从制造业创业者，到带领企业登陆科创板的上市公司董事长；从DBA到PhD——杨虎的人生轨迹，始终贴着“突破”与“求索”的标签。

这份突破，不止于企业规模的扩张、产业版图的延伸，更在于一位实业家对管理本质、创新逻辑、技术变革的持续追问；这份求索，也无关头衔与光环，而是身处时代变局中，对企业生存、产业升级与个人价值的长期思考。

作为统联精密（688210）董事长，PSL·巴黎九大Executive DBA2021级杨虎深耕精密制造领域多年，带领企业专注于高端精密金属零部件的研发制造，产品覆盖消费电子、智能家居等领域，是业内名副其实的“隐形冠军”。

而在企业步入成熟期后，他并未停下自我迭代的脚步，反而持续重返校园，在不同的学术课堂里深耕求索，一步步完成从管理实战到学术思辨的进阶，始终保有求知者的热忱与初心。

这不仅仅是一次关于求学的对话，更是一位实干家从经验主义的“行”，到学术训练的“知”，再向“知行合一、知识创造”高维跃迁的心路历程。

在AI技术呼啸而来、企业家普遍焦虑的当下，杨虎的思考提供了一种难得的冷静与深度：他既不神化AI，也不恐惧AI，而是在制造业的细微脉络里，找准“变量”与“不变量”的黄金交叉点，为实业者探索出一条可行的破局之路。

本次访谈，让我们一同走进这位深耕实践、不断突破认知的长期主义者。

从“摸着石头过河”到“寻找灯塔”| 企业家为什么要读DBA？

2025年9月，杨虎在法国巴黎参加了PSL·巴黎九大Executive DBA的毕业典礼，以最高荣誉毕业。仅仅两个月后，他又坐在了创新博士课堂。

在外人看来，这似乎是一种“惯性”或“镀金”。但杨虎对此有着截然不同的定义：“到了我们这个阶段，学历学位的附加值已经很有限了。”他坦言，最初读PSL·巴黎九大Executive DBA时，也曾陷入迷茫，“一开始完全是‘蒙圈’的状态，不知道管理学研究究竟为何物，不明白课堂上的理论知识与企业实战究竟如何关联，只是抱着试一试的心态踏入课堂。”但随着学习的深入，一场认知上的化学反应悄然发生。

“你会发现，博士研究的核心从来不是死记硬背理论，而是掌握一套‘从发现问题、聚焦问题、定义问题到用科学方法解决问题的完整方法论’。”杨虎说，这正是传统企业家最容易缺失的核心能力。

在此之前，和多数白手起家的实业家一样，杨虎管理企业、解决问题，依赖的是过往经验与实战直觉，属于典型的“摸着石头过河”。遇到问题先对标过往案例，凭借经验快速做出判断，试错成本高，且容易陷入“头疼医头、脚疼医脚”的浅层解决误区。

“企业每天都会遇到各类碎片化问题，以前总想着立刻找到答案、解决问题，可问题往往反复出现，根源就是没有找准问题的本质。”杨虎说道。

DBA的学习，让他彻底跳出了经验主义的桎梏。

他意识到，管理学不是简单的经验科学，而是一门可以被科学化、体系化的学科——所有看似杂乱的管理问题，都能回归到基础理论框架中，用科学方法抽丝剥茧、界定本质，再针对性解决。“以前碰到问题，只会想‘怎么解决’，现在会先想‘这是什么问题、为什么会发生、底层逻辑是什么’，把问题定义清楚，其实就已经解决了一半。”

如果说DBA帮他搭建了管理学的方法论根基，工程博士的学习，则让理工科研究思维与管理学思维形成了互补。“理工科博士侧重实验、定量研究，用数据说话；管理学博士兼顾定量与定性，深挖人与组织的关系，两种思维碰撞，打通了很多以往的困惑。”

但杨虎并未止步于此。“我不想只做一个会解决问题的学者型企业家，更想站在高维看透创新本质与事物规律，让认知跟上企业和时代的步伐。企业家的终极竞争，从来不是规模和技术，而是认知高度与思想深度的竞争。”正是带着这样的思考，他去年又踏上了新的求学之路，继续在认知的边界上探索。

杨虎参加PSL·巴黎九大Executive DBA2023全球课堂参观赛峰集团

AI来了，什么变了？什么没变？一个制造业企业家的破局思考

顺着话题，我们聊到当下最受关注的AI议题，这是杨虎目前博士阶段研究的核心方向，也是他思考极深的议题。

他坦言，农历年前，他也和很多企业家一样，对AI充满焦虑，不知道AI和传统制造业该怎么结合，怕被淘汰，怕跟不上趋势。但通过反复思考以及与多位导师的深度碰撞后，他彻底放下焦虑，结合市场供需观察，总结出了自己的核心思考框架。

