作者 | 虎嗅 AI 硬件社群组
头图 | AI
过去一个月，OpenClaw（业内戏称 “龙虾”）经历了一场前所未有的情绪过山车：
从极客小圈的低调试水，到全民刷屏、上门安装的狂欢，再到批量卸载、冷静反思的回调。
黄仁勋在 GTC 大会一锤定音：AI 正从深层推理，走向执行与行动。
当 AI 终于学会 “动手”，而不只是 “说话”，一个被忽略的核心命题浮出水面 ——为什么这一次，硬件站在了舞台中央？
3 月 18 日，虎嗅举办线上闭门会，6 位一线嘉宾 ——AI 底层研究者、硬件创业者、投资人、行业观察者，关起门聊了 2 小时。
没有 PPT，不聊概念，只讲真话：
OpenClaw 到底解决了什么？
AI 硬件的 “iPhone 时刻” 来了吗？
中小团队还有机会吗？
端侧与云端如何分配能力？
我们把全场干货、痛点、判断、预判，整理成这篇近 5000 字深度实录。
这不是一场风口追逐，而是对AI硬件共识的底层重构，还原最真实的当下与未来。
一、开局打分：龙虾是革命还是泡沫？全场没有一个人打低分
活动开场，主持人吴云飞抛出最尖锐的问题：5 分 = 革命，0 分 = 情绪包装，请所有嘉宾现场给 OpenClaw 打分。
结果出乎意料 —— 最低 3 分，最高 8 分，没有一人否定它的价值。
OpenClaw Mini 一体机的打造者许爱国，打了 5 分。在他看来，这是一次从根上改变的革命：“过去不管是 Linux 还是安卓，设备都是人来操控的，现在不一样了，AI 能直接控制设备，这是整个执行逻辑的颠覆。”
西湖大学研究 AGI 的张驰教授，给出了理性的3-4 分。他说技术本身不算新鲜，智能体、工具调用这些概念，业内早就有了，但 OpenClaw 做了一件最了不起的事 —— 点燃了生态。
“就像 iPhone 刚推出 App Store，以前智能体只能做一两个场景，现在人人都能贡献 Skill，生态一旦起来，就再也停不下来。”
一直关注行业风向的AI博主陆鑫，同样打了 5 分。他用了一个生动的比喻：“以前的 AI 是没有身体的，只能飘在云端说说话，OpenClaw 给了 AI 一副‘身体’，让它能真正碰到现实世界，这是最不一样的地方。”
闪极 CEO 张千隐，说了一段真实的心路历程：没装之前满怀期待，直接打 5 分；亲手用过之后，只能给到 3 分。“它定下了 AI 自动完成复杂任务的范式，但真用起来太糟心，记忆丢失、任务出错，离好用还差太远。”
最让人意外的是臻界科技的CEO周士淇，直接给出了 8 分的超高分数。他觉得这不是简单的技术升级，而是打开了一扇新世界的大门：“它改变的不只是产品，更是未来人和智能体的协作方式，这种哲学层面的启发，价值被远远低估了。”
聊到最后，所有人达成了一个无声的共识：
OpenClaw 这款产品未来会怎么迭代没人知道，但 “AI 自动执行” 这个方向，已经像打开的闸门，再也关不上了。
这不是一款工具的胜利，是LLM OS（大模型为核心的操作系统） 的生态觉醒。
二、全民养虾背后的扎心真相：为什么 90% 的人装了又卸？
OpenClaw 火得猝不及防，凉得也快——下载量疯狂，留存率惨淡。
陆鑫全程见证了这波情绪过山车：
1、起步期（2 月初）：极客圈小范围试水，对比 Cloud Code，抱怨难用、易崩、配置复杂；
2、爆发期（腾讯云摆摊后）：破圈爆发，政府跟进、补贴刷屏、全民跟风，微信指数暴涨；
3、退潮期（45 天后）：用户发现 “不知道用来干嘛”，只会装插件、折腾配置，却没法让它真正干活；
4、 回暖期（近期）：黄仁勋站台 + 产品打磨，一部分人摸到使用规律，热度小幅回升。
嘉宾集体戳破 4 个真相：
1、 能力边界不清晰：最致命的大众痛点
张驰：“普通人根本不知道它能做什么、不能做什么。就像用大模型，什么问题都问，两次没用就卸载。大众产品的底线，是让用户知道‘它的边界在哪’。”
