制造业的深层困境不在产线，而在产线和生活之间的那层翻译机制上。
文｜《中国企业家》记者 李艳艳
见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡
头图来源｜视觉中国
8月，浙江嘉兴西塘·良壤。
栗上联合创始人许灵杰走上台。演讲中途，他向回翻找演讲的材料，一度陷入短暂沉默。当晚是四组“金奖”候选案例路演。主持人不得不临时替他圆了一句：“他们这几年真的很忙。”
来源：官号截图
三年前，栗上刚成立。创始团队原来是做工业机械臂的，许灵杰曾在越疆、大疆任职，创始人兼CEO谢明佐拥有超过10年的机器人设计与运动控制经验。
他们决定进入洗碗机赛道时，这个品类进入中国已有30年，渗透率只有3.2%；欧美市场则达到了70%。近些年，家电巨头一直在布局，行业甚至喊过“五年300亿”的目标。
但用户始终不买账。
“看不见的墙”
问题出在哪？谢明佐开始窝在小红书上，翻看用户关于洗碗机的笔记和评论。
一些声音反复出现：“厨房太小了，那种大块头根本放不下。”“洗一次碗要一个多小时，等不了。”“租的房子，没有预留洗碗机的位置。”
这些话散落在评论区里，每一则都很短，但把它们放在一起，却指向同一方向：中国用户不是不需要洗碗机，而是没有找到能放进自家厨房的那一台。
问题不在产能上。产能持续释放，需求却未能同步跟上。工厂能造的东西越来越多，但造出来能卖掉的越来越少。这不是某个行业的困境，而是制造业普遍面临的结构性矛盾。
传统调研方式很难触达这类信息。问卷只能收集预设好的问题，讨论会筛选过的样本代表不了大多数人的真实处境，即便是电商平台的数据，也只能反映已经发生的交易。
那些用户自己都未必当成“需求”的生活困扰、那些还没被定义清楚的模糊痛点，恰恰是产品创新最上游的原料，却一直是传统机制的盲区。
北京大学国家发展研究院发布的《2026生活经济报告》里有一句话：“国内市场并不缺少产能，稀缺的是将产能精准对齐真实消费需求的机制。”
中国企业不缺产能，缺的是把产能对准需求的能力。
“28厘米”
谢明佐在自己的小红书账号上发了一条笔记，直接问大家理想中的洗碗机长什么样、平时用起来有什么麻烦。笔记收到了300多条评论。这些评论成了栗上第一份产品需求文档。
接下来的事，做起来比听起来麻烦得多。
栗上在小红书建了4个500人的粉丝群，还从群里选了1200个家庭做实地调研。接着，团队带着原型机去到用户家里，测量水槽到墙面的距离。
这个动作，在传统家电研发流程里是没有的。因为工厂里看的，是国家标准和竞品参数，不是别人家厨房台面上还剩多少厘米。
1200户走完，他们发现了一个被行业集体忽略的数字：大多数中国小厨房的台面，只能塞进一台大约28厘米宽的机器。这个尺寸，后来成了栗上洗碗机标志性的宽度。
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然后是一轮又一轮的试用和迭代。80次试用，17版样机。每一次调整都有具体的来处。
第一台原型机的控制面板，放在了机身下方。用户试过后直接开呛：这怎么设计的，蹲下来用吗？团队赶紧把面板挪到了上面。有人问，出差前把碗放进去，回来能不能保证不发霉？于是，团队加了烘干抑菌功能。还有老两口说，晚上电价便宜，想预约时间，让它自动启动。接着，团队又做了定时功能。
开门散热的方式、太空舱设计、氛围灯……这些点滴细节，在和用户的反复交互中，被一点点改了出来。用户给的不是参数，是生活里的具体场景：弯腰、出差、老年人消费观念不同。栗上要做的，就是把这种生活语言翻译成产线能执行的指令。
许灵杰在路演时说了一段话：“模具一响，黄金万两。模具是硬件企业最大的资产决策，一旦开错，万劫不复。”开一套模具，几百万成本，至少半年周期。栗上没有关起门来赌一个方向，而是用80次试用、17版迭代，把风险拆碎，在真实用户面前反复验证后，才去开那套量产模具。
2025年6月，栗上第一批产品在小红书正式发售。品牌第一波发售仅200台，前期参与共创的种子用户涌了进来，当天就售罄了。2025年9月实现批量发售，“双11”时登顶了各大电商台式洗碗机TOP1。
