龍蝦掀起的 AI 執(zhí)行革命，為什么必須由硬件來承接？

作者 | 虎嗅 AI 硬件社群組

頭圖 | AI

過去一個月，OpenClaw（業(yè)內(nèi)戲稱 “龍蝦”）經(jīng)歷了一場前所未有的情緒過山車：

從極客小圈的低調(diào)試水，到全民刷屏、上門安裝的狂歡，再到批量卸載、冷靜反思的回調(diào)。

黃仁勛在 GTC 大會一錘定音：AI 正從深層推理，走向執(zhí)行與行動。

當 AI 終于學會 “動手”，而不只是 “說話”，一個被忽略的核心命題浮出水面 ——為什么這一次，硬件站在了舞臺中央？

3 月 18 日，虎嗅舉辦線上閉門會，6 位一線嘉賓 ——AI 底層研究者、硬件創(chuàng)業(yè)者、投資人、行業(yè)觀察者，關起門聊了 2 小時。

沒有 PPT，不聊概念，只講真話：

• OpenClaw 到底解決了什么？

• AI 硬件的 “iPhone 時刻” 來了嗎？

• 中小團隊還有機會嗎？

• 端側(cè)與云端如何分配能力？

我們把全場干貨、痛點、判斷、預判，整理成這篇近 5000 字深度實錄。

這不是一場風口追逐，而是對AI硬件共識的底層重構，還原最真實的當下與未來。

一、開局打分：龍蝦是革命還是泡沫？全場沒有一個人打低分

活動開場，主持人吳云飛拋出最尖銳的問題：5 分 = 革命，0 分 = 情緒包裝，請所有嘉賓現(xiàn)場給 OpenClaw 打分。

結果出乎意料 —— 最低 3 分，最高 8 分，沒有一人否定它的價值。

OpenClaw Mini 一體機的打造者許愛國，打了 5 分。在他看來，這是一次從根上改變的革命：“過去不管是 Linux 還是安卓，設備都是人來操控的，現(xiàn)在不一樣了，AI 能直接控制設備，這是整個執(zhí)行邏輯的顛覆。”

西湖大學研究 AGI 的張馳教授，給出了理性的3-4 分。他說技術本身不算新鮮，智能體、工具調(diào)用這些概念，業(yè)內(nèi)早就有了，但 OpenClaw 做了一件最了不起的事 —— 點燃了生態(tài)。

“就像 iPhone 剛推出 App Store，以前智能體只能做一兩個場景，現(xiàn)在人人都能貢獻 Skill，生態(tài)一旦起來，就再也停不下來。”

一直關注行業(yè)風向的AI博主陸鑫，同樣打了 5 分。他用了一個生動的比喻：“以前的 AI 是沒有身體的，只能飄在云端說說話，OpenClaw 給了 AI 一副‘身體’，讓它能真正碰到現(xiàn)實世界，這是最不一樣的地方。”

閃極 CEO 張千隱，說了一段真實的心路歷程：沒裝之前滿懷期待，直接打 5 分；親手用過之后，只能給到 3 分。“它定下了 AI 自動完成復雜任務的范式，但真用起來太糟心，記憶丟失、任務出錯，離好用還差太遠。”

最讓人意外的是臻界科技的CEO周士淇，直接給出了 8 分的超高分數(shù)。他覺得這不是簡單的技術升級，而是打開了一扇新世界的大門：“它改變的不只是產(chǎn)品，更是未來人和智能體的協(xié)作方式，這種哲學層面的啟發(fā)，價值被遠遠低估了。”

