新浪科技讯 7月4日下午消息 ，2025亚布力中国企业家论坛第十一届创新年上
，黑湖科技创始人周宇翔向新浪科技表示，AI在工业场景的落地不是分行业的 ，而是分场景的。他总结
，AI并非取代软件本身的功能，而是在重新定义人机关系——过去由人操作软件完成的任务 ，未来将由AI自动完成，软件仍然是核心载体
，只是交互和执行方式正在发生转变 。

　　周宇翔认为，在工业领域 ，Transformer模型本身所避免不了的幻觉与工业本身的精准性和确定性原本是有冲突的
，所以，现在要找到一个点是怎样在幻觉和工业的确定性之间 ，不能单纯依赖底层模型自身的改进去解决这一问题
，而应在产品和工程创新去杜绝幻觉，应用层设计要有更可靠的控制策略与反馈机制。

　　他表示 ，为应对大模型在工业场景中可能带来的“幻觉”问题
，黑湖科技设计了一套中间层架构，中间那层的东西是可被审计可被确定的 ，它是一个确定性的东西
，它让中间层的架构非常的灵活，就是说以前中间层如果你靠人工去维护的话 ，你就很僵硬，这对工业场景来说要么就训练成本很高
，要么就解决不了工厂灵活多变的问题
。黑湖科技这种架构避免了以往完全依赖人工配置逻辑所带来的刚性问题，也显著降低了在复杂工厂环境中的部署与维护成本。

　　在谈到AI在工业中的落地路径时 ，周宇翔指出
，AI的应用逻辑不是“按行业 ”，而是“按场景
” 。“比如说你是做服装的 ，我是做船舶的
，虽然行业不同，但都涉及缺陷检测
、任务排程等共性的生产场景
。AI的优势在于具备跨场景泛化能力 ，而不是仅服务于特定行业。因此
，从场景角度切入，比行业划分更能体现AI的价值 。”传统计算机时代 ，排程系统往往需要针对每个行业的复杂规则进行定制
，成本高、通用性差
。而AI的出现，让我们有可能用同一个“智能体 ”去解决多个行业中的共性问题 ，就像一位经验丰富的老师傅，既能安排纺织车间的任务
，也能调度造船流程。

　　对此，周宇翔的看法是 ，AI很好解决了能力泛化的问题
，在细分场景实践中，如果只是在原有软件或数据系统上简单叠加Agent模块是没有价值的 ，这只是取代了软件的部分功能 。这种方式本质上只是局部增强
，未能真正改变人机协作的模式
。AI的核心价值不在于替代软件的功能，而在于替代传统由人操作软件的模式。软件仍然是底层载体 ，关键在于AI与软件的深度融合
，通过智能体的引入，使过去依赖人工操作的数据流 、决策流实现自动化和自适应 。

　　周宇翔透露 ，在大语言模型前的年代
，黑湖科技与华为云等厂商的合作的是云计算，用这些企业的算力去构建软件 ，所以黑湖科技的软件代码能被数万家用户使用，从而定制
、拼接出他们各自的产品
。但是
，伴随大语言模型的快速发展，黑湖科技从23年底开始用包括华为等不同平台的AI大模型能力 ，把原来一些海外的大语言模型取代
，他认为，这个趋势在过去三个月迅速发生 ，并且正在不断加速。（罗宁）