網通社時評 最近，你的朋友圈是不是也被“OpenClaw”這個詞刷屏了？一夜之間，仿佛全網都在討論這個聽起來有些神秘的新玩意兒。從技術論壇到社交平臺，鋪天蓋地的教程都在教你如何部署它，各路大神也在競相展示它能實現的炫酷功能。這股熱潮，頗有幾分去年此時，DeepSeek在車圈掀起巨浪時的勢頭。

然而，一個非常有趣的現象出現了：與去年春節前后，各大車企爭相宣布搭載DeepSeek的盛況截然不同，這一次，車圈卻異常安靜。直到今天，我們都沒有看到任何一家主流車企站出來，說要把OpenClaw裝上車。

為什么在全球AI圈火得一塌糊涂的OpenClaw，到了汽車這個同樣熱愛前沿科技的領域，卻遲遲按兵不動？是它還不夠“能打”，還是其中別有玄機？

今天，我們就來聊一聊OpenClaw，并大膽暢想一下，如果它真的走進汽車的智能座艙，你的車和生活，將會變成什么模樣。

OpenClaw為什么突然在全球火了？

在我的印象中，AI大范圍出現在普通人的視野中應該是2022年年末、2023年年初，彼時一個叫ChatGPT的語言模型迅速火遍全球，人們首次體驗到用電腦除了可以實現百度、谷歌等搜索引擎的單向搜索功能以外，還可以通過文字與電腦交互，并讓其回答各類問題或進行內容創作。

在那之前，我們的生活中已經有了類似的智能硬件，也就是很多人都在家中擺放的小愛音箱、天貓精靈和小度智能音箱。只不過，這些智能音箱的交互感不強，同時也無法做創作類的事情。

說回到本文的主角OpenClaw，之所以能在中國春節前后迅速火遍全球，是因為相比ChatGPT、DeepSeek這樣的語言模型以及Seedance這樣的視頻模型，它已經可以被稱為是AI智能體（AI agent）。

簡單來說，語言模型和視頻模型都是通過問答形式生成相對單一的內容，它們是智能體的“核”，但它們不具備自主性，缺少一個大總管、調度員。

而OpenClaw的核心是“綜合自主執行能力”，當它獲得用戶電腦上的一系列權限后，就可以在接到指令后，自主完成一些列動作（操作郵件、控制智能家居等），并根據任務需要調用不同模型完成任務。中途如果出現問題，它甚至可以自行安裝新的skills（技能）來解決問題。

這個概念有點抽象，我們翻譯一下，此前的AI模型是根據我們的指令，通過問答形式進行一次性動作，不同類型的模型通常只能做一兩個類型的事，因此我們可以看到，在社交平臺上有很多博主分享DeepSeek結合各類其他軟件完成不同類型的創作需求。

那么，OpenClaw強在哪里？

其實OpenClaw本身并沒有多高深莫測，它不是動輒幾千億參數的龐大模型，也生成不了炫酷的視頻。但我們可以通過配置它的“人格”、“行為邏輯”，讓它更像你的私人助理。最重要的是，它可以接入飛書、企業微信等即時通訊工具，非常像在和真人聊天。

所以，當我們根據實際需要，給它安裝上不同的skills，然后在即時通訊工具中用文字或語音給它下達指令，它就可以訪問本地系統、調用API、操作軟件，像人一樣在電腦上動手做事。

更厲害的是，如前文所述，只要skills安裝的足夠多，它甚至可以在執行過程中遇到問題時，自行調用其它skills和模型找到解決問題的途徑并最終完成任務。

從另一角度來看，此前的語言模型和視頻模型，更多是在完成具體工作內容層面，但是OpenClaw可以以非常類人的方式融入我們的生活。

我曾在視頻平臺上看到一個博主通過說話的方式讓OpenClaw做一款小時候玩過的坦克大戰游戲，隨后沒過多久，游戲就在桌面上自動打開。博主體驗后得出的結論是，與小時候玩過的坦克大戰幾乎一樣。