聊到最后，所有人達成了一個無聲的共識：

OpenClaw 這款產(chǎn)品未來會怎么迭代沒人知道，但 “AI 自動執(zhí)行” 這個方向，已經(jīng)像打開的閘門，再也關不上了。

這不是一款工具的勝利，是LLM OS（大模型為核心的操作系統(tǒng)） 的生態(tài)覺醒。

二、全民養(yǎng)蝦背后的扎心真相：為什么 90% 的人裝了又卸？

OpenClaw 火得猝不及防，涼得也快——下載量瘋狂，留存率慘淡。

陸鑫全程見證了這波情緒過山車：

1、起步期（2 月初）：極客圈小范圍試水，對比 Cloud Code，抱怨難用、易崩、配置復雜；

2、爆發(fā)期（騰訊云擺攤后）：破圈爆發(fā)，政府跟進、補貼刷屏、全民跟風，微信指數(shù)暴漲；

3、退潮期（45 天后）：用戶發(fā)現(xiàn) “不知道用來干嘛”，只會裝插件、折騰配置，卻沒法讓它真正干活；

4、 回暖期（近期）：黃仁勛站臺 + 產(chǎn)品打磨，一部分人摸到使用規(guī)律，熱度小幅回升。

嘉賓集體戳破 4 個真相：

1、 能力邊界不清晰：最致命的大眾痛點

張馳：“普通人根本不知道它能做什么、不能做什么。就像用大模型，什么問題都問，兩次沒用就卸載。大眾產(chǎn)品的底線，是讓用戶知道‘它的邊界在哪’。”

2、長任務 “失憶”：工程化硬傷

張千隱親測吐槽：“讓它整理報銷郵件，幾十張發(fā)票做著做著就丟了。復雜任務的記憶、數(shù)據(jù)連續(xù)性、流程管理，全是硬傷。它能做，但不穩(wěn)、不順、不可靠。”

3、只有折騰，沒有目的

陸鑫：“絕大多數(shù)用戶沒有想清楚‘我用它解決什么問題’。裝龍蝦 = 折騰配置，而不是解決問題。沒有明確目的，熱情退得極快。”

4、Token 成本高，普通人用不起

高頻調(diào)用、長流程執(zhí)行，Token 消耗驚人。個人用戶沒有持續(xù)付費動機，也沒有剛需場景支撐。

一句話總結

能用≠好用，好玩≠有用，熱鬧≠剛需。 OpenClaw 打通了 “從 0 到 1”，但離 “從 1 到 100”，還有大量工程化、體驗化、場景化的硬骨頭要啃。

三、靈魂拷問：為什么 AI 執(zhí)行革命，必須硬件來承接？

過去的技術變革，都發(fā)生在軟件、SaaS、工作流里。

這一次，為什么硬件被推到臺前？

許愛國從一線客戶視角給出答案：

“過去設備只能人操控，現(xiàn)在 AI 要操控設備，必須落地在端側(cè)。云端解決不了實時性、隱私、接口、控制的問題。”

全場達成統(tǒng)一判斷：AI 進入物理世界，必須端側(cè)閉環(huán)。

1、隱私剛需：數(shù)據(jù)不能上云

企業(yè)文件、個人隱私、政府數(shù)據(jù)、商業(yè)機密，絕不可能上傳公有云。本地部署不是選項，是底線。

2、實時剛需：時延決定體驗

智能眼鏡、語音交互、自動駕駛、設備控制，云來回跳轉(zhuǎn)延遲太高，體驗直接崩潰。必須本地即時響應。

3、感知剛需：AI 需要 “眼耳鼻舌身”

攝像頭、麥克風、傳感器、各類接口，全都在端側(cè)。沒有端側(cè)硬件，AI 就是瞎子、聾子。

4、執(zhí)行剛需：控制設備必須物理落地

機械臂、機器狗、智能家居、工業(yè)接口、HDMI / 網(wǎng)口 / USB，必須本地連接、本地控制。

吳云飛現(xiàn)場定義 AI 硬件口徑：

“今天聊的 AI 硬件，是端側(cè)承擔感知、推理、執(zhí)行的設備。只有殼、計算全在云端，不算。”

本質(zhì)不是硬件跟風，而是AI 能力從云端向端側(cè)的重新分配。

四、告別 “偽智能”：OpenClaw 給硬件帶來的真正改變

過去智能硬件陷入 “偽智能” 死局：固定指令、固定流程、無法理解模糊需求、場景割裂。OpenClaw 的核心價值，是把 AI 從 “生成內(nèi)容” 推向 “操作世界”。