从宏观到微观：拆解AI变革

杨虎观察到的第一个变化，发生在需求侧。他将之称为Independent Individual Requirement（独立个体需求），特意在“individual”前加“independent”，是想说明AI时代的个性化，早已不是简单的“小众需求”，而是“被认知主导的个性化”。“现在大家的认知差异越来越大，一类群体认可的产品，另一类群体可能觉得一文不值。这种分化比以往任何时代都剧烈，传统制造企业的规模化、标准化生产模式，已经无法匹配这种需求变革。”

需求侧的独立个性化，必然倒逼供给侧同步升级。杨虎将这一变革归纳为Intelligent Industry（智能化产业）。“没有智能化配套，根本无法满足碎片化、个性化的需求。”他坦言，很多制造企业的困惑正在于此：不是生产能力下降了，反而是能力更强了，却始终跟不上市场变化。“核心就是缺少智能化改造，没法快速响应需求侧的认知分化。”

供需之间的连接方式，也在发生剧变。杨虎亲历了从传统店铺、商超到电商的渠道迭代，而AI时代，供需之间的连接早已突破单一渠道，形成了无形的、多元化的“跨界互联桥梁”，他称之为Inter Bridge。“现在抖音、TikTok、微信小程序都在冲击传统电商的市场份额，说明这个‘桥梁’可以是任何形态，不局限于某一种模式。”若AI能打破渠道壁垒，消除中间冗余环节，实现供需直接对接，那么供需关系还会发生更深层次的变革。

而贯穿这三大变革的核心，是Innovation（创新）。杨虎强调，需求侧、供给侧、连接方式的所有变化，根源都在于创新驱动。在他看来，这四大维度——Independent Individual Requirement、Intelligent Industry、Inter Bridge、Innovation——共同构成了他思考AI时代制造业变革的核心框架。而在他的思考中，还有两个贯穿始终的核心理念：一是“融合”——AI与制造业、技术与管理的深度融合，相互赋能，而非谁替代谁；二是“价值导向”——所有的技术应用与产业变革，都要围绕真实价值、用户需求展开，而非盲目追逐技术概念。

回归本质：AI不是洪水猛兽

看清宏观大势后，杨虎把视角拉回到他最熟悉的制造业工厂。“把宏观这个想完之后，我在想到跟工厂或者是跟我们这个制造业相关的东西。”他问了自己一个关键问题：AI来了，到底什么变了？什么没变？

什么没变？对制造业来说，核心逻辑没有变。产出没变——制造业产出的依然是产品和服务，AI无法凭空生产出实体产品；投入没变——厂房、设备、人力、资金、客户需求等核心要素，一样都没少。

什么变了？真正改变的，是AI这个“增量变量”的出现。

杨虎继续追问：这个多出来的AI，到底能做什么？他顺着这个思路，把整个制造流程拆解为六个环节：产品市场、产品设计、制程设计、制造、交付、服务。

他发现，从产品市场调研到交付售后，AI正在赋能每一个环节——市场分析更精准了，产品设计更快了，制造过程更稳定了。这个发现让他看清了：AI不是来替代制造业的，它只是在每一个环节里多出来的一个工具。

“它不是洪水猛兽，它是一个伙伴，一个工具。”

同时，他也看到了机会所在：在“制程设计”这个环节，目前行业里还是空白。“做AI的人都不懂制造，懂制造的人不知道怎么用AI。”杨虎透露，这正是统联精密正在布局的方向。

核心突破：AI赋能组织再造

厘清AI的定位后，杨虎深知，工具的落地绝非简单的技术叠加，其背后必然会倒逼组织形态的深层变革。杨虎的思考从这里开始纵深：当AI这个全新变量进入制造业，它真正撬动的，究竟是什么？

从管理学底层逻辑来看，传统制造的组织与流程体系，建立在“人工操作存在误差”的核心前提上，企业制定SOP标准规范，实行一人操作、一人复核的模式，靠多岗位制衡管控风险，本质是用流程弥补人工的不稳定性。

当AI与机器人深度介入生产后，制程稳定性与产品精准度被前置到技术环节，不再依赖人工反复校验，原有管理模式的核心前提彻底瓦解，杨虎也由此抛出直击管理本质的核心设问：如果工厂全流程由AI与机器人稳定标准化输出，传统为管控人工风险制定的SOP，还有存在的必要吗？这些规范又该面向谁执行？

在他看来，这一问题的答案，直指AI带给制造业的根本性变革——绝非表层的“机器换人”，而是组织再造与流程再造。“互联网时代，我们完成了第一次组织再造；AI时代，我们需要依托AI，完成第二次组织再造，彻底重构企业的分工逻辑与流程体系。”

