但不能成为“功能瑕疵”的借口；OTA不是万能补丁，更不能替代前期测试验证。

未来智能驾驶的竞争，拼的不仅是技术力，更是企业在用户体验、场景安全和算法透明性上的诚意与底线。

“车不能跑偏，信任也不能。”

披露重组预案，向日葵将于9月22日起复牌北京商报讯（记者丁宁）9月21日晚间，向日葵（300111）发布公告称，公司拟以发行股份及支付现金的方式购买漳州兮璞材料科技有限公司100%股权、浙江贝得药业有限公司40%股权并募集配套资金。向日葵表示，9月19日，公司召开了第六届董事会第十次会议，审议通过了《关于<浙江向日葵大健康科技股份有