OpenClaw“養蝦”，WiFi“穿墻”透視，兩大AI開源項目引爆GitHub

作者丨子墨

最近的AI圈十分熱鬧，有種DeepSeek面世時的那種狂熱。而僅僅一年時間，市場討論的內容已經從AI對話，變成了讓AI去做。AI也從一個內容輸出者，變成了一個執行者，去真正的輔助人類干活。

就像最近爆火的龍蝦（OpenClaw），僅安裝費就被炒到幾百元，更別提各個群里一天上萬條和機器人對話的消息，很像當年的QQ小冰。但不一樣的是，OpenClaw是一個“披著聊天皮”的執行器，是一個全能型的個人Agent。

OpenClaw主頁，圖源：GitHub

舉個例子，在部署好OpenClaw后，人們可以直接通過WhatsApp、Telegram、微信、飛書、iMessage等應用直接給它發指令，如“幫我訂一張明天北京到上海的機票。”普通的AI會用文字內容給出詳細的航班信息、訂票網址等等，而OpenClaw會真的打開瀏覽器、搜索、對比價格，甚至在得到確認后幫人下單訂票。它不是像普通AI一樣給人建議，而是根據指令直接“把事情辦了”。

而且，OpenClaw強調本地優先，它能直接讀取用戶的本地文件、操作本地瀏覽器，且擁有長期記憶，記得項目進度、習慣偏好，甚至能夠基于歷史背景去優化決策。

這樣一個無需訂閱的開源項目，發布后瞬間獲得了人們的追捧，甚至不惜花高價找人安裝，想要嘗試最“與時俱進”的AI什么樣。但當下市場上也流傳著這樣一個觀點：對于連安裝都需要找外部的人來說，安裝之后AI所發揮的作用也并不會太高，畢竟它的后續部署使用也是有門檻的。

與此同時，隨著安裝的人越來越多，人們也開始提出了反問，真的會長期使用下去嗎？它的本地權限這么高，能讀取私人照片甚至密碼記錄，真的不會泄露隱私嗎？或者說，真的放心將自己電腦的任務執行，完全交由AI全自動處理嗎？在這里，先留下一個問號。

再來看近期除了OpenClaw之外，另一個超高熱度的AI項目——WiFi DensePose，目前該項目在GitHub上已獲得28.3k的星標。它號稱無需攝像頭，僅通過WiFi信號就可以“看到”人在室內的動作狀態。特別是對于獨居人士來說，如遇到危險情況，就能隨時被發現做緊急處理，這一點的初衷是不錯。

其工作原理在于WiFi信號在空間傳播時，遇到人體會產生反射、繞射和散射，通過測量信號撞擊人體后產生的這些“波紋形狀”，AI就可以像拼圖一樣在后臺還原出一張3D的動態人體全身像。

WiFi DensePose介紹，圖源：GitHub

雖然有人說，這個項目目前還只是個創意想法，還停留在理論階段，距離真正落地實現還有很大的距離；也有人表示，這個想法概念市場上很久之前就有，但還原人動作的精準度始終差很多。

但話說回來，如果這種項目真的能落地變成現實，那人類在AI面前便真的毫無隱私可言。

雖然AI還原的是密集的3D骨架而非人臉，但AI的重識別能力是極強的。由于每個人的步態、身高比例和動作習慣都是獨特的，AI可以通過分析這些數據建立“步態指紋”，即使沒有面部信息，也可能會在數據庫中精準匹配出具體身份。

以及在敏感行為推理方面，AI對WiFi信號的解析不僅限于站立或行走，它能捕捉到更細微的內容。比如生活習慣的推測，通過長期的監測，AI可以推斷出用戶的作息時間、健康狀況、情緒狀態。甚至一些多人姿態的互動模式可以揭示家庭成員間的關系密度或隱私行為，這些數據若被獲取，其程度可以說不亞于偷拍視頻。

