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当下，全球产业链重构加速，中国制造业正由“规模第一”迈向“质量突围”。人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术不仅重塑了传统生产流程，更在颠覆固有的商业逻辑。尽管以数字化、智能化为核心的产业变革已成为行业共识，但多数企业在实践中仍面临着方案落地难、数据孤岛林立、投入产出失衡等现实困境。如何穿透数字化转型的迷雾，找到真正适配中国制造企业的升级路径，成为全行业共同探索的重要命题。

在此背景下，一批聚焦企业级数字化服务的科技企业应运而生，致力于以技术创新破解行业痛点。杭州硕磐智能科技有限公司（以下简称：硕磐）正是其中极具代表性的领航者之一。近日，在“2025全球半导体市场峰会”现场，《数字经济观察》独家对话硕磐创始人、CEO李柯先生，听他深度剖析制造业的深层痛点，分享硕磐如何以技术与服务双轮驱动，助力企业走出数字化转型迷思。

李柯先生是杭州硕磐智能公司创始人、CEO，拥有丰富的企业管理与数字化转型实践经验。其任华为公司副总裁期间，通过人工智能建模提炼出“业务-数据”融合元模型，形成科学的经营管理框架，有力支撑企业在5年内实现收入翻番，而人员仅增长10%左右；此后，出任浙江大华总裁，积极推动大华数字化转型，将提炼的方法论与管理体系再一次成功落地，3年间公司收入实现翻番，现金流和利润也大幅提升。

杭州硕磐智能科技有限公司创始人、CEO/李柯

数字经济观察：我们了解到硕磐定位是“企业级数字化转型领航者”。回顾创业之初，您看到了制造业哪些最核心的痛点，促使您创立硕磐并确立了这样的定位？

李柯：从中国制造业这些年的发展来看，企业对数字化转型必要性的认知确实在不断提升。但问题的核心在于，什么才是真正意义上的数字化？我们看到很多企业往往选择通过聘请咨询公司来学习数字化理论与方法，但在落地执行时，却常常忽略了咨询方案与平台实现之间存在巨大差异，而且对新一代数字化技术的理解也往往存在明显偏差，最终导致企业投入了大量资源，运营却没有发生实质性改善。虽然企业也引入了多个IT系统，但是大家对于信息化与数字化的本质区别，以及数字化究竟能为企业带来怎样的价值，认识上仍存在较大差距。

基于之前在华为和大华的工作经历，我们见证过真正行之有效的数字化转型路径与方法。因此，硕磐将自身定位为“企业级数字化转型领航者”，其实更像是黎明前黑暗中一颗微光闪烁的星辰，我们期待能够通过自身的实践与沉淀，帮助更多企业看清数字化转型切实可行的路径、方法以及技术演进的方向。

数字经济观察：当前制造业普遍面临“内卷”、产能利用率和PPI持续走低的困境，很多企业感觉“越生产越亏损”。在您看来，造成这种恶性循环的根本原因是什么？在数智化转型滞后、供应链低效等诸多问题中，您认为哪个是当前面临的最紧迫的挑战？

李柯：当前制造业普遍面临的“内卷”困境，在我看来是一个行业发展到特定阶段的必然结果。这并不是现在才出现的现象——早在华为布局通信产业的时期，深圳就曾涌现出二十多家同类型企业，但最终存活下来的只有华为、中兴等少数几家。只是今天，市场竞争所带来的压力更为强烈。

区别在于，过去市场处于供不应求的状态，企业只要做好产品、控制成本、保证高性价比与优质服务，基本上就不愁销路，规模增长会带来利润增长。而当下供需关系趋于平衡甚至供过于求，竞争逻辑已从单一的产品比拼，转向对企业整体运营能力的综合考验。

我举一个之前工作中的例子：当时即便我们产品与竞品的市场价格是基本相同的，对方的净利润仍可能比我们高出十个百分点。这十个点的差距跑哪去了？其实是被企业内部的经营管理所消耗掉了。企业就像一辆行驶中的汽车，运行中必然存在“油耗”——这里的“油耗”就是内部管理的低效损耗。那么如何降低这种“油耗”？华为曾提出“深淘滩，低作堰”的经营理念，正是借鉴了都江堰的治水智慧。“深淘滩”指的是不断挖掘和提升内部管理效能，把因效率提升所节余的成本回报给客户，只留合理的利润进行持续改进，进而获取更大的市场空间。

在当前高度内卷的环境下，具备前瞻视野的企业应当意识到，国家战略正在经历深刻转型，从传统房地产、低端加工转向现代工业与战略新兴产业转变。这一转变必然冲击原有业务模式，也迫使每家企业重新审视自身的管理体系与经营逻辑是否契合新的发展方向。在此过程中，企业必须思考如何借助数字化手段切实提升管理效能。而数字化转型的本质，正是通过深度应用新一代的数字技术，重构企业的业务模式、组织流程和价值创造方式，以实现系统性效率提升和价值创新。

数字经济观察：硕磐的产品服务强调“增收、增利、少增人”，相比行业中常见的“单点技术输出”，贵司的“数智化转型”方案最核心的差异化体现在哪里？是如何解决“数据孤岛”“转型投入大”等通病的？