1、把 “不可能” 變成 “可能”

• 過去：硬件只能執(zhí)行預設命令，無法處理復雜任務；

• 現(xiàn)在：自然語言指揮，自動拆解任務、調(diào)用工具、完成流程；

• 未來：硬件不再是被動工具，變成能自主執(zhí)行的智能體終端。

2、把 “開發(fā)極難” 變成 “極低門檻”

許愛國：“過去自己做一套 AI 控制系統(tǒng)，難度極大、周期極長。OpenClaw 開源，Demo 快速搭起來，生態(tài)完整，想法快速變產(chǎn)品。”

3、把 “單一功能” 變成 “無限擴展”

就像手機有了應用商店，Skill 生態(tài)讓硬件能力無限擴展：辦公、自動化、測試、控制、識別、語音、影音，一套硬件，千種能力。

已落地的真實案例：

• Rokid 眼鏡：接入 OpenClaw，變成移動指揮中心；

• Vbot 機器狗：理解 “去客廳巡邏” 模糊指令，自主規(guī)劃；

• OpenClaw Mini：本地 AI 較強、接口較全、價格為 Mac Mini的1/3；

• 工業(yè)自動化：用 OpenClaw 盒子自動檢測 USB、網(wǎng)口、HDMI，替代人工測試。

正如 FutureX Capital 創(chuàng)始人 Cynthia 所言：

“龍蝦不是改變了什么，它讓我們?nèi)昵皩?AI 的所有判斷，全部加速了。”

五、下一代 AI 硬件長什么樣？1–2 年最確定的三大方向

閉門會最有價值的部分：拋開概念，只談能落地、能賣錢、能跑通的硬件。所有嘉賓一致判斷：機會不在通用賽道，而在這三類。

方向一：OpenClaw 專屬算力小主機（最確定、最落地）

定位：國產(chǎn)開源 AI 盒子

• 體積≤1L，比 Mac Mini 更小，全金屬無風扇靜音；

• 瑞芯微 RK3588/RK3576，6TOPS NPU，本地 AI 強于入門 Mac；

• 雙 HDMI 2.1、DP、USB4、2.5G 網(wǎng)口，接口拉滿，不用拓展塢；

• 支持 Debian/Android+Linux 雙系統(tǒng)，本地跑大模型、NAS、開發(fā)、辦公；

• 價格僅 Mac Mini 1/3，開源可定制。

許愛國：“它不是通用 PC，是 OpenClaw 專用硬件。接口豐富、開箱即用、降低門檻，是這場革命的‘鏟子’。現(xiàn)在客戶詢盤爆炸，都要預裝 OpenClaw 直接測試。”

方向二：AI 眼鏡：隨身感知入口（最有想象空間）

核心價值：全天候感知 + 隱私本地存儲

張千隱（新一代 AI 眼鏡即將發(fā)布）：“眼鏡電池只有兩三百毫安，跑不動大模型，但適合做一件事：全天候信息記憶。錄音、拍照、本地存儲，數(shù)據(jù)不上云，打通本地 OpenClaw，做‘個人記憶助理’。比如：幫我回憶一個月跟張三聊了什么、推進了什么事。”

周士淇：“眼鏡是離人最近的多模態(tài)感知設備，是 AI 的眼睛和耳朵。純靠眼鏡芯片跑不動，一定是眼鏡 + 手機，端云協(xié)同：感知在端，推理在云。”

眼鏡的三大剛需

• 感知：第一視角視覺、語音采集；

• 隱私：數(shù)據(jù)本地保存，不上云端；

• 實時：即時反饋，不等待云端回流。

方向三：垂直場景專用硬件（中小團隊唯一活路）

不做通用，只做細分：

• 工業(yè)自動化測試硬件；

• 語音處理、本地視覺分析終端；

• 企業(yè)客服、訂單審核、數(shù)據(jù)整理專用機；

• 家庭 AI 助理、私有數(shù)據(jù)整理設備。

許愛國：

“現(xiàn)象級產(chǎn)品一定是大廠的。中小企業(yè)的機會，在大廠看不上、不愿花資源做的細分垂直場景。把場景做深、做透、做穩(wěn)定，一樣活得很好。”