就像這樣，我們只需要跟OpenClaw說一句話，它便可以自主連貫完成工作層面或生活層面的任務，是不是很像身邊多了一個24小時助理。

暢想OpenClaw“上車”，將會實現什么？

去年的DeepSeek、豆包“上車”非常火，但我覺得它們并沒有讓用戶體驗到什么質的改變，因為在它們“上車”之前，中國的智能座艙水平已經很高，通過語音指令實現導航、娛樂控制等功能早已成了最普通的能力，甚至早在2018年的蔚來ES8上就已經實現。

如果我們打開想象空間，假設OpenClaw“上車”，它會給我們帶來哪些前所未有的體驗呢？

暢想場景一：完成工作

想象一下，當你在開車時跟OpenClaw說一句“幫我整理今天的工作報告”，它不僅會打開車載文件管理系統，還能自動調用郵件App、文檔編輯軟件，甚至在線搜索相關信息。在生成一個報告內容后，它可以把該報告自動發送給指定聯系人。

更為便利的是，如果你在長途自駕過程中突然想到需要向領導匯報，OpenClaw也能在你開車時，按照指示自動調用寫PPT的skills，選擇合適的模板，插入圖表，自動填充內容，并在完成后直接發送給你的領導。

對開發者們來說，如果OpenClaw“上車”，甚至可以實現在車上vibe coding（氛圍編程）和Vibe Check（氛圍檢查）。

在這些過程中，你完全不需要中途干預，OpenClaw就像你在電腦前親自操作一樣，自動完成整個流程。

暢想場景二：緊急救援

當發生嚴重交通事故時，車載系統自動接通緊急救援熱線已經是常規操作，但想象一下，在OpenClaw“上車”后，駕駛員可以提前給它指令，當車輛出現重大交通事故時，讓它自動給駕駛員的緊急聯系人發送一條信息告知車輛發生了交通事故并同時發送一個位置定位，以便緊急聯系人幫助駕駛員在第一時間聯系救援。

同樣，在提前給它指令的情況下，當駕駛員在駕駛過程中因身體突發情況失去意識，OpenClaw除了可以做上述動作以外，還將根據當時車輛所在位置，自行調用地圖軟件搜索附近醫院，并開啟車輛智能輔助駕駛功能前往附近醫院，到達醫院后，OpenClaw可以讓車輛停在急診門口，并自動鳴笛以及開啟雙閃。

此外，駕駛員還可以讓OpenClaw隨時同步其佩戴的智能手環、智能手表等智能穿戴設備的參數，并自動讀取心率、血氧飽和度等信息。這樣一來，救護人員便可以更快了解駕駛員當時的健康狀況。

暢想場景三：生活助理

你是否在一天的工作后感到疲憊，卻還要去超市采購食材做晚餐？想象一下，如果有 OpenClaw作為你的生活助理，你只需要在開車回家的路上告訴它幫你在盒馬平臺或七鮮平臺購買哪些食材，并要求它根據你到家的時間以及外賣小哥送貨的時間，自主選擇下單時間并完成下單。

這樣，當你到家的時候，外賣小哥也會在相近的時間將食材送到你的手上。

暢想場景四：專屬司機

接下來，讓我們把目光投向更遠的未來。

目前，隨著智能駕駛的快速發展，城市NOA（領航輔助駕駛）功能已經非常普及，車輛已經能夠在特定路段實現“點到點”的自動駕駛。

但你是否想過，這趟行程的起點，或許可以不再是地圖App里那個需要你親手輸入或點擊的地址？

想象一下這樣的早晨：在你坐進車內、系好安全帶后，只需對著車機系統說一句“OpenClaw，送我去公司，老規矩，路上順便在星巴克買杯美式。”

接下來，OpenClaw在理解你意圖的同時，便已自主調出地圖，并綜合實時路況、你的歷史通勤偏好、甚至星巴克門店的當前客流與預計取餐時間，生成一個效率與體驗兼顧的任務。