李柯：过去，软件行业的发展主要有两种模式：一是“功能售卖”，即提供功能后收费；二是“人力服务”，也就是按人天计价收费。然而，随着行业竞争加剧，依赖人天计费的模式已难以为继——人天单价从五六千元一路降至千元甚至更低，行业同样陷入恶性“内卷”。与此同时，在AI等新技术的推动下，客户的付费逻辑也在转变：企业不再只为“功能”或“人力”买单，而是越来越看重可量化、可落地的业务价值。

企业在快速发展阶段常常陷入“增长但不增效”的困境。尽管业务规模持续扩大能一定程度上摊薄部分刚性成本，但协同不畅，沟通机制滞后等问题会导致管理成本大幅攀升，最终造成收入增长、人员扩张与组织效能之间出现失衡。华为在2006至2014年间收入快速增长时也曾面临过类似挑战，这就是企业的“鲍莫尔病”。

从企业资产形态的演进来看，过去我们重视的是桌椅、设备等实物资产，进入数字化时代后，“数据资产”逐渐成为焦点。但现实中，虽然数据中台概念曾一度兴起，试图通过汇集数据挖掘价值，但实际上大量数据仍处于无序状态，难以转化为实际生产力。

那么，究竟什么才是企业真正的数据资产？我们认为，“真正构成核心资产的并不是原始数据本身，而是数据的有序链接并经沉淀、分析后形成的可指导决策的管理知识——也就是“KaaS”（Knowledge as a Service，知识即服务）。这种经过加工提炼的“知识”，而非零散无序的原始数据，才是企业真正具备价值的数字化资产。

也正因如此，我们提出RaaS（Result as a Service，结果即服务）的理念，将数字化转型的落脚点置于“增收、增利、少增人”的实际业务成效上，因为客户最大的意愿是为价值买单，这也是我们与目前很多行业方案最核心的差异化。

数字经济观察：能否请您分享一个典型客户案例，这个客户在引入硕磐的解决方案前，面临的最棘手问题是什么，最终取得了哪些可以量化的改善成果？成功经验是否具备可复制性？

李柯：作为一家前期聚焦技术研发的企业，硕磐至今已持续投入研发四年有余、累计研发资金超两亿元。之所以在初期未大规模拓展市场，是因为我们始终关注行业技术趋势的演进发展。中国软件行业仍普遍沿用传统开发模式，而以Palantir为代表的全球领先企业，之所以能实现市值的爆发式增长，关键就在于其构建了以数据与AI为核心的新一代技术体系，能够快速为企业创造可感知的价值回报。

我们有一个典型的客户案例，是一家全球工业自动化领域的龙头企业。该企业在快速扩张过程中，其运营资产效率指标——如资金周转率和存货周转率均不断降低，这不仅制约了企业的盈利空间，更暗藏着潜在的经营风险，这是当时其最棘手需要解决的管理痛点。

我们为其构建的数字化智能解决方案，核心逻辑是通过数据模型驱动企业应用升级。具体来说，系统不仅实现了业务对象与流程的数字化，更完成了管理知识的数字化沉淀，形成从“感知-认知-分析-决策-执行”的完整闭环，也就是管理规则的数字化。

在实施过程中，我们首先识别并补足了流程与数据断点，随后在平台中嵌入了管理规则与预警告警机制，并且系统能够自动推送任务、提示风险，在员工操作有误时及时告警，从而将管理逻辑从“依赖人的责任心”转变为“依靠系统的确定性”，确保事情一次做对。

该方案实质上是融合了AI的管理逻辑与流程质量运营的PDCA循环管理逻辑，在及时交付率与存货周转率方面均能够实现大幅提升，企业运营效率得到了实质性的量化改善。

数字经济观察：展望未来3-5年，面对技术快速迭代和全球供应链重构等新挑战，硕磐自身的产品和服务将如何迭代进化？您希望硕磐最终在推动中国制造业转型中扮演一个怎样的角色？

李柯：展望未来3-5年，硕磐将在技术层面持续投入并深化攻坚。自创立之初，我们的底层技术体系便融合了AI、企业4A架构及Palantir的底层技术架构逻辑。经过五年深耕与投入，可以说我们已在国内实现了与Palantir对标的技术模型基础。但我们也清醒地认识到，在AI Coding、数据处理自动集成、模型映射等环节仍存在大量技术要点待实现。为此，我们将持续加大研发投入，吸引更多优秀人才，不断提升在技术开发、项目交付与客户价值创造等方面的能力。

面对全球供应链重构与中美技术脱钩的双重挑战，中国制造企业出海风险持续加剧，这也促使我们重新思考“知识如何赋能产业”这一命题。我们认为，下一阶段的数字化转型，关键不在于数据的简单堆砌，而在于如何将优质的管理知识通过AI与大模型技术固化为企业可复用、可迭代的核心能力，用规则的确定性来应对业务的不确定性。这就像我们训练模型时，首先构建的是基于优秀实践的初始知识模型，而非纳入低质垃圾数据，管理需要向优秀学习。但在当前阶段，中国制造业已经走在世界前列，很多西方管理知识场景已不完全适配中国制造业的发展需求，中国制造业必须走出一条属于自己的智能化转型道路。

硕磐的最终愿景，是成为一家拥有自主知识产权的企业，在中国制造业从“大”到“强”的转型进程中，担当重要的赋能者与同行者。此外，我们希望通过持续的技术投入与管理经验沉淀，推动企业在数字化转型中实现从“看见才相信”到“相信并能看见”的认知跨越，为中国制造业的高质量发展持续贡献坚实力量。