獨家對話黑湖科技周宇翔：以柔性敏捷之力，驅動中國制造業新質生產力

川商傳媒 李巧玲報道

10月14日下午，中共中央政治局常委、國務院總理李強主持召開經濟形勢專家和企業家座談會，一位年僅36歲的年輕人作為參會代表發言，這一幕格外引人注目。而這個年輕人，就是出生于四川省宜賓市，現任黑湖科技創始人兼首席執行官的周宇翔。

今年7月，周宇翔還榮獲“優秀中國特色社會主義事業建設者”稱號，成為工業軟件領域獲此殊榮的優秀青年企業家代表。

為何這位年輕的川商，能以工業軟件領域代表身份站上國家級經濟座談會發言席？他背后的精彩創業故事是什么？未來他將如何在四川布局？

因專注于業務深耕與工業AI技術研發，周宇翔在婉拒國內外多輪媒體采訪后，還是對來自家鄉四川的媒體——川商傳媒，敞開了心扉。周宇翔告訴川商傳媒記者，“作為從四川宜賓走出來的創業者，我始終牽掛著家鄉制造業的升級發展，也希望借由家鄉媒體的視角，把黑湖在數字化轉型中的實戰經驗、對中國制造業新質生產力的思考，分享給更多四川乃至全國的制造企業。”

在接受川商傳媒采訪中，周宇翔以親身實踐為筆，以一線視角拆解制造業數字化轉型的關鍵路徑，結合黑湖科技服務數千家制造企業的實戰經驗，揭開制造業數字化落地的成功“密碼”。

據了解，作為大數據與工業軟件領域的連續創業者，周宇翔帶領黑湖科技致力于打破西方軟件品牌壟斷，成為服務國內及亞太地區超34000家工廠的工業軟件頭部企業，市場占有率比肩西門子，助推中國制造業從“照搬經驗”轉向“本土輸出”。他曾入選《財富》 “40位40歲以下商業精英”、世界經濟論壇“全球科技先鋒”，這些源自生產一線打磨、總結出來的實戰成果，促使他成為了中國制造業新質生產力的重要推動者。

談參會感悟：

對黑湖“新質生產力”解題思路的肯定

《川商》：作為企業代表參加總理座談會，您有什么感受？得到了哪些啟發？

周宇翔：能受邀參與如此高規格的座談會，對黑湖這類扎根制造一線的工業科技企業而言，是極大的肯定，也讓我們更清晰地看到中國制造業數字化轉型的演進脈絡。

在黑湖創業的九年里，我目睹了中國工廠的顯著變化。早期，不少嘗試數字化轉型的中國工廠因經驗不足，盲目照搬“西方最佳實踐”與進口工業軟件，以模糊的“降本增效”為目標生套國外流程，反而削弱了自身在發展中積累的靈活性與敏捷性。

不過，早期的挫敗也倒逼第一批試錯工廠立足中國獨特市場反思，逐步形成適配本土的有效方法論。如今，大量中國工廠已達成共識：柔性且敏捷地響應市場多變需求，已取代“降本增效”等空洞口號，成為數字化轉型的新底層邏輯。

今年7月，我在越南、印尼調研時，接觸到一家餅干企業創始人，他認為百事、雀巢的大批量標準化生產模式已過時，反而對蜜雪冰城的柔性供應鏈充滿興趣。而蜜雪冰城早在2019年就選擇與黑湖合作，我們共同以“柔性敏捷”為核心設計了數字化轉型藍圖。

回顧全球工業發展歷程，每個時代引領全球的最佳工業實踐，都誕生于當時的最強工業國家：50年前歐洲憑“自動化”崛起，孕育了西門子、施耐德；30年前美國以“數據化、智能化”為核心，羅克韋爾、霍尼韋爾成為方法論輸出代表；如今，中國互聯網普及讓消費者話語權空前提升，個性化需求涌現，這要求制造供應鏈更柔性、更敏捷。 黑湖系統數據顯示，當前部分行業存在產能冗余，但新品牌卻常常難以找到匹配個性化、高毛利產品需求的工廠。若借助新技術升級傳統產能，對接新興需求，就能實現消費者、新品牌與工廠的共贏，這正是黑湖對“新質生產力”的解題思路。

談跨界轉型：

深入一線捕捉數字化轉型機遇

《川商》：2016年既是黑湖科技創業元年，也是中國工廠數字化轉型元年，您從投行跨界工業領域時，是如何捕捉到這一機遇的？

周宇翔：在投行工作期間，我參與了中國企業赴德、日等國的產業并購。當時令我觸動很深的是，那些看似瀕臨破產的外國工廠，仍具備強大的數據化管理能力——所有產線數據由機器采集并傳輸至電腦，管理層完全基于數據解決問題。反觀中國工廠，管理者只能靠“走動式管理”扎根車間一線，效率差距明顯。

