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      火爆全網的OpenClaw,能否顛覆汽車智能座艙?

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      “你養龍蝦了嗎”這是近幾天年輕人的社交熱詞。

      最近,OpenClaw(俗稱“電子龍蝦”),一款號稱能“接管電腦、解放雙手”的AI Agent在技術圈火得一塌糊涂。

      具體有多火呢?

      很多年輕人生怕沒有養上‘龍蝦’”(因其圖標是紅色龍蝦而被俗稱“龍蝦”),馬化騰也直呼“沒想到會火到這種程度”;英偉達CEO黃仁勛盛贊其為“有史以來最重要的軟件”,其發起者Peter Steinberger更是被OpenAI招致麾下,負責下一代個人智能體研發。



      當前,國內主流云廠商也紛紛入局,騰訊云、阿里云、華為云、火山引擎等均全面開放運行OpenClaw的云端服務,深圳龍崗更是推出“龍蝦十條”政策,推動其落地部署。

      可以說,沒跟上OpenClaw,就是有點沒跟上科技圈的腳步。

      OpenClaw顛覆在哪里

      為何大火呢?因為OpenClaw不止會聊天,還會真的去做工作。比如:其能操控電腦、自動完成多步驟工作。

      像文件整理、批量重命名、發郵件、寫代碼、做PPT、瀏覽器自動化 ,都是可以完成的。這樣用戶無需花費大量時間逐一處理,節省了時間,提升了生產力。

      理論上,如果你把股票賬戶交給OpenClaw也是可以的,這樣它就可以幫你盯大盤實現交易。但前提是,你需要把需求說明白。



      OpenClaw 創始人 Peter Steinberger

      同時,OpenClaw支持多平臺接入,包括WhatsApp、微信、Discord等主流社交和通訊平臺。比如,在通勤路上,你可以通過微信向OpenClaw下達“整理今日工作文件”的指令,到達公司后,任務已經完成,直接就能投入工作。

      此外,OpenClaw有很強的自學能力,持續自我優化。OpenClaw具備遞歸自我改進的能力,簡單來說,它“不會就學、錯了就改”,如果遇到陌生場景或錯誤操作,它會自動學習相關知識、優化執行邏輯,不斷提升自身的能力。

      比如,初次修復某類代碼Bug時,它可能需要嘗試多種方法;但下次遇到同類問題,它會直接采用最優方案,執行效率越來越高,真正實現“越用越智能”。

      OpenClaw對汽車行業的影響

      對于Openclaw,何小鵬認為其邏輯非常有借鑒意義,但是在汽車里邊也許晚一些才會看到部分能力落地。

      作為當前最大的移動智能終端,汽車是OpenClaw這類端側主動智能體最具想象空間的落地場景。

      當下汽車智能化正陷入“參數內卷”與“體驗瓶頸”的雙重困境,而OpenClaw的技術特質與產品邏輯,恰好為破解這些行業痛點提供了全新思路。

      當前多數車載語音助手僅能實現“語音替代按鍵”的初級功能,用戶需說出標準化指令才能觸發操作,且導航、娛樂、車控等功能分屬不同子系統,無法協同聯動

      而OpenClaw的主動執行與全流程閉環能力,徹底打破了這一壁壘。它能解析用戶模糊的復合指令,自主拆解任務、協同執行,比如用戶說出“下班接孩子,順路買晚餐,車里冷一點”,OpenClaw可自動規劃最優路線、預約停車位、下單晚餐,同步調節空調溫度、打開兒童專屬娛樂內容,實現“人未到,服務先至。

      OpenClaw獲得門檻并不低

      從目前來看,OpenClaw難以走向國內普通用戶。

      首先是較高的部署和使用門檻。目前,OpenClaw并未提供類似“一鍵安裝”的簡化部署方案,用戶需要在電腦上通過命令行操作,完成本地配置、依賴管理以及權限設置。

      對于不會安裝的朋友,淘寶等平臺推出了“上門/遠程安裝OpenClaw”服務。

      目前,淘寶數十家提供遠程部署服務的店鋪和個人賣家,服務價位多在數十元到500元之間,多個鏈接銷量已破百。

      另外,OpenClaw非常氪金。龍蝦雖然不吃飯,但是吃“算力”,而算力需要用Token購買,相當于“龍蝦的燃油費”,任務越復雜、用得越頻繁,花的錢越多,上不封頂。

      由于OpenClaw在執行任務時需要頻繁調用大模型,token(令牌/詞元,是計算機領域的數字標識符)消耗量巨大,堪稱“token燃燒器”。

      如果每月消耗500萬-2000萬Token,選擇國產小模型(比如DeepSeek、豆包API),每月費用約30-210元,足夠處理簡單的文件整理、短文案生成、網頁搜索等任務。

      在安全層面,OpenClaw也讓人擔憂。OpenClaw會訪問你的本地文件、郵箱、社交賬號的權限,也帶來了實實在在的數據安全風險。早在OpenClaw上線48小時內,就有數百個未經驗證的實例暴露在公網上,可見其安全性也有待驗證。

      無需對OpenClaw焦慮

      沒有下載OpenClaw的網友焦慮,這大可不必。

      有網友實測OpenClaw,OpenClaw 接入GPT?5?mini,完成一整套“找文件→搜資料→寫稿→發郵件”的工作流。

      結果是Qwen3?Max文件檢索 5 分鐘找不到,發郵件只會復讀指令,沒有實際動作。

      所以,OpenClaw并沒有網上博主宣傳的那么傳神,想要讓OpenClaw為你工作實現躺平,這顯然是不現實的。

      在AI技術不斷內卷的今天,很多AI工具陷入了“堆參數、炒概念”的誤區,而OpenClaw的出現,回歸了AI的本質——“服務于人”的概念。

      當然了,普通人實在沒有必要對此緊追猛趕。因為,安裝后就可能發現自己并沒有那么多事情需要AI來做。

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