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　　　　由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。

华为乾崑智能驾驶业务前工程师刘源也证实：“‘车位到车位’功能的实现，主要逻辑就是从技术上打通了AVP代客泊车辅助和城区NOA，场景上合二为一，进一步简化消费者的操作。”他告诉记者，虽然不少车企都宣布拥有“车位到车位”的智驾功能，但底层逻辑存在差异。“有的厂家两段技术栈不同，要拼接到一起才能实现。华为的逻辑则是打通端到端这一个技术栈的两个场景。”据介绍，实现端到端从场景能力上的打通后，以前AVP是AVP技术，NOA是NOA技术，现在多个场景都可在整体NOA能力的延展上直接复用。

　　　　记者先来到该市的城区，在市区几条街道，可以看到充电桩的配套建设已经非常完善，成排的公共充电桩非常方便新能源汽车充电。当地的新能源汽车消费呈现多样化的特点，从几十万元的高档车到三五万元的国民电动车，随处都可以看到。