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从互联网+到AI+，一个明显的趋势和共识是：产业，才是新技术真正的主战场。刚刚结束的GTC 2026，黄仁勋就提出，每个公司都要有一个OpenClaw战略。 这说明，产业龙虾落地，才能真正带火token经济。 随着C端全民养虾热潮褪去，面向组织场景、深度嵌入业务流程的产业龙虾，正在成为智能化的全新演进方向。一个面向产业的ToB龙虾赛道，正在迅速成型。前不久，阿里巴巴正式发布悟空企业级Agent平台，瞄准了一人公司、跨境电商、制造、财税等细分场景；腾讯的QClaw，支持WorkBuddy和企业微信接入；好未来推出垂直教育场景的NineClaw九章龙虾，面向教师群体的开箱即用型AI助手…… 除了科技大厂与行业龙头，企业软件开发者/服务商也在密集下场。像我们一直关注的AI创业者少卿，就研发出了专为一人公司打造的AI工作空间Floatboat.ai，可以看到产业龙虾化在小微场景的尝试。 一道道企业禁令之下，产业龙虾化究竟如何重构产业智能？类OpenClaw智能体又怎样在产业场景扎根？我们拆解产业龙虾化的真实面貌。 过去的产业智能化，以算法分析、数据处理为主，而龙虾这类高度自动化智能体进入企业的业务流程，有望实现从决策到执行的端到端自主运转，这就是产业龙虾化的核心价值。 体验过一些产业龙虾产品之后，我感觉这类成熟体龙虾，的确比手搓版OpenClaw更适合产业界人士。原因是更贴合办公场景，符合打工人的操作直觉，学习成本几乎为零，所以上手就能用。 产业龙虾化落地，离不开三件套：UI、skill和沙箱。 更自然的UI，是产业龙虾化的入口。 开发者版龙虾就像是DOS系统，需要用户直面命令行界面，通过输入命令来与计算机进行交互。而产业龙虾化的产品，就像是Windows，图形GUI界面的键鼠拖拉拽，更符合人的交互直觉，比原生虾更具备规模应用的潜力。 AI短剧的创作者陈星，直接把各类素材拖进Flo

几年前，龙虾自由还是人们对物质生活的一种朴素向往，意味着可以不用看价格签，痛快地吃上一顿波士顿龙虾。这个小小的愿望，折射的是一个时代的消费心态。 到了2026年，一个新的自由正在技术圈和企业界悄然流传。它不再是关于餐桌上的美味，而是关于智能体和生产力。这个愿望，叫作“智能体自由”。 这一切的起点，是一个名为OpenClaw的开源框架。在开源社区，OpenClaw正成为AI智能体领域的一股热潮：它让开发者能够构建那些可以自主理解任务、调用工具、执行操作的数字员工。就像龙虾的钳子既能捕食又能防御，OpenClaw赋予智能体“动手”的能力。 但热潮背后，一个现实问题逐渐浮出水面。当这些智能体开始从开发者的笔记本电脑走向企业的真实业务，当它们需要处理的不再是几个示例任务，而是成千上万的并发请求，算力真的准备好了吗？ 顺着OpenClaw掀起的这波浪潮望下去，关于算力的问题被反复追问。如此庞大的计算任务，究竟需要怎样的底座来承载？ 这个问题在刚刚落幕的**中国合作伙伴大会2026上，有了一个清晰的回答。鲲鹏计算领域总裁李义这样说道：“面对Agentic AI时代的到来，鲲鹏打造先进的算力底座，联合伙伴将创新技术转化为场景化动能，以开放协同凝聚每一份算力价值。” 那么，当智能体开始从实验室走向千行百业，算力的逻辑究竟发生了怎样的变化？鲲鹏又是如何应对这场算力变革的？ 龙虾智能体的爆发标志着AI正从感知与生成阶段全面迈入推理阶段。而推理，正在对算力提出全新的、更高维度的要求。 传统LLM的核心能力是“生成”，过程本质上是一次性的。输入提示词，模型计算，输出结果，任务结束。它的算力消耗，主要集中在一次性的推理过程中。 但OpenClaw这类智能体框架改变了这个逻辑。 一个基于OpenClaw构建的智能体，接到任务后需要理解目标、拆解步骤、调用工具。这个过程从“一次推理”变成了多步骤的决策－