六、AI 硬件的 iPhone 時刻來了嗎？拐點已至，時刻未到

所有人都在問：AI 硬件的 iPhone 時刻來了嗎？

嘉賓給出極其清醒的答案：拐點已出現(xiàn)，但 iPhone 時刻還沒到。

什么時候才算真正到來？四個前提缺一不可：

1、能力邊界極度清晰

用戶明確知道：它能做什么、不能做什么、做到什么程度。

2、任務穩(wěn)定可復現(xiàn)

不失憶、不翻車、不掉鏈子，長流程 100% 可靠。

3、成本可承受

Token 成本下降、硬件價格親民，個人與小團隊可用得起。

4、接口全面標準化

軟件為 AI 優(yōu)化，不再讓 AI “看圖點屏幕”，而是直接接口調(diào)用。

張馳預判未來終局：“未來軟件會有兩套界面：一套 GUI 給人看，一套命令行給 AI 用。OpenClaw 正在加速這一天：讓 UI 為 AI 消失，讓接口為 AI 而生。”

朱嘯虎的判斷更直接：“以后不需要給人看的網(wǎng)站了。所有的網(wǎng)站，是給機器、給 AI 看的。”

機會屬于誰？大廠賺平臺，中小賺場景：

• 大廠：賺模型、生態(tài)、平臺、標準化的錢；

• 中小團隊 / 創(chuàng)客：賺垂直場景、產(chǎn)品落地、硬件定制的錢；

• 極客 / OPC 群體：快速做 Demo、搶占細分、小批量落地。

周士淇：

“未來是 OPC 小微團隊的時代。一人控多智能體，組織方式被重構，Token 成為價值流通媒介。這一輪機會，更傾向中小團隊。”

七、AI 從 “會思考” 到 “能干活”，最缺的就這兩樣

張馳深耕 AGI 與智能體進化，被主持人逼問：最缺什么？一句話答案。

他給出兩個核心：

1、場景與邊界定義清楚

“要么把單一場景做死、做穩(wěn)、做透，讓用戶知道它就干這件事；

要么走向通用，但必須補齊記憶與進化能力。”

2. 可進化的 Skill 與記憶

“Agent 做過一次任務，第二次不能再踩坑。

把經(jīng)驗變成 Skill、變成 SOP、變成自動化腳本，越用越聰明、越用越穩(wěn)、越用越省 Token。”

本質(zhì)：上下文需要進化。

記憶、任務流程、工具調(diào)用，都要基于經(jīng)驗持續(xù)迭代。

給所有從業(yè)者的忠告

張馳：

“重復任務一定要腳本化。 別讓 Agent 每次都重新思考，又慢、又費錢、又不穩(wěn)定。 固定流程寫成腳本，這才是落地正道。”

八、端側(cè) vs 云端：哪些能力必須留在本地？

全場最硬核的技術判斷：不是所有能力都要端側(cè)，三類必須本地。

1、感知必須在端側(cè)

張馳：“感知必須在端側(cè)。錄音、拍照、視覺、語音，這些輸入必須本地。你不可能隨時背著電腦，感知設備一定是隨身端側(cè)硬件。”

周士淇：“眼鏡就是 AI 的眼睛，麥克風就是耳朵。多模態(tài)感知在端側(cè)，才能理解真實世界。”

2、實時控制必須在端側(cè)

自動駕駛、設備操控、即時交互，云端延遲不可接受。物理執(zhí)行，必須本地閉環(huán)。

3、隱私數(shù)據(jù)必須在端側(cè)

商業(yè)文件、個人隱私、敏感數(shù)據(jù)，絕不能上云。本地推理、本地處理，是不可替代的底線。

最佳架構：端云協(xié)同

周士淇：

“不是為了端側(cè)而端側(cè)。 需要實時、隱私、感知的放端側(cè)； 需要復雜推理、大模型算力的放云端。 端云協(xié)同，才是最優(yōu)解。”