此外，WiFi DensePose一類項目最受爭議的一點在于被動監測與“穿墻”風險。傳統的攝像頭通常是可見的，人們可以有意識地避開。而WiFi信號無處不在且具有穿透性。也就是說，AI可以在人完全不知情的情況下，穿過墻壁或障礙物追蹤其室內活動。

想象一下，如果鄰居或房東部署了此類AI模型，理論上就可以在不進入房間的情況下，掌握你在家中的具體動作。

由此可見，無論是最近爆火的龍蝦OpenClaw還是市場熱議的WiFi DensePose，AI帶來新創意新場景的同時，隱私安全也同樣是市場關注的焦點。

早在今年2月5日，工信部就發布了《關于防范OpenClaw開源AI智能體安全風險的預警提示》，內容顯示，“經監測發現，OpenClaw開源AI智能體部分實例在默認或不當配置情況下存在較高安全風險，極易引發網絡攻擊、信息泄露等安全問題?！?/p>

工信部關于OpenClaw的安全風險提示

這份提示中的關鍵一點就是隱私，從而可能會造成一系列的網絡安全問題。

具體而言，雖然OpenClaw和WiFi DensePose一個是軟件層面的Agent，一個是硬件層面的“雷達”，但它們在AI隱私風險上卻有著共同點。

首先，人們很難意識到自己正處于被AI觀察或分析的狀態中。WiFiDensePose能夠穿墻“看”到身體動作，這種監控是隱形的；而OpenClaw則是在后臺自主運行，掃描本地聊天記錄、郵件和文件，AI也在“盯著”人的數字生活。

在此基礎上，AI不僅收集碎片信息，還能基于推理能力拼湊出完整的個人畫像。就像WiFiDensePose通過動作頻率，推斷健康狀況、作息規律甚至情緒；OpenClaw則能通過分析溝通習慣和工作內容，掌握社交圈、思維模式甚至是財務情況。因此，即使這些數據表面上不帶名字，AI也能通過推理個人的行為特征精準鎖定用戶身份。

另外就是AI存在“自主決策”的不可控性。雖然是根據用戶的指令做事，但AI難免會存在理解偏差或誤判，比如在WiFiDensePose中誤判跌倒動作觸發警報，或是OpenClaw由于理解誤差將敏感信息發送給別人。也就是說，AI很可能由于一些誤差而代替人做了錯誤的決策，這一過程不僅會造成不可控的影響，還會犧牲掉用戶的隱私邊界。

還有一點就是常說的信息泄露問題，WiFi DensePose通常需要將信號特征傳給云端的大模型進行高精度姿態還原；OpenClaw雖是本地部署，但也依賴各種第三方Skills插件，它們的共同風險就在于，一旦數據離開本地進入第三方服務器，就會徹底失去對這些高度隱私數據的控制權。

而針對這種高自動化的AI技術，目前市場也正處于從傳統隱私法向專門AI法案的過渡期。

中國的《個人信息保護法》規定，在處理生物識別信息必須具有“特定目的”和“充分必要性”，并取得單獨同意，同時必須采取嚴格保護措施。

歐盟《通用數據保護條例》則強調“目的限制”和“數據最小化”，違者將會面臨高達全球營業額4%或2000萬歐元的罰款（二者取高）。歐盟的《人工智能法案》中也規定，對于高風險的AI系統，需要施加全生命周期合規、第三方評估、CE認證、持續監測的嚴格管理，違者罰款同上。而像WiFi DensePose這種帶有生物識別使用場景的AI，就屬于高風險。

如今，“養蝦熱”還在繼續，WiFi“穿墻術”的可實現性也還在深挖，但這背后的隱私紅線也必須要同步推進。AI的初衷是為生活提供便利，而不是讓人們的私人空間變成透明的實驗室。只有在監管與創新的博弈中找到平衡點，AI才能從一個讓人既興奮又擔心的“新物種”，變成真正有分寸的數字伙伴。