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      對話研發人員|OpenClaw留給具身智能的非技術遺產

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      作者:彭堃方、阿茹娜

      編輯:呂鑫燚

      出品:具身研習社

      先冷靜下來,再談OpenClaw 具身化。

      OpenClaw 走紅的一個多月,好像已經快走完一個新技術的完整周期。這個誕生于開源社區,本應拿著小眾劇本的AI代理框架,卻因各種主觀因素迅速走紅,掀起一陣養蝦狂潮,催生出上千元上門安裝的產業鏈。如果故事到這,還不算一個完整的周期,短短幾天內,因數據隱私問題呼吁理性看待OpenClaw的聲音愈發響亮,付費卸載又成了新副業。

      這事,或許遠在奧地利的“龍蝦之父”也沒有料到。

      雖然pc端的經歷足夠“典型”,但OpenClaw所展現的自主調用和記憶能力,讓具身智能看到了另一種可行性,一種讓具身智能以另一種方式走進物理世界產生真實交互的可行性。

      于是,OpenClaw具身化成為具身智能最熱話題。

      有人將它視為范式轉移的拐點,有人大談特談OpenClaw對具身智能應用的提質增效,一時間OpenClaw好像不是一個代理框架,而是能和VLA媲美的新大腦。

      具身研習社始終追蹤OpenClaw具身化的嘗試,在和多方對談后,我們發現Openclaw對具身產業的影響不在于產品本身,而是留下了一種解法。

      它真正的價值,是給出了一套可被整個行業復用的思路、架構范式、工程路徑

      產品會迭代、會被超越、會過時,但解法會沉淀為產業基礎設施



      兩行代碼,機械臂就“聽話”了。

      朱佩韋第一次把OpenClaw接進機器人系統時,過程順利得幾乎沒有故事性“兩行代碼就安裝了”。不需要重寫控制程序,只是加了一個“中間層”,機器人就能理解模糊指令。從安裝后具體工作流來看,龍蝦解放了研究人員逐個調用電機的時間。聽起來有點“智能升級”的味道,但他坦言道,這種變化并沒有觸及機器人的能力本身,只是讓控制方式可以通過自然語言讓人與軟件對話。

      真正的用途,其實發生在“機器人本機”之外。

      朱佩韋發覺,OpenClaw嵌入至整個研發流程中,讓它充當一個始終在線的項目管理者更有生產力價值。OpenClaw可以記錄開發進展、跟蹤任務節點、同步團隊狀態,甚至替代部分項目經理的工作。機器人只是被納入管理體系的一環,而不是被賦予新的行動能力。換句話說,“龍蝦沒有讓機器人更會干活”。

      這種定位解釋了為什么它看起來“很強”,卻又不構成技術突破。以前工程團隊需要花大量時間在流程溝通和任務協調上,現在這些工作被自動化地整理、分發、追蹤。機器人執行什么動作,依然由原有控制系統決定;OpenClaw做的是把復雜的項目推進過程變得透明、可控、可追溯。它更像一個數字化 PM,而不是具身智能的大腦。



      當討論轉向能否“讓機器人自主干活”時,朱佩韋幾乎立刻把兩者切分開。在他看來,是否能獨立完成任務,取決于感知、決策和控制算法,而不是“管理工具”。與目前行業內普遍強調的龍蝦利于“開發”與“能力附魔”這一觀點,朱佩韋坦言,就算法開發,Claude Code 或其他Vibe Coding類工具更直接好用;從機器人能力提升角度看,朱佩韋感覺強化學習(RL)和視覺—語言—動作模型(VLA)才是更靠譜的路徑。OpenClaw的部署,與“機器人會不會自己工作”并沒有太大關系。

      因此,他對公眾那種“終結者要來了”的焦慮毫無共鳴。在他描述的現實里,沒有覺醒的機器,也沒有失控的系統,只有一套幫助團隊推進項目的軟件框架。機器人依舊笨拙、依賴預設流程、需要大量人工維護。所謂智能,更像被包裝出來的“體驗”,而非真正的自主能力。

      更能說明問題的是開發者社區的態度。朱佩韋所在的開發者社區約有五千人,但據他的感知,對“龍蝦”的評價整體偏保守,并沒有外界想象的狂熱。原因不僅是技術局限,還有安全陰影。他曾遇到因一個有大量的投毒Skill,以及OpenClaw自身的運行,出現了刪除自身開發環境與其他文件的情況。這讓他意識到,一旦OpenClaw接入物理設備,風險可能來自它本身。

      因此,朱佩韋和不少團隊一樣,現在只敢在封閉、受限環境中使用,不會輕易連接到關鍵生產系統或開放網絡。對機器人來說,這意味著OpenClaw仍然停留在實驗和演示階段,而不是可靠的基礎設施。與其說大家在探索未來,不如說在小心翼翼地避免新的事故。

      如果一定要給OpenClaw與機器人的關系下一個定義,朱佩韋的答案異常樸素:它不是讓機器“學會干活”的技術,而是更好地讓人“組織干活”的工具,換句話說,它是管理人的工具,而非管理機器人。機器人依舊由算法驅動,進步也取決于算法;龍蝦只是站在流程之上,像一個不會下班的項目經理,催進度、記日志、做協調。

      至少在當下,它離科幻電影的悲觀敘事很遠,離辦公軟件反而更近。來源:朱佩韋,NEC新能源開發者社區maintainer&全國大學生機器人大賽ROBOCON領隊。



      OpenClaw發布兩周后,廖登廷所在的公司便在內部辦公系統中部署了OpenClaw。他的工作主要是VLA模型研究,剛巧公司購入了智元機器人,于是廖登廷開始嘗試將OpenClaw部署在機器人上。