2、长任务 “失忆”：工程化硬伤
张千隐亲测吐槽：“让它整理报销邮件，几十张发票做着做着就丢了。复杂任务的记忆、数据连续性、流程管理，全是硬伤。它能做，但不稳、不顺、不可靠。”
3、只有折腾，没有目的
陆鑫：“绝大多数用户没有想清楚‘我用它解决什么问题’。装龙虾 = 折腾配置，而不是解决问题。没有明确目的，热情退得极快。”
4、Token 成本高，普通人用不起
高频调用、长流程执行，Token 消耗惊人。个人用户没有持续付费动机，也没有刚需场景支撑。
一句话总结
能用≠好用，好玩≠有用，热闹≠刚需。
OpenClaw 打通了 “从 0 到 1”，但离 “从 1 到 100”，还有大量工程化、体验化、场景化的硬骨头要啃。
三、灵魂拷问：为什么 AI 执行革命，必须硬件来承接？
过去的技术变革，都发生在软件、SaaS、工作流里。
这一次，为什么硬件被推到台前？
许爱国从一线客户视角给出答案：
“过去设备只能人操控，现在 AI 要操控设备，必须落地在端侧。云端解决不了实时性、隐私、接口、控制的问题。”
全场达成统一判断：AI 进入物理世界，必须端侧闭环。
1、隐私刚需：数据不能上云
企业文件、个人隐私、政府数据、商业机密，绝不可能上传公有云。本地部署不是选项，是底线。
2、实时刚需：时延决定体验
智能眼镜、语音交互、自动驾驶、设备控制，云来回跳转延迟太高，体验直接崩溃。必须本地即时响应。
3、感知刚需：AI 需要 “眼耳鼻舌身”
摄像头、麦克风、传感器、各类接口，全都在端侧。没有端侧硬件，AI 就是瞎子、聋子。
4、执行刚需：控制设备必须物理落地
机械臂、机器狗、智能家居、工业接口、HDMI / 网口 / USB，必须本地连接、本地控制。
吴云飞现场定义 AI 硬件口径：
“今天聊的 AI 硬件，是端侧承担感知、推理、执行的设备。只有壳、计算全在云端，不算。”
本质不是硬件跟风，而是AI 能力从云端向端侧的重新分配。
四、告别 “伪智能”：OpenClaw 给硬件带来的真正改变
过去智能硬件陷入 “伪智能” 死局：固定指令、固定流程、无法理解模糊需求、场景割裂。OpenClaw 的核心价值，是把 AI 从 “生成内容” 推向 “操作世界”。
1、把 “不可能” 变成 “可能”
过去：硬件只能执行预设命令，无法处理复杂任务；
现在：自然语言指挥，自动拆解任务、调用工具、完成流程；
未来：硬件不再是被动工具，变成能自主执行的智能体终端。
2、把 “开发极难” 变成 “极低门槛”
许爱国：“过去自己做一套 AI 控制系统，难度极大、周期极长。OpenClaw 开源，Demo 快速搭起来，生态完整，想法快速变产品。”
3、把 “单一功能” 变成 “无限扩展”
就像手机有了应用商店，Skill 生态让硬件能力无限扩展：办公、自动化、测试、控制、识别、语音、影音，一套硬件，千种能力。
已落地的真实案例：
Rokid 眼镜：接入 OpenClaw，变成移动指挥中心；
Vbot 机器狗：理解 “去客厅巡逻” 模糊指令，自主规划；
OpenClaw Mini：本地 AI 较强、接口较全、价格为 Mac Mini的1/3；
工业自动化：用 OpenClaw 盒子自动检测 USB、网口、HDMI，替代人工测试。
正如 FutureX Capital 创始人 Cynthia 所言：
“龙虾不是改变了什么，它让我们三年前对 AI 的所有判断，全部加速了。”
五、下一代 AI 硬件长什么样？1–2 年最确定的三大方向
闭门会最有价值的部分：抛开概念，只谈能落地、能卖钱、能跑通的硬件。所有嘉宾一致判断：机会不在通用赛道，而在这三类。
方向一：OpenClaw 专属算力小主机（最确定、最落地）
定位：国产开源 AI 盒子
体积≤1L，比 Mac Mini 更小，全金属无风扇静音；