那時我想對標美國大數據分析公司帕蘭蒂爾，便與兩位高中同學辭去海外百萬年薪的工作，在北京創辦了馬達數據，希望用算法和建模實現數據驅動制造，還獲得了徐小平的投資。但“馬達”很快夭折，核心問題是不接地氣：我們帶著數據分析系統走進工廠才發現，無論是特斯拉、農夫山泉這樣的大企業，還是中小企業，都還停留在紙單和Excel表格管理階段，連基礎數據收集都未完成，系統根本“無用武之地”。

后來，我看到很多“廠二代”陸續接班，我決定深入工廠一線。起初投簡歷屢屢被拒，最終成功進入蘇州一家跨國快消集團的上游包裝工廠實習。在生產一線與工人同吃同住的幾個月里，我發現即便是頭部企業，工廠仍在手填紙單，缺乏結構化工業數據積累。

與此同時，新的產業鏈特征開始顯現：創業時多做代工廠，生產大批量標品，SKU（最小存貨單位）少、量大；而二代接班后，電商、社交媒體興起，個性化需求增多，SKU變多、單品量減少。 這種變化帶來了新問題：小批量新訂單若仍靠口頭溝通、微信電話、紙單手算管理，效率極低。過去工廠停產1天對盈利影響有限，但如今6小時就能完成1個小批量訂單，卻要停產半天調整產線，時間成本和產能浪費被大幅放大。

這讓我們看到創業機會——若能用手機、IOT、ADP為載體，將6小時生產時間壓縮到1小時，工廠就能承接更多非標訂單，黑湖科技的雛形也由此逐漸清晰。

談經驗復制：

從服務蜜雪冰城到賦能全球工廠

《川商》：黑湖在助力蜜雪冰城從1000家門店拓展到4萬家門店過程中，總結的“柔性且敏捷供應鏈方法論”，是否已具備向海外中小工廠復制的條件？

周宇翔：事實上，我們的方法論早已在海外落地，目前已服務100+海外工廠，是亞太地區服務工廠數量最多的工業軟件，在中國和東南亞服務的工廠總數超34000家。而且，不僅是中小工廠，東南亞、墨西哥一帶的大廠也在使用我們的軟件。

現在很多海外客戶的數字化目標，和蜜雪冰城類似，都是“讓生產更柔性，造出消費者真正需要的商品”。傳統西方工業軟件多以“降本提效”“運營優化”為設計和交付目標，而越來越多海外客戶希望學習“中國制造模式”，正是因為中國制造業更柔性，更適配當下新消費市場。從這個角度來說，黑湖的軟件和agent產品，正成為中國柔性制造實踐向全球輸出的“具象載體”。

談柔性痛點

用AI Agent打通消費與工業互聯網

《川商》：黑湖服務過眾多工廠與新消費品牌，是否發現了“最容易被忽略的柔性痛點”？又是如何解決的？

周宇翔：隨著新消費群體崛起，文創、手辦、潮玩等細分賽道的創作者與IP創作方，希望將創意快速轉化為商品，但他們面臨一個共性問題：有定制化訂單需求，卻找不到能承接的工廠。

這種供需矛盾很突出：創意方有靈活定制需求，卻缺乏制造業經驗，既擔心設計還原度，也憂慮交付周期；而中小工廠手握產能，面對小批量、多品類定制訂單卻難以承接——切換產線成本高、人工拆單效率低，即便訂單利潤率可觀，整體性價比也難匹配傳統生產模式。這恰恰是中國制造的結構性機會，解決問題的關鍵在于提升中小工廠柔性化生產能力，讓訂單排期響應更及時、產線切換更高效。

針對這一痛點，我們構建了多類型AI Agent，將AI嵌入訂單讀取、拆單排期、訂單履約等核心環節，替代以往依賴人工經驗的流程決策。 比如，我們的系統可通過圖像識別與自然語言處理技術，自動識別訂單圖樣、生成工藝流程與排產計劃，并基于實時數據動態調整履約節奏。這一過程打通了消費互聯網與工業互聯網，讓小批量、快反應的新興市場需求，能直連具備柔性產能的中小企業。

談服務模式

用“樂高積木+AI”適配千行百業

《川商》：不同行業的供應鏈柔性需求差異很大，黑湖如何在“標準化產品”與“行業定制化”之間找到平衡？

周宇翔：不同客戶的生產流程千差萬別，滿足個性化流程是所有工業軟件的目標，但傳統模式存在明顯短板：一類是100%定制開發，雖能適配工廠需求，但周期長、需求理解易偏差、開發運維成本極高；另一類是西方主流MES、ERP軟件的標準化產品，以“最佳實踐”為由，讓咨詢公司改造中國工廠流程以匹配軟件模塊，改造成本高且模塊僵硬，未必適配本土需求。