途中，OpenClaw會根據車輛到達門店的預估時間，自主選擇合適的時間調用車載支付功能，在你常點的那家星巴克完成了下單和支付。接近門店時，它甚至可以通過車機與門店系統通信，引導你駛入最便捷的“閃電取”車位，以及通過車載屏幕顯示取餐碼。

下班時，你的女朋友通過即時通訊軟件給你發了一條“馬上下班”的信息并發給你一個定位。此時，OpenClaw可以自主讀取這條信息，并調用車輛的智能駕駛功能前往定位位置，將你帶到女朋友面前。

為何車企對OpenClaw如此安靜？

OpenClaw的確是2026年初的現象級開源項目，從Clawdbot到Moltbot再到OpenClaw，GitHub星標爆炸式增長，社區skills生態飛速發展。

它代表了“agentic AI”從玩具向實用落地的關鍵一步，本地優先、聊天即操作、強工具調用、社區驅動，讓很多人第一次真切感受到“AI真的能替我做事”。

但對于放到汽車智能座艙中，車企目前的安靜或許因為存在較多現實問題以及難以回避的原因。

首先要面對的是極度敏感的安全與責任邊界，因為OpenClaw實際上是賦予了AI近乎“超級用戶權限”的能力，它可以執行任意系統命令、訪問本地文件、調用各種API。

如果車機真的開放這種權限，一旦遭遇惡意指令、模型幻覺或者越權操作，后果可能直接演變為車輛失控、用戶隱私大規模泄露，甚至在發生事故時，牽扯出復雜的法律責任歸屬問題。

正因為如此，車企對任何帶有“自主執行”屬性的功能都保持著遠超尋常的保守態度，單純塞進去一個大模型做語音聊天已經算是相對低風險的玩法，而OpenClaw這種能真正“動手”的智能體，在他們眼里風險系數高出幾個量級。

其次，車規級開發要求與開源Agent的野路子之間也存在著根本性沖突，車機系統必須通過ASIL-B甚至ASIL-D級別的功能安全認證，整個代碼、模型、工具鏈都要求高度可追溯、可審計、可控。

相比之下，OpenClaw完全是社區驅動的開源模式，skills可以隨意拉取、本地隨意運行、底層模型想換就換（甚至支持自我寫代碼迭代），這種高度自由、快速迭代的特性與汽車行業動輒幾年周期、層層審核的開發流程完全格格不入。

目前主流車企更愿意選擇自研封閉Agent，或者與大廠深度合作推出可控版本，比如小鵬的AI天璣、理想的Mind系列，而不是冒險直接集成一個高危的開源框架。

再者，OpenClaw的智能程度高度依賴較強的大語言模型推理能力，通常需要接駁Claude、GPT-4o這類云端大模型，而車端算力資源始終有限，尤其在長尾場景下離線能力較弱，這使得實時性、算力與離線能力的矛盾變得同樣突出。

前文暢想的那些聽起來極具想象力的多步復雜任務，比如寫PPT、在線搜索信息、自動發郵件等，如果放在高速行駛的真實環境中，稍有網絡延遲、模型幻覺或者執行出錯，代價可能就是安全事故，遠遠超出車企能夠接受的紅線。

寫在最后

寫到這里，我覺得真正值得關注的，或許不是OpenClaw會不會上車，而是當汽車開始具備“完整執行能力”之后，我們該如何重新理解一輛車。

因為到那時，汽車將從“響應指令的工具”，變成“主動協同的智能體”，成為你工作流的一部分、生活節奏的一部分，甚至決策體系的一部分。

所以，車圈對于OpenClaw的沉默，或許未必是冷淡，也可能是在等待一個更成熟的時點。當技術、算力、安全邊界與商業模式真正準備好之后，再決定要不要按下那個按鈕。

那么，你認為OpenClaw“上車”后，還能給我們帶來哪些驚喜？