约瑟夫·坎贝尔在《千面英雄》中说：“神话是众人的梦，梦是私人的神话。” 如果说，在信息极度爆炸、知识无限量供应的AI时代，还有什么东西依旧是弥足珍贵？我想，“一个好故事”应该荣列其中。 不知道你有没有发现，我们能读到的科技故事愈发无趣了。按理说，科技变革正真切、迅猛地发生，我们生活和工作中的一切似乎都在被智能化重构。在这种难得的机缘下，应该涌现出不少好故事才对。 问题可能出在，关于AI的故事叙述视角太过单一了。舞台上仿佛永远只有极少数人，极少数公司在旋转跳跃。灯光和话筒对准了科技大佬和技术天才。故事的主轴似乎也只有一个：AI越来越强大，人类即将被取代。 日日夜夜都是这种故事，难道不无聊吗？ 作为一家以AI为主轴的科技媒体，我们想要写点不一样的故事。 写普通人面对变化并改变世界的故事。 写你的故事。 其实，过去多年来，我们有过非常多“找到好故事”的成功实践。比如在一次深度学习峰会上，我遇见过一位八十岁的开发者。他经历了共和国计算机事业的从无到有，如今还在探索AI的可能性。在浙江舟山的一座码头，我采访过第一批使用远程操作龙门吊的港口工人。他们说，“开吊车的，原本风吹日晒加天天弯腰，干到四十岁就要带着一身病退休。有了AI，以后可能就不会了”。在云南普洱，我们探访过一个村寨。村长用AI+5G带领村民种咖啡，卖咖啡，硬是把一个原本即将消失的村子，变成了远近闻名的富裕村加网红打卡地。 我们相信，真正的智能化之路，是由这些故事拼接而成的。如果AI时代能在史书上印刻成一段好故事，那这些“无名之人”必须是故事的主角。 随着AI技术的爆发式增长，我们相信有更多好故事等待被发掘。还像原先那样一个个故事去寻找，毕竟效率有点低。于是「脑极体」想要在线征集故事线索，希望能够把话筒和灯光，都对准身处智能化变革中的你。 我们内部把这个故事征集计划称为“星火计划”。你在生活和工作中对智能技术的穿凿砥砺，迸发

2026年的春天，AI圈最火的词叫龙虾。 不是海鲜市场的甲壳生物，而是一个名字——OpenClaw。这款开源的AI智能体框架，像病毒一样在GitHub上蔓延，被媒体称为“GitHub历史上增长最快的AI Agent框架”。一时间，从硅谷到中关村，人人都想养一只属于自己的“龙虾”。 但吃龙虾的人很快发现了问题。3月11日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台联合国家互联网应急中心，发布了关于防范OpenClaw安全风险的专项提示。中国信息通信研究院副院长魏亮在接受采访时直言，龙虾很强的执行能力给用户带来了严峻的安全挑战。全球超23万个OpenClaw实例被发现在互联网上“裸奔”，默认配置无认证，监听端口暴露，攻击者一找一个准。 不安全、不听话……这就是2026年春天许多人想吃虾却又不敢下嘴的真实痛点。 这场由“龙虾”引爆的AI智能体危机让人们开始重新思考一个根本问题：智能体怎么做才能又安全又省事？有没有一种虾，能让人用得放心？ 面壁智能的EdgeClaw Box，给出了自己的答案。 这只叫EdgeClaw Box的“两栖虾”游在云端、栖于本地、开箱即用。当别人还在为“龙虾”的安全噩梦头疼时，EdgeClaw Box已经把隐私和安全装进了盒子里。 最近AI圈掀起了一股“养虾热”。 能调用工具、能处理事务的Claw类智能体火了之后，从开发者到小团队，人人都在跟风部署。3月初，从深圳腾讯大楼到北京百度科技园，千人排队部署OpenClaw，甚至有人做起了“龙虾市集安装代排队，66.66元一次”的生意。 一时间，社交媒体上充斥着“我养的虾今天帮我订了机票”“我的虾替我开了场视频会议”之类的炫耀帖。能自己干活、能调用工具、能处理事务，听起来不就是梦寐以求的AI员工吗？ 所有人都把期待寄存在云端，等着那只虾替自己冲锋陷阵。 但养了几天，问题开始浮出水面。 首先，这只虾很贵。与大模型

