芯耀
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本文来源：智车科技 网络公开资料
2026年的早春，科技圈的热度是由一只“龙虾”点燃的。
从深圳腾讯大厦北广场排起的长龙，到登顶GitHub开源项目星标榜首位，OpenClaw这款被昵称为“龙虾”的开源AI智能体，以“AI从对话走向执行”的颠覆性姿态，在短短三个月内席卷了整个互联网。它不仅能聊天，更能“动手”：自动整理桌面、跨应用调用工具，甚至7×24小时在云端替你“值班”。
然而，在这场全民狂欢中，一个本该最关注“智能化”的领域却显得异常安静——汽车行业。我们不禁要问：车圈为何异常安静？ 是不追OpenClaw概念，还是别有玄机？
你养‘龙虾’了吗？
要理解车圈的沉默，首先得看清OpenClaw究竟有多火。
截至2026年3月上旬，OpenClaw在GitHub上的星标数量已突破27万，超越Linux和React，登顶全球开源软件项目历史榜。这一增长速度甚至让Linux三十年的积累显得黯然失色。
社交媒体流传的视频显示，在深圳，腾讯不得不派出20位工程师在广场“摆摊”，只为帮助普通用户安装这只“龙虾”；在抖音，“养龙虾”教程的浏览量突破千万，甚至催生了299元至800元不等的付费上门安装服务。有小学生抱着笔记本电脑排队，有家庭主妇试图让AI帮自己抢菜——这是AI技术从未有过的“出圈”姿态。
资本市场的反应更为直接。优刻得、青云科技、汉得信息等OpenClaw概念股逆势暴涨；深圳龙岗区更是在3月7日火速发布“龙虾十条”，对相关技术产业化给予最高200万元补贴；无锡3月9日发布“养龙虾12条”，单项支持最高达500万元。
云厂商们更是闻风而动。腾讯云、阿里云、华为云、火山引擎全面开放运行OpenClaw的云端服务。为什么？因为OpenClaw这类本地部署的Agent，是个不折不扣的 “算力抽水机”——一个复杂任务跑下来，其Token消耗量是普通对话的百倍乃至千倍。
图片来源：21世纪经济报道
反观汽车行业呢？安静。除小鹏汽车董事长何小鹏在3月7日晚接受采访时淡淡回应了一句“OpenClaw的逻辑非常有借鉴意义，但在汽车里也许晚一些才会看到部分落地”之外，至今没有一家主流车企站出来说要把OpenClaw装上车。
从行业安全标准的角度审视，这背后实际上触及了汽车安全工程的两大支柱——功能安全(ISO 26262)与预期功能安全(SOTIF)。OpenClaw所暴露出的‘AI幻觉’及由此引发的误操作风险，其本质已超出了传统功能安全针对‘硬件/软件故障’的范畴，而恰恰落入了SOTIF关注的核心：即系统在面临未知场景或算法性能局限(如误判)时，如何确保不发生不可接受的风险。将这种不可控的‘幻觉’置于对确定性有极致要求的驾驶场景中，二者构成了根本性的矛盾。这不仅是技术适配的难题，更是现有安全标准体系面临的新课题，也正是汽车行业必须保持审慎的深层原因。
为什么车圈不“养虾”？
这种安静并非源于迟钝，而是源于更深层的行业理性。
1. 技术门槛与安全红线：汽车承受不起“翻车”
在普通电脑上，“养虾翻车”的代价或许只是一份被误删的文档。广州日报的报道中，一位AI算法工程师的女友试图让OpenClaw整理发票，结果却是“桌面文件夹被清空”——因为AI将“格式不对的删除”理解成了无差别清除。
类似的案例比比皆是：有用户发现“龙虾”突然批量删除邮件而无法阻止；工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台早在2月5日就曾发布“关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的预警提示”。3月10日，中国信息通信研究院副院长魏亮在接受央视采访时进一步强调：“‘龙虾’智能体更新迭代非常快，通过更新到官方最新版本确实能修复已知安全漏洞，但并不意味着完全消除了安全风险……在调用大语言模型时可能误解用户指令内容，导致执行删除等有害操作。”
据部分安全社区披露的测试案例显示，OpenClaw存在潜在的攻击面——只要你开着浏览器访问一个恶意网站，对方就能悄无声息地完全控制你的AI智能体，进而操控你的整台电脑。不需要你点任何东西，就这么静悄悄地沦陷了。
试想，这样的风险如果发生在时速120公里的汽车上，后果是什么？
解放日报的报道中，技术专家张弛特意将OpenClaw装在一台独立电脑上，“为了安全”。另一位技术专家周帅则强调，他在公司内部管理平台使用OpenClaw的前提是“有防火墙确保信息内部流动”。但汽车不是独立电脑，它是与生命安全深度绑定的移动终端。
何小鹏在回应“能否用图灵芯片闲置算力养龙虾”时，直言“挺难的”，并点出了核心障碍：“在安全、硬件、系统、软件、场景上还是有蛮多的点”。这句话翻译过来就是：在汽车上，安全是最高优先级，任何未经充分验证的技术都不能贸然上车。
