主要观点总结
本文主要介绍了中国最新的高铁列车CR450的特点和技术突破，以及百度在AI领域的发展和应用。CR450具有高速、高效、安全的特性，其制动系统采用了AI大模型进行优化。百度在AI领域已经走在技术的前沿，不断试错并总结经验教训，同时其AI应用已经涉及到高铁设计、B端和C端等多个领域。
关键观点总结
关键观点1: 中国最新高铁列车CR450的特点
CR450时速450公里，车头有碳纤维质感，腰线犀利，制动距离短，研制效率高，体现了中国高铁技术的领先。
关键观点2: CR450制动系统的技术突破
CR450的制动系统采用了AI大模型进行优化，实现了比CR400更短的制动时间，这是数字化精量计算的典型应用。
关键观点3: 百度在AI领域的发展和应用
百度在AI领域已经走在技术的前沿，其AI应用已经涉及到多个领域，包括高铁设计、B端和C端等。百度不断试错并总结经验教训，同时其大模型的应用也取得了显著成效。
关键观点4: 百度AI的商业化前景
百度AI已经具备了商业化能力，并且在B端和C端都有广泛的应用。百度大模型的调用量在过去一年翻了30倍，达到15亿，有6成央企都在使用。
关键观点5: AI领域的不同观点
针对大模型的态度在业界存在分歧，一派信仰技术和规模定律，另一派强调商业化能力和建立壁垒。百度已经在实践中不断试错并找到了自己的方向。
正文
最近在抖音上看到了中国最新的高铁列车CR450，时速450公里，车头看起来非常有碳纤维质感，脸颊上还有渐变灯，腰线还是个犀利箭头。
相比于之前的CR400，CR450的速度更快，按照一般理解，是不是制动时间和距离会更长？但您猜怎么着，制动距离一样，时间还少了0.6秒。
我查了一下，在湖南株洲“田心塅”先进轨道交通产业集群，最快只要8个月，就能研制出一列新型列车。要知道，一辆高铁有4万多个零件，需要7000家左右的供应链企业合作，能把效率发挥到这个程度的地方地球上只有三个地方：
这两天李彦宏发了个内部信，除了庆祝百度成立25周年，主要还是说AI。他说：
重大的技术突破，颠覆式的创新往往是规模化应用的结果，而不是原因。
李彦宏的逻辑大概就是有了规模化的应用，技术才有价值。这个逻辑，和中国高铁发展路径差不多。正是有了多年来长达4.8万公里的高铁里程，加上高度模块化的产业链，才有了今天的领先。
AI大模型也一样，对于普通用户来说，聊天、画画不算规模化应用。
在研究CR450的时候，我看到了一个烧的火红的制动盘，研究人员们用它来模拟试验极端情况。每一次试验都会记录制动盘的温度，色差等等数据。
AI太适合做这种数字模型精量计算了，就是靠这种计算能力，CR450的制动时间才比CR400缩短了0.6秒。除了制动系统，在高铁材料、外形设计等等方面，目前也都有应用。
我看了一下百度的数据，百度大模型的调用量过去一年翻了30倍，达到15亿。有6成央企都在用，这是李彦宏逻辑的来源，他不赞同空对空。
其实，中外针对大模型的态度早就分成了两派。一派是纯粹技术流，信仰OpenAI和规模定律，认为只要模型能力提升，成本就会降低，应用会随之而来。
另一派相信应用，对技术流的大力飞砖嗤之以鼻，认为要快速发展商业化能力，建立壁垒以战养战。这派一般都是经历过中国互联网丛林法则的老登。
谁对谁错大星说不好，从2012年起，百度已经在AI上累计投入了上千亿，李彦宏的发言应该是经过时间检验的，因为他们应该试错了很多次。
按照李彦宏的说法，走在技术的最前沿也意味着要冒更大的风险，要承受高于同行的失败概率，要耐得住寂寞，要忍受别人的不理解甚至白眼，要不断试错，要知道哪一天方向走错了需要迅速调整方向，重新出发，甚至要对自己的能力边界有清醒的认知，并且不断总结经验教训，以利再战。
这话说的挺实在，很多业界在争论的问题，其实百度都已经实践过了，比如到底先做B端还是先做C端，比如大模型应该开源还是闭源。
像高铁设计领域的B端应用，百度有不少，比如山西国峰煤电用了百度的AI算法，实现机组冷端经济运行与脱硫运行优化，供电煤耗综合降低可达2.9g/kWh，折算减少超过10600吨二氧化碳排放。