每年我们都会采访中国的部分科技出海企业。每个时间段，他们反馈的机会点与困难都不尽相同。最近两年，出海企业有一个普遍共识：过去的性价比红利正在消退，难以建立品牌，无法贴近高端市场，是目前中企全球化面对的最大鸿沟。 确实，从相关数据上看，中国品牌的全球信任度在不断提升，但要真正建立起高端品牌认可还有相当的距离。比如在欧美成熟市场，有51%的美国消费者对中国品牌评价为“一般”，55%的欧洲消费者将“信息透明度”列为信任前提。中国品牌全球化，遭遇了传统“世界工厂”模式正在失效、新市场难以打开、品牌信任难以建立的尴尬。 正当行业在寻找破局方向时，追觅扫地机在AWE现场交出了一份重磅答卷：本届AWE期间，追觅扫地机集中发布X60 Pro圆盘版、X60 Pro Steam蒸汽扫地机等新技术产品，新品集中爆发。与此同时，追觅扫地机刚刚获得欧睿国际“扫地机全球高端市场第一”的认证，印证其全球高端市场第一的地位。 这一连串动作释放出一个更值得关注的信号：中国企业的全球化，还有一种新的可能，那就是从“性价比出海”走向高价值全球化。 借着这个信息，我们可以管中窥豹，用追觅扫地机来解答全球化迷思。 过去数十年，中国依靠“世界工厂”的产业链优势，为全球提供了最具性价比的全品类商品，形成了全球化时代一道亮眼的风景。但在当前阶段下，以贸易保护主义兴起，以东南亚为代表的新兴工业策源地快速发展，中国传统的出口策略正在急速蜕变。“性价比”的大潮正在退去。而在这个全新的退潮时代，中国产品遭遇了一片充满未知与泥泞的出海滩涂。总体来说，中国品牌全球化在当前遭遇着这样几个问题： 1.根深蒂固的低价印象。提起中国品牌，全球用户都会首先想到“低价”，这是最普遍也最持久的痛点。随着国内生产成本的增加，以及全球化竞争的加剧，无法溢价严重制约了中国产品的全球化进程。 2.困境重重的高端与全球化。低价走不通，需要做品牌，做高端，早

巴塞罗那的三月，在联接之外，所有的聚光灯都照向了AI。 走进2026年的世界通信移动大会（MWC）展馆，从大模型到智能体，从具身机器人到自动化运维，几乎每一块屏幕都在谈智能。算力被反复提及，Token成为高频词汇，模型能力几乎包揽全部技术叙事的核心。但是，当所有人的目光都聚焦在运营商网络、算力、AI应用发展速度与规模时，却鲜少讨论背后默默支撑的隐形底座—站点能源和AIDC基础设施。 MWC 2026期间，**数字能源高峰论坛释放出一个明确信号：AI时代的约束变量正在发生变化，过去隐于幕后的数据中心基础设施建设正逐渐走向台前，站点储能资产将变为创收来源。从传统的通算数据中心，到未来智算数据中心（AIDC）基础设施，这一AI时代的核心资产的建设与演进，显得愈发重要。 算力需求高速增长，过去一年，主流模型的Token消耗增长超过十倍。到2026年，全球AI支出预计将达到2.5万亿美元。随着多模态技术成为标配，推理需求从潮汐式的波峰波谷转变为全天候、高强度的持续性负载。 为了驾驭这股洪流，算力资源开始向超大规模数据中心加速聚集。一个GW级的数据中心园区每年耗电量高达百亿度，相当于一个百万人口城市一年的用电量。这让新能源的大规模供能成为刚需。同时，新能源的并网也将考验电网的韧性，稳定可靠的供电将是给算力提供源源不断动力的根本。巨大的能耗给能源供给带来极大压力，如何解决电供得上的问题是摆在行业面前的必答题。 更为严峻的是，IT演进也与数据中心建设周期出现错位。 芯片迭代已缩短至一年一代，而传统数据中心的规划、土建、交付周期仍需18至24个月，这意味着刚建成的数据中心可能无法匹配最新算力需求。IT演进快与基础设施建设慢的矛盾，迫使行业寻找新的建设范式。 最后是规模演进带来的安全与可靠性难题。 随着数据中心规模从MW级跃升至GW级，承载的业务越多，故障域越大，一个10MW智算中心承载的算力

