东风纳米L2跑偏风波背后: AI驾驶“端到端模型”真成熟了吗?

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。”