这场由AI驱动的组织与流程重构，本质上也重新定义了“人”在制造业中的核心价值。当AI包揽了重复、机械、标准化的执行工作，企业对人才的需求不再是高效操作工，而是能掌控AI、主导创新、做出价值判断的核心角色。

这也倒逼企业家与从业者重新思考：AI无法替代的能力究竟是什么？普通人该如何守住自身的核心竞争力？

AI时代，为何更要读博士？

在杨虎看来，AI无法替代的，正是人的独立判断、战略决策、价值取舍与伦理思辨能力。他直言，AI没有情绪、没有价值观、没有伦理认知，它只能执行指令，无法做出主观判断。真正的AI应用，是人与AI成为伙伴——人主导AI，给AI正确的指令，判定AI输出结果的对错，修正AI的偏差。

这种“人机伙伴”的关系，对人的能力提出了更高的要求。

结合自身求学经历和对AI的深度思考，杨虎明确表示：AI时代，不仅要学习，还要更努力地学习。

杨虎参加2025年全球课堂参访巴斯夫路德维希港生产基地

杨虎坦言，AI 时代变革越迅猛，越需要我们跳出工具应用的浅层思考，站在更高维度看透事物本质。“AI 时代的核心竞争，早已不是单一技能的比拼，而是深层认知与独立判断的较量。在人与 AI 协同共生的时代浪潮中，唯有在‘知行合一’的基础上更进一步，实现认知升维、创造新的知识体系，才能在产业变革中站稳脚跟，以更高维度的认知引领企业长期发展。”而这，恰恰是博士学习能够赋予的核心价值——通过系统学术训练与跨领域思想碰撞，锤炼思辨与决策能力。

这，也正是他一路求学的核心价值——不是在追逐学历，而是在筑牢自己的“认知护城河”。

出海不是“搬家” 从“技术换市场”到“技术换世界”

除了AI带来的产业变革，出海也是当前中国企业家面临的另一个必答题。统联精密作为出口占比较高的精密制造企业，早已布局国际化业务，杨虎对企业出海也有着清醒、深刻的认知，他坚决反对“简单产能转移”式的出海。“这根本不是出海，这只是生产基地的转移。”杨虎直言。

他将中国制造业出海分为两个阶段：第一阶段是被动出海、产能转移——客户将组装线转移到海外，要求配套供应商跟随设厂，没有技术输出，没有品牌输出。“这就像早年外资企业进入中国，我们用市场换技术，而现在我们被动跟随客户出海，只是产能搬家。”

第二阶段，是主动出海、技术换市场，这也是杨虎认为真正的出海方向。中国制造业积累了全球领先的制造能力，真正的国际化，不是转移产能，而是带着核心技术走向海外，用技术换取当地的市场份额。

“我们要做的，是用我们的精密制造技术，在海外落地生产，结合当地的文化、审美，生产当地消费者需要的产品。”杨虎以瓷器出口为例——古代中国出口欧洲的瓷器，图案、造型都贴合当地审美，这才是真正的本土化出海。

要么换脑袋，要么换人 关于企业家的终身学习

作为先后攻读多个博士项目的企业家，杨虎也给当下想要重返校园、提升认知的企业家，给出了真诚、务实的建议，毫无保留地分享了自己的求学心得。

他认为，企业能走多高，取决于企业家的认知高度，“当企业发展到一定阶段，企业家自己往往会成为那块‘最短的板’。你很难跳跃到更高的维度。认知可以通过跟高手过招来提升，如果身边没有这样的人，就得走进课堂。”

他特别强调，如果缺乏研究功底，建议先从DBA读起，再读PhD。DBA更侧重实战导向，带着企业问题做研究，容易上手，能够先掌握基础的研究方法论；而PhD更侧重学术研究、理论验证、哲学思辨，直接攻读容易觉得枯燥。从DBA到PhD，是从实战到学术、从方法论到哲学的升维，路径更顺畅。

采访手记

专访尾声，杨虎再次提起那个“灯塔”感悟，这份感悟并非凭空而来，而是他求学路上最真切的心境写照。

早年埋头做企业、闯市场的阶段，他就像独自行驶在漆黑无边、风浪莫测的茫茫大海上，只懂埋头奋力前行，一开始压根不懂灯塔的真正用处，只当那是远方无关紧要的一束光。思绪很容易飘得太远，时常陷入盲目迷茫，始终辨不清南北、找不到方向。

直到踏上漫漫求学路，遇见一位又一位学界导师，他才彻底顿悟：灯塔从不是催着人加快速度的标杆，而是帮人锚定方向、找到陆地、守住本心的坐标。而他的每一位导师，都是这样的灯塔——不替他划船，不帮他做决策，却总能在他思绪飘远、认知陷入瓶颈时，拉他回到正轨，帮他“找到北”，不让他被浮躁的行业风口裹挟，也不被繁杂的实务困住，始终看清前行的路，守住做实业、做创新的初心。