九、最尖銳的 10 個行業(yè)問題，嘉賓真實回答

1、為什么需要專門的 OpenClaw 硬件？用 Mac Mini 不行嗎？

許愛國：

“接口不一樣。我們有工業(yè)接口、GPIO、232，可定制、可擴展、可對接工業(yè)設備。

更便宜、更靜音、本地 AI 更強、專為執(zhí)行優(yōu)化，不是通用 PC 能替代。”

2、具身智能機器人接入 OpenClaw，會質(zhì)變嗎？

張馳：

“不會質(zhì)變。原來能做什么，現(xiàn)在還能做什么。

只是多了一個遠程命令入口，對機器人行業(yè)沒有本質(zhì)改變。”

3、國產(chǎn)芯片能跟上 OpenClaw 生態(tài)嗎？

許愛國：

“完全沒問題。開源生態(tài)深度適配，國產(chǎn)芯片共同成長，開發(fā)門檻更低、支持更到位。

穩(wěn)定性與國外芯片無差異，貨源與資源更有優(yōu)勢。”

4、高通平臺會壟斷智能眼鏡嗎？

周士淇：

“現(xiàn)在主流是高通 AR1，但它原本為手表設計，不是為多模態(tài)感知。

市場體量沒到，高通沒全力推新品。未來一定會有更適配的芯片方案。”

5、端側(cè) AI 三要素是什么？

張千隱：

算力、存儲、電力。

電力是穿戴設備最大命門。沒有持續(xù)供電，再強的算力也跑不起來。

6、未來 1–2 年，最穩(wěn)的消費級硬件是什么？

張千隱：

本地 Token 生成機 / 個人算力小硬件。

本地處理文字、向量數(shù)據(jù)、隱私文件，比云端省錢、安全。

周士淇：

智能穿戴 + 手機。隨身算力中心，感知在端，協(xié)同在云。

張馳：

圍繞感知的輕硬件。錄音筆、眼鏡、簡單采集設備，剛需最明確。

7、創(chuàng)業(yè)公司能不能定義消費級硬件？

許愛國：

“太早。先看大廠產(chǎn)品方向，跟進落地更安全。

創(chuàng)業(yè)公司先做細分、行業(yè)、定制，不碰通用消費。”

8、OpenClaw 最大價值是什么？

全場一致：

生態(tài)啟動 + 范式確立。AI 自動執(zhí)行的大門打開，再也關不上。

9、現(xiàn)在是泡沫嗎？

“不是泡沫，是早期。

熱鬧是真的，痛點是真的，機會也是真的。”

10、給新手的建議：怎么用 OpenClaw？

陸鑫：

“別下一堆 Skill。明確一個任務，教會它你的做事方式，在原有 Skill 上迭代優(yōu)化。

少而精，比多而雜好用 100 倍。”

十、結語：AI 硬件的未來，不在 PPT 里，在實干里

2026 年，AI 硬件賽道從來不缺：風口、概念、刷屏、PPT 里的完美未來。

最缺的是：能落地的產(chǎn)品、能解決的痛點、能穩(wěn)定的體驗、敢說真話的交流。

OpenClaw 帶來的不是一款爆款 App，而是一次徹底的范式轉(zhuǎn)移：

AI 從云端走向端側(cè)，從聊天走向執(zhí)行，從虛擬走向物理。

硬件不再是載體，而是 AI 能力落地的核心一環(huán)。

• 它會不穩(wěn)、會翻車、會迭代、會被替代；

• 但 “AI 自動操控設備” 這個方向，已經(jīng)確定；

• 機會屬于下場做事、解決問題、深耕場景的人。

正如整場閉門會的初心：答案不在 PPT 里，在真正做事的人的心里。

下一個 iPhone，一定誕生在這群實干者中間。

最后，感謝各位嘉賓的真誠分享，以及INNO 100 的全程支持。

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