1994年，比尔·盖茨的未来之家横空出世，让智能家居第一次照进现实。但这座自动化豪宅，不过是一台设定好程序的机器。它听不懂模糊需求，必须靠人手动拨号下达指令；也没有记忆，访客要佩戴上预先设定的胸针，设备才懂自己的喜好，更不可能主动优化服务。 想要打造一个温暖的家，就必须有一个能理解、会推理、有记忆的大脑。所以3月10日，美的2026全屋智能战略发布会，第一个重磅亮相的是自进化家居智能体MevoX。 作为家庭AI大脑的核心，MevoX让全屋智能真正从指令驱动的冰冷机器，迈入意图驱动的读心术时代，也把AI时代“未来之家”的定义权，抓在了中国企业手里。 如今，全屋智能的概念已经普及，但很多时候只能理解一些简单指令，让设备完成一个单一动作，因此屡屡被贴上“伪智能”“噱头大于价值”的标签。核心原因是，缺乏AI大脑的智能家居系统，就像人类大脑萎缩导致认知障碍一样，也会陷入认知困境，让用户体验大打折扣。 第一种认知困境，是智力不足，表现在智能家居缺乏推理能力。在家里，用户的交互往往是模糊和口语化的。比如用户说“我热”，没有大脑的系统不会思考，无法明白“热”背后的真实需求是什么，只能执行单一、死板的指令，要么只会打开空调，要么毫无反应。 第二种困境是记忆障碍，缺乏短期、中期、长期的持续记忆能力。无论是你刚刚跟它说过的话，“我等会儿要开会”，还是长期的固定习惯，像是春天到了容易花粉过敏、看电影喜欢拉上窗帘等，智能家居统统记不住，每次都要用户重复下达指令，十分心累。 因此，大多数智能家居还停留在连接、控制的初级阶段，缺少一个真正具有认知智能的大脑，自然也就出现听不懂、记不住、不会察言观色等“伪智能”现象。 并非厂商们不作为，而是在家庭场景中，构建智能系统的推理和记忆能力，会遇到极大难度的挑战。据美的AI研究院院长徐翼介绍，家庭环境中的设备天然异构，每个家庭的设备布局与使用方式千差万别，再加上用

AWE 2026的展馆里，一台扫地机器人正在爬楼梯。 不是概念视频，不是CG渲染，是一台真机，在实体搭建的楼梯上，一级一级地往上走。轮腿交替伸展，机身始终保持水平，底部的拖布紧贴台阶表面——一边爬，一边扫。 旁边的展区里，另一台机器正在演示跨越总计8.8cm的双层台阶。它在障碍前停顿了一下，前端抬起，关节伸缩摆动，整机像一辆微型越野车一样调整姿态，平稳翻越。另一边，它又压低身体，钻进了一个不到8厘米高的空间——模拟的是你家沙发底下。 如果你对扫地机器人的印象还停留在“一个在地上转圈的圆盘”，那这个画面大概会让你重新想想：我们幻想过的那种完全不用动手的家庭清洁场景，是不是真的快要实现了？ 回看过去十年，家庭智能清洁这个赛道在不断攀升。从智能手机、智能音箱、智能汽车轮番占据头条，到扫地机器人等产品改变生活。 但变化一直在发生。 最早的转折来自导航。2016年前后，激光导航技术被大规模应用到扫地机上，机器第一次拥有了精准的空间感知——知道自己在哪、家里的环境什么样、哪里还没去过。此后几年，结构光、AI避障识别系统层层叠加，如今头部产品已经能识别超过280种家庭常见物体，从数据线到宠物，从拖鞋到门槛。 而真正让这个品类开始“质变”的，是最近两年智能化浪潮的渗透。 当大语言模型从聊天框走向物理设备，当“端侧智能”从概念变成芯片里的现实，家庭清洁机器人发现自己站在了一个意想不到的位置上——它可能是智能技术真正落地到家庭场景的第一个规模化载体。 今天的扫地机已经不只是“会扫地”。你说一句“厨房有点脏”，它自动去厨房清洁，自动调整清洁策略；它能区分物品类别，灵活避障；养宠家庭甚至可以让它帮忙找猫、远程看看毛孩子在干嘛。 从一个执行固定程序的清洁工具，到一个能理解场景、自主决策的家庭管家——这个转变正在发生，而且比大多数人意识到的要快。 “智能”的叙事很吸引眼球，但在它之下，硬件能力的比拼从