截至2026年，栗上产品销量已突破10万台，超千万元Pre-A轮融资和数千万元A轮融资均已落地。早期在小红书洞察需求、共创产品的模式也被复用。做出海用户调研时，很大一部分种子用户也是在小红书上找到的。
冷启动后，栗上还发现了一些自己没想到的事。有人用洗碗机洗宠物餐具，有人洗奶瓶，有人洗水果、洗小龙虾，甚至有人用它洗麻将。在使用中，用户自己就把产品的边界推远了。栗上的人群也跟着这些场景，从最初的小家庭用户，一层一层往外扩。
“被命名的困扰”
如果说栗上的故事展示了企业主动靠近用户，在用户的种草内容中找需求，女性卫生护理用品品牌苏菲则展示了另一种可能：怎么从用户自己都说不出口的沉默里，读出需求。
在小红书搜索数据里，苏菲团队看到一个数字：每个月有超过47000次搜索在问“月经血块是什么原因”。但市面上，针对这个问题，几乎没有品牌给出产品方案。
现实更复杂。
知道“血块”这个词的人本来就少。大多数女性管它叫“果冻状的东西”“黏糊糊的”“来例假时掉下来的东西”。她们描述症状，却不会给症状命名。搜索“侧漏”“潮湿”“量大”的人，远比搜索“血块”的人多。
这不只是一个产品空白，更是一个认知空白。用户不是不需要，而是不知道问题可以被解决。
苏菲没有直接冲着“血块”去推广。他们从女性真实生活场景切入。熬夜后突然量大，办公室久坐站起来那一瞬，深夜被惊醒怕弄脏床单……在这些场景里，苏菲告诉用户：你以为的困扰，根源可能是血块。
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新品上市后，站内“血块”相关搜索指数增长了1767%，新增200多篇UGC笔记，正向口碑达到百分之百，新客规模同比增长73倍。
“上一个被说服的人，成为下一个说服别人的人。”有评委如此点评这个案例。评论区里那些说“原来不止我这样”“果冻状的东西真的被吸走了”的用户，不是品牌代言人，而是普通用户在互相传递一个信息：这个问题可以被解决。
“翻译器”
栗上和苏菲的路径不同，但指向同一逻辑：在内容社区中的种草，正在进一步延伸到产品研发、用户运营，成为企业的战略杠杆。
同质化产能过剩，差异化需求找不到供给。中国制造业的深层困境不在产线，而是在产线和生活之间的那层翻译机制上。
“种草”正在填补这个缺口。它不是传统意义上的品牌广告，也不是简单的效果投放，而是一种连接供需两端的基础能力。它把真实生活中那些零散的、不成形的需求信号汇聚起来，变成可识别、可验证、可规模化的数据，让企业在上生产线之前，就知道该造什么。
栗上从300条评论里读出了28厘米，把“厨房台面只剩这么点儿地方”翻译成了一个产品规格。苏菲把“果冻状”“侧漏”“潮湿”翻译成了一个新品类的研发逻辑。种草在这里的角色是“需求翻译器”。
2025年底，中央经济工作会议提出扩大优质供给、以创新驱动供给质量提升的方向。从“我能造什么就卖什么”到“人们需要什么我就造什么”，这个转变需要企业能持续、低成本地读取真实需求。
栗上的路演快结束时，有评委问许灵杰：“如果巨头也进入你的赛道，你的壁垒是什么？”
他回答：“欢迎竞争，竞争会让行业更好。”
这不是场面话。栗上的壁垒不是那台28厘米的机器。技术参数巨头随时可以复制。真正拿不走的，是那1200户家庭贡献的真实数据，是17版迭代里积累的对中国厨房的理解，是知道台面上剩多少厘米才最舒服的那个数字。
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这些东西不是实验室里设计出来的，是和用户一起长出来的。
“好产品不是让用户觉得产品多牛，而是让用户觉得用了它，变成了更从容的自己。”许灵杰在路演尾声说的这句话，指向“种草”这件事最朴素的价值。
它让企业离人近一点，让产品离生活近一点，让供给离需求近一点。当越来越多的企业学会先读懂人，再决定造什么，供给侧的那场观念升级，才算真正开始。
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