瑞芯微 RK3588/RK3576，6TOPS NPU，本地 AI 强于入门 Mac；
双 HDMI 2.1、DP、USB4、2.5G 网口，接口拉满，不用拓展坞；
支持 Debian/Android+Linux 双系统，本地跑大模型、NAS、开发、办公；
价格仅 Mac Mini 1/3，开源可定制。
许爱国：“它不是通用 PC，是 OpenClaw 专用硬件。接口丰富、开箱即用、降低门槛，是这场革命的‘铲子’。现在客户询盘爆炸，都要预装 OpenClaw 直接测试。”
方向二：AI 眼镜：随身感知入口（最有想象空间）
核心价值：全天候感知 + 隐私本地存储
张千隐（新一代 AI 眼镜即将发布）：“眼镜电池只有两三百毫安，跑不动大模型，但适合做一件事：全天候信息记忆。录音、拍照、本地存储，数据不上云，打通本地 OpenClaw，做‘个人记忆助理’。比如：帮我回忆一个月跟张三聊了什么、推进了什么事。”
周士淇：“眼镜是离人最近的多模态感知设备，是 AI 的眼睛和耳朵。纯靠眼镜芯片跑不动，一定是眼镜 + 手机，端云协同：感知在端，推理在云。”
眼镜的三大刚需
感知：第一视角视觉、语音采集；
隐私：数据本地保存，不上云端；
实时：即时反馈，不等待云端回流。
方向三：垂直场景专用硬件（中小团队唯一活路）
不做通用，只做细分：
工业自动化测试硬件；
语音处理、本地视觉分析终端；
企业客服、订单审核、数据整理专用机；
家庭 AI 助理、私有数据整理设备。
许爱国：
“现象级产品一定是大厂的。中小企业的机会，在大厂看不上、不愿花资源做的细分垂直场景。把场景做深、做透、做稳定，一样活得很好。”
六、AI 硬件的 iPhone 时刻来了吗？拐点已至，时刻未到
所有人都在问：AI 硬件的 iPhone 时刻来了吗？
嘉宾给出极其清醒的答案：拐点已出现，但 iPhone 时刻还没到。
什么时候才算真正到来？四个前提缺一不可：
1、能力边界极度清晰
用户明确知道：它能做什么、不能做什么、做到什么程度。
2、任务稳定可复现
不失忆、不翻车、不掉链子，长流程 100% 可靠。
3、成本可承受
Token 成本下降、硬件价格亲民，个人与小团队可用得起。
4、接口全面标准化
软件为 AI 优化，不再让 AI “看图点屏幕”，而是直接接口调用。
张驰预判未来终局：“未来软件会有两套界面：一套 GUI 给人看，一套命令行给 AI 用。OpenClaw 正在加速这一天：让 UI 为 AI 消失，让接口为 AI 而生。”
朱啸虎的判断更直接：“以后不需要给人看的网站了。所有的网站，是给机器、给 AI 看的。”
机会属于谁？大厂赚平台，中小赚场景：
大厂：赚模型、生态、平台、标准化的钱；
中小团队 / 创客：赚垂直场景、产品落地、硬件定制的钱；
极客 / OPC 群体：快速做 Demo、抢占细分、小批量落地。
周士淇：
“未来是 OPC 小微团队的时代。一人控多智能体，组织方式被重构，Token 成为价值流通媒介。这一轮机会，更倾向中小团队。”
七、AI 从 “会思考” 到 “能干活”，最缺的就这两样
张驰深耕 AGI 与智能体进化，被主持人逼问：最缺什么？一句话答案。
他给出两个核心：
1、场景与边界定义清楚
“要么把单一场景做死、做稳、做透，让用户知道它就干这件事；
要么走向通用，但必须补齐记忆与进化能力。”
2. 可进化的 Skill 与记忆
“Agent 做过一次任务，第二次不能再踩坑。
把经验变成 Skill、变成 SOP、变成自动化脚本，越用越聪明、越用越稳、越用越省 Token。”
本质：上下文需要进化。
记忆、任务流程、工具调用，都要基于经验持续迭代。
给所有从业者的忠告
张驰：
“重复任务一定要脚本化。
别让 Agent 每次都重新思考，又慢、又费钱、又不稳定。
固定流程写成脚本，这才是落地正道。”
