夏季达沃斯聚焦“规模化创新”，工业AI独角兽黑湖科技成产业创新样本

这届夏季达沃斯论坛，AI热度依然很高。

不过，从“规模化创新”这一主题可以看出，讨论的重心已经发生变化。去年，行业更关注模型、算力和参数的突破。进入2026年，技术本身不再是唯一主角，AI能否进入千行百业、在真实场景中持续创造价值，成为更受关注的问题。

开幕式上的信号明确点出了中国在这一轮技术变革中的独特条件：完备的产业体系能够承接技术成果，庞大的市场需求则让新产品在高频使用和持续反馈中快速迭代。沿着这条路径，制造业既是科技成果转化为产品的重要载体，也可能成为AI从能力验证走向规模化应用的关键场景。

此次参会企业中，工业AI独角兽黑湖科技提供了一个颇具代表性的观察样本。过去几年，这家公司逐步将AI引入图纸解析、报价、排程、生产和质检等环节，依托4万家工厂的真实场景持续迭代，并将经过验证的能力沉淀为可复制的工业智能体，再进一步服务更多的制造企业。

从数字化连接工厂，到工业智能体参与决策

在制造业，原生A并不意味着简单给工业软件增加一个AI入口，而是让AI进入图纸解析、工艺制定、报价、排程等具体流程，开始承担过去由工程师和生产主管完成的部分判断工作。

黑湖科技的转型可以放在这一背景下理解。

2016年成立之初，黑湖关注的是制造业从大批量、标准化生产向柔性生产转型的需求。此后几年，其主要通过数字化产品连接订单、设备、物料和人员，减少纸质单据和信息断点，让生产过程更加透明。

但数字化解决的主要是“看得见”的问题。系统可以记录订单进度、库存和设备状态，真正决定图纸如何拆解、订单能否接下、生产如何安排的，仍然是人。

据悉，2023年大语言模型快速发展后，黑湖开始研发工业智能体，将此前由数字化系统连接起来的数据，用于图纸解析、工艺拆解、报价、排程、生产和质检等任务。

从数字化到工业智能体，工业软件的角色也在发生变化。过去主要记录和传递信息，如今则开始理解任务、调用数据并参与决策。

这也说明，工业AI并不是脱离原有工业系统独立存在的产品。没有订单、物料、设备和生产进度等数字化基础，AI很难理解一家具体工厂的现实约束，更难将结果直接用于生产。

中小企业率先受益于工业AI价值

黑湖两年前曾提出一个判断：这一轮AI应用可能会优先惠及中小企业。过去一年的应用情况，很大程度上支持了这一观点。

大型制造企业通常拥有较完整的信息系统和专业团队，但引入AI往往需要经历数据治理、系统集成和组织流程调整，决策链条相对较长。中小工厂的信息化基础虽然较弱，却面临更直接的人才和效率问题。

中国大量中小制造企业以代工业务为主，图纸解析、工艺制定和报价等工作，往往集中在少数经验人员身上。一旦老师傅离职，相关知识也很难完整保留。

据黑湖披露，其自研拆单智能体可以在一分钟左右完成过去可能需要数小时的图纸解析，并在数分钟内生成生产加工要求，在部分场景中的准确率约为97%。

这类产品的价值不只是缩短图纸处理时间。对于中小工厂而言，图纸解析往往是订单进入生产的起点。完成拆单后，相关数据还可以继续流向工艺制定、成本核算、报价、排程、生产跟踪和质量管理等环节，使工业智能体有机会沿着一张订单，逐步穿透整个生产流程。

这意味着，工业AI为中小工厂带来的不只是某个岗位的效率提升，而是生产组织方式的变化。过去分散在老师傅和工程人员脑中的判断，可以逐步沉淀到同一套系统中。

中小企业对这类价值的感知往往更加直接。它们不一定需要建立复杂的AI团队，只要工业智能体能够帮助其更快响应订单、更准确安排生产、更稳定控制交期，技术就有可能迅速进入日常经营。

规模化是工业AI商业化的关键

工业智能体要将制造经验转化为可复制的产品能力，前提是跨过高研发投入和复杂场景适配的门槛。如果一项能力只能通过项目制服务少数客户，不仅研发成本难以摊薄，产品也很难在更多场景中持续迭代。

黑湖采取的是重研发、标准化和规模化的产品路线。据周宇翔在夏季达沃斯期间接受采访时介绍，黑湖单个新产品的研发投入通常从5000万元起步，部分达到亿元级。因此，新产品立项时首先考虑的，并非能否满足某一家大客户，而是能否面向大量工厂复制。

目前，黑湖已服务全球近4万家工厂，覆盖30多个制造行业。大量图纸、订单和生产任务，一方面为工业智能体提供了持续验证和迭代的场景，另一方面也构成了分摊研发成本的客户基础。

规模效应由此带来两方面结果：既能降低单个客户获得工业AI能力的成本，也能为企业保留持续投入研发的空间。按照公开信息，黑湖近年来营收保持较快增长，并从2025年开始实现持续盈利。新一轮融资后，更多资金也被投入AI工程师招聘和工业智能体研发。

这说明，工业AI的竞争不只是模型和算法的竞争，也是产品化能力与商业模式的竞争。

未来3至5年，随着工业智能体稳定性提高、产品成本下降，以及制造企业数字化基础逐步完善，AI在工厂中的渗透速度有望明显加快。它进入的也不会只是单个岗位，而是覆盖拆单、报价、排程、生产、质量和交付等核心环节。

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