黑湖科技創始人周宇翔：中國制造業或將跨越工業軟件深度普及階段，直接進入工業智能體時代

當下，消費級Agent（智能體）蓬勃發展。那么，工業級Agent又發展到什么程度了呢？

4月23日上午，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱每經記者）來到上海市長寧區，從江蘇路地鐵站下車，穿過諸多各具特色的咖啡廳后，一座雅致的獨棟小樓映入眼簾，這便是黑湖科技的總部所在。

在這棟小樓的二樓會議室，黑湖科技創始人周宇翔接受了每經記者的采訪。周宇翔1989年出生于四川，畢業于美國達特茅斯學院。2025年10月，周宇翔曾作為工業科技領域企業家代表參加總理座談會。

時近5月，上海的天氣仍然帶著幾分寒冷。周宇翔忙碌中，僅穿著一件短袖T恤。

過去十年，黑湖科技持續深耕制造業數字化，圍繞核心制造環節，形成了輕量靈活的產品矩陣和可復制的交付體系，服務食品飲料、汽車零部件、裝備制造等30多個行業的制造企業。長期貼近工廠的產品實踐，也為黑湖科技布局工業AI（人工智能）打下了基礎。

近日，黑湖科技完成近10億元D輪融資。本輪融資將主要用于加速工業AI應用落地和全球擴張，進一步推動AI與制造業真實業務場景的深度結合。在周宇翔看來，就如同中國沒有經歷信用卡支付時代，直接進入移動支付時代一樣，中國制造業很有可能將直接跨越工業軟件階段，進入工業智能體時代。

黑湖科技創始人周宇翔 圖片來源：受訪者供圖

中國制造業很可能直接進入工業智能體時代

NBD:現在市面上Agent主要面向辦公室場景或個人消費領域。工業Agent與這些場景的Agent相比，難度上有什么不同？

周宇翔：消費場景Agent本質上更多建立在模型通用能力的競爭上。現在基礎模型的發展已經進入相對成熟階段，不管是開源還是閉源，模型能力的差距在逐漸縮小。接下來真正拉開差距的，是具體場景的Know-How（技術訣竅）和知識沉淀。

從2025年初開始，美國很多創業者已經從模型公司走向垂類應用創業，其中一類是面向個人消費的應用，比如陪伴、助手、生活服務；另一類則是產業類Agent，但產業類的進展相對更慢，因為它更依賴真實場景和垂直行業經驗。

黑湖科技從2016年創業至今，一直深耕中國最復雜、最分散的工廠場景。過去十年里，我們在大量真實工廠中積累了非常豐富的用戶場景和工業Know-How。更重要的是，黑湖小工單服務了3萬多家中小微工廠，覆蓋的生產加工類型非常多，場景豐富度很高。

消費類場景可以利用大量公域數據，而一旦進入工業、醫療、物流、金融等To B（面向企業）垂類場景，真正比拼的就是誰擁有更多可用場景以及更強的行業知識沉淀。

NBD：在工業軟件時代，國內一直處于追趕狀態。不管是研發設計、生產控制還是信息管理，市場份額基本被海外巨頭占據。你認為在智能體時代，中國廠商有沒有彎道超車的機會？

周宇翔：我認為機會非常大。我們雖然看到大量市場份額被海外巨頭占據，但實際上，這些公司所覆蓋的只是工業客戶中的很小一部分。過去所謂“工業軟件市場份額”的競爭，更多只是發生在不到10%的存量數字化市場里。

黑湖科技并不局限于去爭奪這10%的存量市場，我們更關注一直沒有真正進入工業軟件時代的那90%的工廠。

中國很多工廠管理者并沒有完整經歷過工業軟件時代的訓練。過去黑湖小工單能在軟件時代成功，就是因為我們把軟件復雜度大幅降低，讓這批原本不擅長使用復雜工業軟件的工廠管理者也能真正用起來。

而到了智能體時代，我有一個非常強烈的判斷：中國制造業很可能會直接跨過工業軟件深度普及的階段，直接進入工業智能體時代。類似中國在金融領域并沒有全面進入信用卡支付時代，而是直接進入移動支付時代。

原因在于，智能體本質上是一種優質生產力的廉價供給。對于工廠來說，培養一個職業經理人、招聘一位資深老師傅，或者引入一套管理體系，成本都很高，但智能體一旦產品化，其使用成本會低很多。

將繼續加大對柔性智造升級的投入

NBD：前段時間市場上有一種觀點，認為軟件未來可能會被智能體直接替代。你覺得智能體和傳統軟件公司之間，是競爭關系還是合作關系？

周宇翔：我既不完全認同“Agent會直接消滅軟件”的判斷，也不認同傳統軟件公司那種“只是在軟件里嵌入Agent”的思路。

傳統軟件大致可以拆成四個環節：信息收集、個體決策、決策分發、數據沉淀與分析。過去軟件主要做的是信息的傳遞、分發和沉淀，但真正完成“決策”這一步的，其實一直是人，而不是軟件。

黑湖科技做Agent真正要切入的就是這個“決策層”。未來的形態會是軟件繼續負責收集信息、傳遞信息，然后由Agent做判斷、給出決策，再通過軟件把結果分發出去，驅動人或設備執行，最后再形成新的數據沉淀和分析。

我們認為，軟件和Agent會長期共存，但各自分工會發生變化。軟件負責成為數據和流程的承載體，Agent 負責接管過去由人完成的判斷與決策。

而傳統軟件公司現在更多是在軟件框架里嵌入 Agent，讓軟件錄入更方便、圖表生成更快、信息處理更智能，但本質上仍然是在強化軟件，而不是承擔決策角色。

NBD：與國外相比，國內不管是工業軟件還是工業 AI，目前最大的薄弱點是什么？這輪融資之后，你們重點會投向哪些領域？

周宇翔：如果只是復制西方工業軟件路徑，我覺得意義不大。

2015年左右，我們注意到中國制造業里已經有一小部分企業開始轉向另一種邏輯：它們不再滿足于通過“爆款+內卷”去拼價格、拼成本，而是開始追求供應鏈柔性，希望在短時間內做出更符合細分群體喜好的產品。這意味著制造業競爭邏輯正在發生變化，柔性制造比單純的“標準化、規模化、降本增效”更重要。

過去西方工業軟件強調的是精益生產、6-Sigma（即六西格瑪，一種改善企業質量流程管理的技術）等，核心還是大規模標準化生產。但中國很多客戶真正要解決的問題是如何更快地切換產線，更高效地協同現場，接住更小批量但更高毛利、更復雜的訂單。

以蜜雪冰城為例，它的競爭力并不是傳統西方工業軟件所定義的“降本增效”，而是它的供應鏈和制造體系足夠柔性，能夠支撐從種植基地、初加工到中央工廠和門店的高頻變化，使每個門店持續推出新品，同時又不斷貨。這種競爭力，本質上來自柔性制造能力。

黑湖科技希望推動的，不是工廠繼續在成本和效率上內卷，而是幫助它們獲得更強的柔性反應能力，去造出消費者更喜歡、愿意付溢價的產品。

所以未來，不管是通過AI、軟件，還是更底層的技術能力，黑湖科技都會繼續加大對中國柔性智造升級的投入。