八、端侧 vs 云端：哪些能力必须留在本地？
全场最硬核的技术判断：不是所有能力都要端侧，三类必须本地。
1、感知必须在端侧
张驰：“感知必须在端侧。录音、拍照、视觉、语音，这些输入必须本地。你不可能随时背着电脑，感知设备一定是随身端侧硬件。”
周士淇：“眼镜就是 AI 的眼睛，麦克风就是耳朵。多模态感知在端侧，才能理解真实世界。”
2、实时控制必须在端侧
自动驾驶、设备操控、即时交互，云端延迟不可接受。物理执行，必须本地闭环。
3、隐私数据必须在端侧
商业文件、个人隐私、敏感数据，绝不能上云。本地推理、本地处理，是不可替代的底线。
最佳架构：端云协同
周士淇：
“不是为了端侧而端侧。
需要实时、隐私、感知的放端侧；
需要复杂推理、大模型算力的放云端。
端云协同，才是最优解。”
九、最尖锐的 10 个行业问题，嘉宾真实回答
1、为什么需要专门的 OpenClaw 硬件？用 Mac Mini 不行吗？
许爱国：
“接口不一样。我们有工业接口、GPIO、232，可定制、可扩展、可对接工业设备。
更便宜、更静音、本地 AI 更强、专为执行优化，不是通用 PC 能替代。”
2、具身智能机器人接入 OpenClaw，会质变吗？
张驰：
“不会质变。原来能做什么，现在还能做什么。
只是多了一个远程命令入口，对机器人行业没有本质改变。”
3、国产芯片能跟上 OpenClaw 生态吗？
许爱国：
“完全没问题。开源生态深度适配，国产芯片共同成长，开发门槛更低、支持更到位。
稳定性与国外芯片无差异，货源与资源更有优势。”
4、高通平台会垄断智能眼镜吗？
周士淇：
“现在主流是高通 AR1，但它原本为手表设计，不是为多模态感知。
市场体量没到，高通没全力推新品。未来一定会有更适配的芯片方案。”
5、端侧 AI 三要素是什么？
张千隐：
算力、存储、电力。
电力是穿戴设备最大命门。没有持续供电，再强的算力也跑不起来。
6、未来 1–2 年，最稳的消费级硬件是什么？
张千隐：
本地 Token 生成机 / 个人算力小硬件。
本地处理文字、向量数据、隐私文件，比云端省钱、安全。
周士淇：
智能穿戴 + 手机。随身算力中心，感知在端，协同在云。
张驰：
围绕感知的轻硬件。录音笔、眼镜、简单采集设备，刚需最明确。
7、创业公司能不能定义消费级硬件？
许爱国：
“太早。先看大厂产品方向，跟进落地更安全。
创业公司先做细分、行业、定制，不碰通用消费。”
8、OpenClaw 最大价值是什么？
全场一致：
生态启动 + 范式确立。AI 自动执行的大门打开，再也关不上。
9、现在是泡沫吗？
“不是泡沫，是早期。
热闹是真的，痛点是真的，机会也是真的。”
10、给新手的建议：怎么用 OpenClaw？
陆鑫：
“别下一堆 Skill。明确一个任务，教会它你的做事方式，在原有 Skill 上迭代优化。
少而精，比多而杂好用 100 倍。”
十、结语：AI 硬件的未来，不在 PPT 里，在实干里
2026 年，AI 硬件赛道从来不缺：风口、概念、刷屏、PPT 里的完美未来。
最缺的是：能落地的产品、能解决的痛点、能稳定的体验、敢说真话的交流。
OpenClaw 带来的不是一款爆款 App，而是一次彻底的范式转移：
AI 从云端走向端侧，从聊天走向执行，从虚拟走向物理。
硬件不再是载体，而是 AI 能力落地的核心一环。
它会不稳、会翻车、会迭代、会被替代；
但 “AI 自动操控设备” 这个方向，已经确定；
机会属于下场做事、解决问题、深耕场景的人。
正如整场闭门会的初心：答案不在 PPT 里，在真正做事的人的心里。
下一个 iPhone，一定诞生在这群实干者中间。
最后，感谢各位嘉宾的真诚分享，以及INNO 100 的全程支持。
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