当OpenClaw误操作导致邮件丢失，用户只能自认倒霉。但如果一个车载智能体误开车门导致物品被盗，或误调空调导致驾驶员分心发生事故，责任该由谁承担？车企？算法供应商？还是开源社区？在法律责任链条没有厘清之前，没有一家主机厂敢为第三方开源智能体的“自主行为”背书。
2. 算力成本：从“对话”到“执行”的指数级跃升
OpenClaw爆火的另一面，是Token消耗的“无底洞”。
据测算，OpenClaw重度用户日均Token消耗在3000万至1亿之间。按国产MiniMax M2.5模型计算，一天费用约42至140美元；如果使用Claude等海外模型，这一数字将飙升至900至3000美元。有用户调侃：“安装后随便尝试了一下，就花了50元”。
这种消耗量级在电脑端或许尚可接受，但在汽车端，将面临双重拷问。
车企是否有动力为用户承担这笔持续攀升的算力成本？如果转嫁给用户，又有多少人愿意为“AI自动接娃+调温+顺路购物”每月支付数百元？
更关键的是，当前座舱算力大多用于导航、语音、娱乐等基础功能，而运行一个复杂的、需要多轮推理和视觉理解的OpenClaw类智能体，需要的是GPU或NPU持续的高负载运行，这将对功耗和散热带来巨大挑战，与自动驾驶对算力的需求也是两回事。一位技术专家直言：“除非能在本地跑大模型，但那对硬件要求极高，普通人根本做不到”。
3. “全自动驾驶”的教训：AI幻觉会被放大
汽车行业刚刚从一场漫长的“自动驾驶祛魅”中走出来。前几年，部分车企鼓吹“司机可以睡觉”的营销话术，最终被证明是极不负责任的。如今行业达成的共识是：L3级以上自动驾驶的规模化落地，远比想象中漫长。
OpenClaw正面临同样的质疑。正如近期中文互联网上流传的一种批评声音所言：“今天鼓吹OpenClaw焦虑的，跟去年某些车企老板忽悠司机开车‘睡觉玩手机、放心用智驾’一样极不负责。”
多位技术专家均提到，OpenClaw存在明显的“AI幻觉”问题——它会误读用户要求，给出错误解答，然后以用户名义自动发送。一位世界500强企业的技术专家鲍雨建议：“对于涉及写入、修改、发送等重要操作，务必做到‘先预览，再确认’，不要让OpenClaw处于完全脱离人工干预的‘全自动驾驶’状态。”
这句话听起来，是否像极了我们对自动驾驶的告诫？
4. 商业模式的错位：汽车不是“算力抽水机”
OpenClaw之所以在互联网圈引爆，根本原因在于它创造了一个全新的商业模式：高频任务消耗Token→算力变现→形成现金流闭环。澎湃新闻将其形容为“算力抽水机”，每一次用户指令，都在用户设备和云端之间建立一台24小时运转的印钞机。
但汽车的商业逻辑完全不同。
汽车是低频使用场景。即便是一辆每天行驶的私家车，用户日均使用时长也难超2小时，这与“7x24小时”运行的云端Agent有着本质区别。汽车的核心价值在于“移动出行空间”，而非“算力消耗”。把汽车变成另一个Token消耗终端，既不符合用户习惯，也不符合产业逻辑。
更重要的是，车企尚未建立起“软件定义汽车”之外的成熟收费模式，直接跨入“Agent定义汽车”，步子迈得太大。
车圈真的“什么都没做”吗？
当然不是。
汽车公社的报道显示，小米已开始内测Xiaomi miclaw Agent，计划将AI智能体嵌入“人车家全生态”，实现手机、汽车、家电的统一AI调度。深圳、无锡、合肥等地出台的OpenClaw支持政策中，明确提到了与“具身智能、智能制造”的结合方向。
何小鹏也承认，“OpenClaw的逻辑非常有借鉴意义”，小鹏“逐步会推出一些来探索”。这说明，车企并非无视这一趋势，而是在以更审慎的方式布局。
一个值得关注的方向是研发与制造端的提效。OpenClaw能够自主跑仿真、优化产线调度、完成故障诊断，这些B端应用可能比C端座舱落地得更早。毕竟，在数字孪生的工厂里，AI“翻车”的代价远低于在真实的高速公路上。
写在最后
OpenClaw的爆火，确实标志着AI从“对话”到“执行”的范式跃迁。它让算力变现成为可能，让任务轨迹数据成为新的核心资产，也让端侧Agent的入口价值被重新审视。
但汽车行业的“沉默”，恰恰是这个行业成熟的表现。
在互联网世界，“快”是最高法则——快速迭代、快速试错、快速变现。但在汽车世界，“稳”是底线。任何一项新技术上车，都必须经过安全、成本、场景、法规的四重拷问。正如解放日报的报道标题所言：“别让OpenClaw‘全自动驾驶’”。这句话不仅适用于普通用户的电脑，更适用于汽车。
对于车圈而言，真正的命题从来不是“要不要用OpenClaw”，而是“如何让AI智能体在确保安全的前提下，真正服务于出行”。何小鹏所说的“晚一些才会看到部分落地”，或许才是最务实的答案。
当未来的某一天，我们终于能在车上放心地把复杂任务交给AI时，那个AI一定不再是今天这只“偶尔发疯删邮件”的龙虾，而是一台经过千锤百炼、真正懂得“安全第一”的可靠伙伴。
到那时，我们讨论的将不再是“谁把龙虾装上了车”，而是“谁定义了车载AI的安全边界与交互范式”。在通往‘AI定义汽车’的下半场，多一分审慎，少一分盲从。
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