最近这些天，科技领域的各种文章、视频标题都能看见四个大字：全民养虾。 有人靠上门安装龙虾月入数十万。有人在腾讯门口排队几个小时，只为等一次免费的龙虾安装。短视频里说：“你错过了黄金比特币，还要再错过小龙虾吗？”一时之间，似乎全民养虾已成风潮，再不跟上就要错付AI时代了。 面对这种盛况，让我想起春节之前，OpenClaw刚刚火起来时我们团队内部的一次选题会。当时有同事提出了这样一个问题：欧美用户主要用OpenClaw回邮件。但是咱们中国人有那么多邮件要回吗？ 几个月之后，我依旧有这样的好奇：中国用户用龙虾来做什么？它真的能发挥出预想中的价值吗？ 换句话说，我们排着队、花着钱、熬夜看教程、加群问大神，费钱费力的全民养虾，图的到底是什么？ 由于OpenClaw大规模进入国内时间尚短，缺乏权威数据。为了弄清中国用户的龙虾使用情况，我们采取了问卷调查和采用公有云等OpenClaw供应平台数据进行分析的方式。 我们向50位龙虾用户进行了提问，其中大部分此前是AI开发者或有较多的AI技术使用经验。另外根据工信部数据，截至2026年3月，中国公网暴露了7.52 万个OpenClaw实例，其中大部分来自阿里云、腾讯云等厂商推出的一键部署方案，因此公有云平台数据是分析中国用户龙虾使用行为的主要途径。 根据以上两个数据来源，我们发现中国用户部署OpenClaw的第一大用途，还是AI一直专注的自动化办公方向。具体而言，就是用OpenClaw来代替人工处理那些重复性数字工作。比如写周报、生成会议纪要、回邮件、做Excel等。根据阿里云的数据显示，OpenClaw用户日均处理邮件量超过50封。变相说明有繁重办公需求的用户，是养龙虾的第一批受益者。 目前排名第二的龙虾用途，应该是来自我们的同行。与海外用户不同的是，国内用户非常看重用龙虾自动化做自媒体这个能力，中文互联网上相关教程极为丰富。我们从调查问卷

近期AI圈跟别人打招呼的方式，都变成了“养虾了吗？”OpenClaw这个被开发者亲切称为“龙虾”的智能体工具，仅用4个月就斩获超25万GitHub星标，直接打破了此前闭源智能体的技术与成本壁垒，为普通人提供了上手AI的绝佳实践机会。与Manus等闭源智能体不同，龙虾OpenClaw的最大特征就是开源开放，允许任何人下载并修改代码、贡献技能，每一位开发者都能参与其中。与这只龙虾最适配的“虾粮”，就是开源模型。在最新的OpenClaw模型调用量榜单上，中国开源模型稳占过半席位，其中阶跃星辰新旗舰模型Step 3.5 Flash，凭借“更快、更强、更稳”的核心优势，连续一周稳居单日调用榜首。根据OpenRouter最新数据，过去30天内，Step 3.5 Flash在OpenClaw上的tokens调用总量已位居全球第一，超越Kimi K2.5、MiniMax M2.5，成为OpenRouter上小龙虾的「Top1 模型」，获得全球小龙虾用户的认可。目前OpenClaw的日榜与月榜前三甲被中国大模型Step 3.5 Flash、Kimi K2.5、MiniMax M2.5包揽，“国产龙虾三剑客”格局由此形成，共同展现出中国开源模型的强劲竞争力。不局限于OpenClaw单一APP，Step 3.5 Flash在OpenRouter统计的全球大模型调用量中增速同样明显，过去7天调用量达853B tokens，环比增速90%，与MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2一起位居全球前五。不难发现，开源生态给了普通人把握AI的绝佳机会。我们就带着好奇，去看一个个普通人如何以龙虾为舟，以国产模型为翼，追赶时代的风口。最近，有科技大厂在线下免费为大众安装“龙虾”，支持自带电脑，吸引了从青少年到老年人的各类人群排队参与。对此，有开发者十分迷惑：如果普通人连OpenClaw的安装都无法