黑湖科技创始人周宇翔：中国制造业或将跨越工业软件深度普及阶段，直接进入工业智能体时代

每经记者｜朱成祥    每经编辑｜廖丹    

当下，消费级Agent（智能体）蓬勃发展。那么，工业级Agent又发展到什么程度了呢？

4月23日上午，《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）来到上海市长宁区，从江苏路地铁站下车，穿过诸多各具特色的咖啡厅后，一座雅致的独栋小楼映入眼帘，这便是黑湖科技的总部所在。

在这栋小楼的二楼会议室，黑湖科技创始人周宇翔接受了每经记者的采访。周宇翔1989年出生于四川，毕业于美国达特茅斯学院。2025年10月，周宇翔曾作为工业科技领域企业家代表参加总理座谈会。

时近5月，上海的天气仍然带着几分寒冷。周宇翔忙碌中，仅穿着一件短袖T恤。

过去十年，黑湖科技持续深耕制造业数字化，围绕核心制造环节，形成了轻量灵活的产品矩阵和可复制的交付体系，服务食品饮料、汽车零部件、装备制造等30多个行业的制造企业。长期贴近工厂的产品实践，也为黑湖科技布局工业AI（人工智能）打下了基础。

近日，黑湖科技完成近10亿元D轮融资。本轮融资将主要用于加速工业AI应用落地和全球扩张，进一步推动AI与制造业真实业务场景的深度结合。在周宇翔看来，就如同中国没有经历信用卡支付时代，直接进入移动支付时代一样，中国制造业很有可能将直接跨越工业软件阶段，进入工业智能体时代。

黑湖科技创始人周宇翔 图片来源：受访者供图

中国制造业很可能直接进入工业智能体时代

NBD:现在市面上Agent主要面向办公室场景或个人消费领域。工业Agent与这些场景的Agent相比，难度上有什么不同？

周宇翔：消费场景Agent本质上更多建立在模型通用能力的竞争上。现在基础模型的发展已经进入相对成熟阶段，不管是开源还是闭源，模型能力的差距在逐渐缩小。接下来真正拉开差距的，是具体场景的Know-How（技术诀窍）和知识沉淀。

从2025年初开始，美国很多创业者已经从模型公司走向垂类应用创业，其中一类是面向个人消费的应用，比如陪伴、助手、生活服务；另一类则是产业类Agent，但产业类的进展相对更慢，因为它更依赖真实场景和垂直行业经验。

黑湖科技从2016年创业至今，一直深耕中国最复杂、最分散的工厂场景。过去十年里，我们在大量真实工厂中积累了非常丰富的用户场景和工业Know-How。更重要的是，黑湖小工单服务了3万多家中小微工厂，覆盖的生产加工类型非常多，场景丰富度很高。

消费类场景可以利用大量公域数据，而一旦进入工业、医疗、物流、金融等To B（面向企业）垂类场景，真正比拼的就是谁拥有更多可用场景以及更强的行业知识沉淀。

NBD：在工业软件时代，国内一直处于追赶状态。不管是研发设计、生产控制还是信息管理，市场份额基本被海外巨头占据。你认为在智能体时代，中国厂商有没有弯道超车的机会？

周宇翔：我认为机会非常大。我们虽然看到大量市场份额被海外巨头占据，但实际上，这些公司所覆盖的只是工业客户中的很小一部分。过去所谓“工业软件市场份额”的竞争，更多只是发生在不到10%的存量数字化市场里。

黑湖科技并不局限于去争夺这10%的存量市场，我们更关注一直没有真正进入工业软件时代的那90%的工厂。

中国很多工厂管理者并没有完整经历过工业软件时代的训练。过去黑湖小工单能在软件时代成功，就是因为我们把软件复杂度大幅降低，让这批原本不擅长使用复杂工业软件的工厂管理者也能真正用起来。

而到了智能体时代，我有一个非常强烈的判断：中国制造业很可能会直接跨过工业软件深度普及的阶段，直接进入工业智能体时代。类似中国在金融领域并没有全面进入信用卡支付时代，而是直接进入移动支付时代。

原因在于，智能体本质上是一种优质生产力的廉价供给。对于工厂来说，培养一个职业经理人、招聘一位资深老师傅，或者引入一套管理体系，成本都很高，但智能体一旦产品化，其使用成本会低很多。

将继续加大对柔性智造升级的投入

NBD：前段时间市场上有一种观点，认为软件未来可能会被智能体直接替代。你觉得智能体和传统软件公司之间，是竞争关系还是合作关系？

周宇翔：我既不完全认同“Agent会直接消灭软件”的判断，也不认同传统软件公司那种“只是在软件里嵌入Agent”的思路。

传统软件大致可以拆成四个环节：信息收集、个体决策、决策分发、数据沉淀与分析。过去软件主要做的是信息的传递、分发和沉淀，但真正完成“决策”这一步的，其实一直是人，而不是软件。

黑湖科技做Agent真正要切入的就是这个“决策层”。未来的形态会是软件继续负责收集信息、传递信息，然后由Agent做判断、给出决策，再通过软件把结果分发出去，驱动人或设备执行，最后再形成新的数据沉淀和分析。

我们认为，软件和Agent会长期共存，但各自分工会发生变化。软件负责成为数据和流程的承载体，Agent 负责接管过去由人完成的判断与决策。

而传统软件公司现在更多是在软件框架里嵌入 Agent，让软件录入更方便、图表生成更快、信息处理更智能，但本质上仍然是在强化软件，而不是承担决策角色。

NBD：与国外相比，国内不管是工业软件还是工业 AI，目前最大的薄弱点是什么？这轮融资之后，你们重点会投向哪些领域？

周宇翔：如果只是复制西方工业软件路径，我觉得意义不大。

2015年左右，我们注意到中国制造业里已经有一小部分企业开始转向另一种逻辑：它们不再满足于通过“爆款+内卷”去拼价格、拼成本，而是开始追求供应链柔性，希望在短时间内做出更符合细分群体喜好的产品。这意味着制造业竞争逻辑正在发生变化，柔性制造比单纯的“标准化、规模化、降本增效”更重要。

过去西方工业软件强调的是精益生产、6-Sigma（即六西格玛，一种改善企业质量流程管理的技术）等，核心还是大规模标准化生产。但中国很多客户真正要解决的问题是如何更快地切换产线，更高效地协同现场，接住更小批量但更高毛利、更复杂的订单。

以蜜雪冰城为例，它的竞争力并不是传统西方工业软件所定义的“降本增效”，而是它的供应链和制造体系足够柔性，能够支撑从种植基地、初加工到中央工厂和门店的高频变化，使每个门店持续推出新品，同时又不断货。这种竞争力，本质上来自柔性制造能力。

黑湖科技希望推动的，不是工厂继续在成本和效率上内卷，而是帮助它们获得更强的柔性反应能力，去造出消费者更喜欢、愿意付溢价的产品。

所以未来，不管是通过AI、软件，还是更底层的技术能力，黑湖科技都会继续加大对中国柔性智造升级的投入。