      在這段過程中,廖登廷認為OpenClaw在機器人上的應用有明顯的深淺之分。



      較淺層的實現,是直接調用現成的skill庫,通過SDK快速部署,實現握手、抓取物體等基礎動作。這條路徑門檻低、上手快,目前也是最普遍的應用方式。

      更深度的結合,則以近期出現的RosClaw為代表,需要修改OpenClaw源碼,將機器人基礎操作系統ROS(Robot Operating System)的功能植入其中,從而調用更豐富的底層能力。這條路徑復雜度更高,但也意味著更大的可能性。

      從實際效果來看,OpenClaw展現出較強的可擴展性,能夠在未經明確指令的情況下自動拼接命令,完成復合任務。

      但缺點也很明顯。首先是響應慢,每次調用都需要將上下文送入大模型,經過工具調用、命令生成等多個環節,鏈條較長。其次是可靠性存疑,在純skill執行模式下,一旦指令序列較長,中間環節出現遺漏或執行失敗,系統并不會主動感知異常。

      這一問題并非無解。一個可行的思路是在任務完成后插入檢驗鉤子,驗證執行結果,失敗則觸發重試,這相當于將原本的開環系統改造為閉環。

      此外,PicoClaw、NanoBot等簡化版本在響應速度上有明顯提升,更適合機器人、單片機等算力受限的邊緣場景。

      近期廣泛流傳的宇樹機器人“空間記憶”演示,常被歸功于OpenClaw。對此他認為,實現該能力的核心更可能來自SpatialRAG技術,這種技術將環境視頻或點云數據構建為可調用的空間數據庫,使機器人具備環境記憶能力。

      OpenClaw在其中的角色,只是調用了這項能力,換用其他Agent框架同樣可以實現。

      他也指出,OpenClaw的長短期記憶均以明文形式存儲,而非經過編碼的結構化信息,難以高效處理機器人系統中涉及多傳感器維度的復雜數據。在他看來,真正意義上的空間記憶能力,仍有賴于大腦與記憶系統層面的優化,與Agent框架的關系也許并不大。

      盡管如此,他對Agent與機器人融合的長期前景保持樂觀。

      他舉了一個工業場景中長期未被解決的需求:讓機器人“看著說明書干活”。在當前的工廠中,機械臂大多依賴預編程,只能執行固定任務,換一種任務便束手無策。現有的改進路徑是引入VLA、VLM提升通用性,但真正的泛化能力至今難以實現。而如果為機械臂引入Agent,賦予其調用工具、理解指令、動態編排動作序列的能力,或許能帶來比VLA更實質性的操作能力突破。

      他還提到了一個更具想象力的方向:Agent驅動的主動數據采集。目前已有人將OpenClaw接入帶攝像頭和麥克風的舵機機械臂,讓其自主觀察環境、認知自身——這類數據理論上可用于訓練模型對物理世界的理解。當然,前提是Agent具備足夠可靠的基礎能力,否則采集到的有毒數據反而會污染模型。

      在算力層面,他認為未來的格局可能是:簡單任務依賴端側算力本地處理,復雜的智能編排仍需調用云端資源。這一模式對算力基礎設施和低延遲通信提出了更高要求,也預示著相關需求的持續增長。

      他在采訪中直言,Agent或許是一種天生為機器人而生的技術范式。當前Agent的應用大多停留在調用電子工具的層面,這固然有其價值,而一旦Agent真正具備調用物理工具的能力,其所能釋放的價值,將遠不止于此。來源:廖登廷,某通訊公司AI算法工程師。



      OpenClaw之于本體廠商,不是 “救世主”,也不是“競爭者”,而是一面鏡子,也是一把鑰匙。它照出了行業研發慣性的陰暗處,也提供了低門檻突破的路徑。

      多位本體廠商的交談中,反復提及一個詞“中間態”。在他們研發視角中,其并不是外界神話的顛覆式技術,只是一個接管中間任務流程的框架;在他們長期發展的視角中,其也絕不是終極產品,只是技術長河中的一次插曲。

      “一切的前提都有個限定”。某本體廠商技術負責人表示。限定存在于空間和任務流程,由于其對隱私的泄漏和數據安全的隱患,導致研發也只敢在特定空間、特定任務中使用。既不觸碰核心數據,又能驗證中間流程的可行性。

      本體廠商的實驗很謹慎,用詞也很謹慎,鮮少聽見“跑通”的口吻,在問及是否能形成完整的工作流時,廠商表示,更多意義在于把流程協同交給更高效的框架,探索新的的研發模式。也有廠商在思考,這類框架讓團隊開始思考有關于研發和調用的邊界。

      具體而言,此前本體廠商研發邏輯中,很多能力并不是做不到,而是僅單一任務就需要投入大量研發和工程化的精力。這不太是一個能算得過來的經濟賬。但OpenClaw可以借助已經成熟的模型、系統、鏈路,把本需要單獨開發、訓練的能力,變成了可以直接調用并快速組合的能力。

      坦白講和本體廠商溝通后不難發現,與其談論OpenClaw,不如談論Agent和具身智能的結合,即Embodied Agent,后者的想象空間更大。(插個題外話,曾有人說過具身智能英文Embodied AI最早還被稱為Embodied Agent)


      結語

      不迷信技術神話,不放棄底層掌控,在技術適配與產業邏輯間尋找平衡,這是多數具身從業者對OpenClaw具身化的共識,也是對內的一次校準。

      我們并不畏懼新技術帶來的FOMO情緒,只是要學會在熱潮下錨定該堅守的初心。

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