2026 年，人形机器人排队进厂 " 拧螺丝 "。
但一个尴尬的现实是：机器人能精准拧好每一颗螺栓，却不知道下一颗该拧哪辆车上的哪个位置。它缺的不是灵巧手，而是一个能告诉它 " 该干什么 " 的大脑。
这个 " 大脑 "，黑湖科技正在造。
黑湖科技很少出现在聚光灯下。他们不打广告，不炒概念。他们的产品在工厂的机房里运行，在老师傅的电脑里打开，在老板的手机推送里出现。但就是这样一家公司，估值已经超过 70 亿元人民币，跻身工业科技独角兽阵营。
2025 年，黑湖在中国云化生产管理软件市场，黑湖份额 52.7%，排名第一（IDC 数据）。近 4 万家工厂在用他们的系统，覆盖食品饮料、汽车零部件、装备制造等 30 多个行业。2025 年，入选世界经济论坛首批全球 AI 产业化标杆项目，是工业 AI 领域唯一的中国面孔。
黑湖正在从一家 " 工业科技公司 "，转型为一家 " 工业 AI 公司 "。
AI 重构工业软件：从 " 记流水账 " 到 " 做决策 "
过去二十年，工业软件的核心功能是 " 记录 "。ERP 记财务，MES 记生产，CRM 记客户 —— 它们把工厂的纸质单据变成电子流，把人工统计变成自动报表。但决策，仍然靠人。
一个急单插进来，生产主管要在 Excel 里算产能、查物料、排工序，折腾两小时才能给出答复。一张新图纸进来，报价员要拆解工艺、核算成本，六小时后才能把报价单发出去。这些环节高度依赖老师傅的经验，而老师傅越来越难招，也越来越贵。
黑湖科技有一个判断：AI 对传统软件的重构，会率先发生在 " 决策层 "。
" 真正会受到深刻影响的，是那些停留在业务表层、仅服务局部动作的软件。" 在黑湖看来，ERP、MES 这类系统过去更多承担记录与整合信息的功能，而 AI Agent 真正开始接管的，是排程、拆单、跟单、采购判断、异常处理这类过去高度依赖人脑经验的环节。
这不是 " 给原有软件多加一个 AI 功能 "，而是把 AI 放进工厂的核心决策链路里，让它从辅助走向决策、从输入框走向业务执行。
黑湖的路径是直接进入这些核心决策场景。2023 年以来，黑湖陆续打造了 6 大类 11 个工业智能体，累计执行任务超过 1.6 亿次，已实现规模化落地，覆盖设计、排程、生产、质检等核心场景，完成从 AI 辅助决策到 AI 自主决策的升级。
三道护城河：大厂做不出来，小厂做不了
工业 AI 的壁垒，不在算法，在场景。
大模型厂商有算力、有参数，但缺少行业 know-how 和数据，难以处理制造业中复杂的工艺约束与调度逻辑。传统工业软件厂商有客户、有渠道，但多基于单体架构与本地部署，难以快速引入 AI 能力。
黑湖的三道护城河，恰好卡在这个缝隙里。
第一道是行业理解。黑湖近 4 万家工厂的实践，覆盖汽车零部件、食品饮料、新能源等多个制造行业，让它在排产、拆单、跟单、质检等核心环节形成了持续迭代的行业 know-how。这类能力来自长期一线交付与业务打磨，而不是通用大模型能力，每一个智能体的迭代，都伴随着一家工厂的痛点解决。
第二道是产业链协同带来的网络效应。制造业本身是强协同体系。当蜜雪冰城、农夫山泉等链主企业接入黑湖系统，其上下游供应商会自然进入同一协作网络。系统从单点工具升级为跨企业协同平台，这种链式扩展带来更强的粘性与扩张能力。
第三道是架构层面的代际差异。传统 MES / ERP 多基于单体架构与本地部署，黑湖采用云原生与 API 化架构，使每个业务模块都可以以 Agent 方式运行与协同。AI 不是外挂，而是原生能力。
三道护城河叠加，构成了一个高壁垒、高粘性、高扩展性的商业模型，这正是 70 亿估值的底层逻辑。
出海：把中国 " 柔性制造 " 模式输出全球
黑湖的野心不止于国内。
几年前，随着中国工厂开始出海，黑湖密集调研了越南、印尼等东南亚市场。印尼一家饼干厂负责人说，相较大批量、标准化的生产模式，他们对黑湖为蜜雪冰城提供的敏捷供应链更加好奇。这折射出黑湖的出海逻辑：不是简单的软件销售，而是将中国的 " 柔性制造 " 模式进行场景化输出。
黑湖的出海早已伴随一批中国企业 " 开疆拓土 "。2021 年，某光伏玻璃龙头企业计划在越南建设海外工厂，面临管理系统的 " 断层危机 "—— 国内成熟的数字化体系无法与海外工厂打通。黑湖的数字化系统如同 " 数字桥梁 "，帮助中资企业实现 " 海外工厂中国心 "。
从越南的代工集群到墨西哥的美墨边境工厂，从马来西亚的汽车零部件产业园到土耳其的新能源基地，黑湖已在全球 12 个国家落地。2025 年，黑湖完成墨西哥首座工厂部署，仓库管理员反馈很朴素：用上系统后，在仓库走动变少了，人都胖了一圈。
未来，随着中国制造业柔性化能力逐步外溢，黑湖有机会成为全球工业 AI 与柔性制造体系的重要基础设施。
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