黑湖借助云原生技術和智能體技術，找到了高效、可復制、高毛利的平衡方式。我們自研了500+類似“樂高積木”的微服務，結合低代碼、零代碼技術，項目經理和客戶業務人員可快速拖拽“積木”，搭建出適配每個工廠的個性化流程，能滿足制造業客戶80%的數字化流程需求。

對于剩余20%未滿足的個性化需求，我們依托數百萬行歷史代碼，預訓練出“流程定制agent”——它是工業場景原生的，能針對訂單、物料、工藝、工序等制造業常見場景維度，生成個性化前端頁面和后端邏輯，高效精準地解決定制化問題。

談工業AI

未來三年突破垂直場景智能體應用

《川商》：您將今年定義為黑湖“全面開啟工業AI創業的第一年”，未來三年，黑湖在工業AI領域最想突破的“關鍵課題”是什么？

周宇翔：過去，黑湖用AI實現了開發提效，幫助團隊面對工廠個性化需求時，以更快效率完成開發。而我們發現，Agent在具體業務場景中潛力更大——它能輔助工廠快速決策、預測產能、優化排產流程，甚至像閱讀圖紙、拆單這類過去需要經驗豐富老師傅四五個小時完成的工序，Agent三四分鐘就能搞定，且仍有提升空間。

未來三年，我們的核心突破方向是覆蓋更多制造業工廠垂直場景的智能體應用。目前，在高可用、大量級的工業結構化與非結構化數據基礎上，黑湖已在全球范圍內孵化出包括“拆單老師傅”“跟單員agent”在內的6類11個工業agent，并融入智造小工單產品體系。接下來，我們希望通過智能體的認知、決策與執行能力，打通并自動化原本高度依賴人工介入的數據流與決策流，讓工業AI真正滲透到制造業的每一個關鍵環節。

談角色定位

從“小微”到“頭部”，鏈接柔性需求與產能

《川商》：在推動中國制造業向數據和AI驅動的新質、柔性產能轉型方面，黑湖科技希望扮演怎樣的角色？

周宇翔：過去九年，黑湖服務了4000家中大型工廠和28000多家小微工廠，我們清晰地看到了不同規模企業的需求差異。

對小微企業而言，核心痛點是缺乏數字化管理方式——國內約500萬家中小工廠中，90%以上沒有適配的數字化管理軟件，黑湖希望立足小微工廠，普惠解決這類泛化痛點。對大企業來說，他們需要借助數字化轉型，實現數據驅動下的柔性與敏捷生產。當前市場變動快、個性化需求突出，這些客戶需要通過單廠或多廠數字化協同，更快響應小批量、定制化訂單，實現供應鏈升級，黑湖計劃加快覆蓋新消費和高端制造領域的頭部客戶。

同時，新消費模式放大了新興群體的個性化商品需求，黑湖希望通過打造工業智能體和柔性產能平臺，將這些個性化需求精準匹配給中小工廠的冗余產能。通過智能體填補產品設計、工業建模、產能調度等柔性供應鏈能力，讓冗余產能升級適配新興需求，最終實現“以銷定產”，推動整個制造業生態的高效運轉。

談創業心得

扎根一線，才能讀懂制造業

《川商》：在您看來，作為工業科技領域的創業者，最重要的品質或能力是什么？

周宇翔：我認為是“深度理解自己所在的行業”。制造業沒有捷徑，每一個產品功能都必須與真實生產現場碰撞、磨合。黑湖的團隊大部分時間都在車間里，和客戶一起開工單、數報表、跑流程——只有真正扎根一線，了解制造業的實際情況，洞悉中國工廠面臨的困境，產品才能真正服務于工廠的數字化轉型，而不是停留在實驗室或辦公室里的“空中樓閣”。

談布局四川

深耕本土產業，打造可復制路徑

《川商》：您出生于宜賓，作為川籍企業家，是否關注家鄉的產業數字化轉型需求？未來黑湖科技是否有在四川布局的計劃？

周宇翔：作為四川人，我一直關注四川的產業數字化需求，黑湖已在本地有成功落地案例——菊樂的新津工廠就由黑湖參與整體數字化建設。當時，菊樂面臨工序復雜、SKU繁多導致的數據斷層問題，黑湖智造通過系統間的數據協同，幫助其減少了5%-10%的物料冗余與人力依賴；同時，針對更高的食安標準和快速變動的消費市場，我們協助菊樂建立了準確的質量追溯體系，實現了小單快返。目前，我們已有團隊在四川服務更多類似菊樂的頭部客戶。四川擁有完整深厚的制造業體系，從白酒、食品到輕工裝備制造，產業基礎扎實。

未來，黑湖在四川的布局計劃明確且正在推進：我們不僅要為一兩家大廠提供服務，更希望在中小工廠群體中，打造可復制、可規模化的“柔性敏捷制造”路徑，既服務地方產業鏈上下游，也助力四川制造業實現數字化升級。

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編輯：孫雪涵 責編：侯格格 校對：邱向東

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