问AI · 手机厂商为何自担成本内测Claw？
图源：视觉中国
文丨雅萱
编辑丨叶锦言
出品丨深网·腾讯新闻小满工作室
就在OpenClaw凭借“养虾”的狂热与“杀虾”的争议成为AI领域的顶流时，一直在端侧AI深耕的头部手机厂商们也按捺不住，纷纷下场部署和“驯化”属于自己的Claw。
3月6日，小米移动端Agent——Xiaomi miclaw 通过邀请码方式，正式开启小范围封测，成为国内首个内测“龙虾”的手机厂商。在这之后，华为、荣耀、OPPO等都宣布了内测Claw的信息。
其中，华为官宣小艺新增OpenClaw模式之后又推出了小艺Claw Beta版；荣耀宣布推出“荣耀龙虾宇宙”，支持PC一键养虾、平板养虾，未来还能兼容其他生态设备的龙虾接入；OPPO的ColorOS设计总监陈希则在社交平台展示了小布Claw的部分功能，并声明“小布Claw还有安全等问题需要解决”。
换句话说，手机厂商下场“养虾”目前主要处于内测阶段，何时大规模推出还未有明确的时间点。
比如小米的miclaw目前仅面向小米17系列、小米15S Pro、红米K90系列进行小范围封闭内测，收到邀请码，更新系统即可使用Xiaomi miclaw的APP。 “封测期间，暂时没有收费计划。” 小米集团合伙人、总裁卢伟冰表示。
对于手机厂商部署手机版“龙虾”，有从业人士透露，“OpenClaw相当于一个开源框架，其内部包含第三方Skills与插件生态，也可以调用各类大模型。对于普通用户来说，部署OpenClaw门槛很高，但对于手机厂商来说没有技术难度，难的还是权限获取、用户信息安全保障及法律法规合规等问题。”
“主流手机厂商面对的是数亿普通用户，任何AI功能上线都必须经过充分验证，确保体验成熟、安全、稳定后才能推送。”有手机厂商员工透露。
手机厂商扎堆“养虾”
大模型厂商热衷于部署“龙虾”，可以简单地理解为“算力变现”的生意，即让智能体（Agent）更频繁地调用模型、执行复杂任务，从而消耗更多的Token，直接拉动API营收。
然而，这套逻辑在手机行业却难以跑通。用户在花费数千元甚至上万元购机后，极少愿意再为每一个具体任务额外付费。既然无法直接通过“售卖任务”获利，头部手机厂商为何仍愿自担算力与Token 成本，内测专属的手机版“Claw”？
原因之一是， 在传统手机AI助手向“个人智能体”进化的路上，OpenClaw 正无限逼近 “超级助理”的理想形态。
与过往只能被动应答的语音助手不同，OpenClaw 更像一位全天候在线的“数字员工”，首次让普通用户真切感受到AI替代人力的现实可能。
从OpenClaw的底层逻辑来看，其核心价值在于强大的“自主性”。它突破了聊天框的边界，只要为其配置相应的 Skills（技能包），并授权足够的Token，OpenClaw就可以记住用户的习惯和任务，自主规划步骤、调用工具并操作软件，直到反馈最终结果。
不过，要将这种飘在云端的“自主性”真正驯化到方寸之间的手机上，单纯靠App层面的叠加显然不够，它需要手机厂商对操作系统进行自下而上的深度重构。
在具体落地路径上，无论是华为小艺Claw还是小米miclaw，都不约而同地选择了以“系统级应用”身份切入。这种方式本质上是将原本离散的软件功能、系统权限甚至是跨设备能力，统一封装成Agent可调用的Skills（技能包），再通过一套自研的推理-执行引擎将其有机串联。
以小米 miclaw 为例，它将50多个系统工具与生态服务整合，构建起一套“感知-推理-执行”的闭环引擎。面对用户指令，引擎会自主拆解步骤、匹配工具、确定参数，并根据执行结果不断循环修正，直到任务彻底交付。
而华为的小艺Claw则直接构建在鸿蒙系统底座之上。“小艺Claw有系统级权限（无需第三方APP跳转，直接调用底层功能）、全场景协同（手机、PC、车机、智能家居无缝联动）、数据安全隔离（用户隐私数据本地化处理）三大优势。 ” 华为内部人士透露。
然而，想要在手机上部署“龙虾”，挑战远不止于技术和生态本身，还需要在安全合规的前提下，妥善处理敏感数据，打通跨应用、跨平台的壁垒，甚至重构整个行业的利益分配格局。
“要在用户常用手机部署龙虾，最重要的是确保信息安全。”有手机厂商员工强调。
这种对信息安全的担忧并非空穴来风。由于OpenClaw默认安全配置脆弱，易被攻击者获取系统完全控制权，目前已出现提示词注入、误操作、功能插件投毒等安全风险。
面对这些潜藏的安全“暗礁”， 安全治理已成为手机厂商规模化部署“龙虾”时不可逾越的红线。
以小米miclaw为例，为杜绝 Agent在云端擅自执行支付等高危操作，miclaw 在代码层面直接“阉割”了所有涉及转账、下单的工具注册。这意味着，若无指纹验证或密码输入等用户显式确认，任何资金交易行为都将无法触发，从而从根源上锁死了自动扣款的风险。
AI生态入口大战开启
OpenClaw 无限逼近“超级助理”的理想形态，仅是手机厂商争相“养龙虾”的表层诱因，更深层的博弈在于，当用户逐渐习惯“只动动嘴就把事办了”的交互方式时，传统移动互联网以App为单元、由手机厂商掌控应用商店分发权的旧秩序便开始松动。
正如英伟达创始人黄仁勋所言：“Mac 和 Windows 是个人电脑的操作系统，而 OpenClaw 则是个人AI的操作系统。”
在PC时代，谁掌握了操作系统，谁就掌握了生态入口。而在AI时代，这一法则依然适用，只是入口之战已向智能体（Agent）转移。
试想一下，如果用户习惯了在第三方 Agent（如网页端或类似OpenClaw的独立APP）上解决所有问题，智能手机或将沦为纯粹的“硬件底座”。
随着互联网大厂纷纷下场部署手机版“龙虾”，手机厂商这种危机感不言而喻。
就在手机厂商宣布推出手机版“龙虾”的当口，百度、阿里等互联网巨头也已快速行动，开启手机版“龙虾”的免费内测。
3月12日，百度在安卓端上线 “红手指Operator”应用，用户可通过这款应用直接体验移动端的AI助手能力，实现打车、点外卖等跨应用操作。紧随其后，阿里云在次日就推出了手机版OpenClaw“龙虾”——JVS Claw，主打“开箱即用”，用户只需通过简单的自然语言指令，就能在隔离安全的云端空间里操作应用、处理文件、完成复杂任务。
对于手机厂商及互联网大厂在手机上部署“龙虾”，IDC中国研究经理郭天翔表示，“目前在手机上（养龙虾）的实际应用价值有限。其关键瓶颈在于，若试图调用第三方APP，仍然会面临API授权的问题。如果强行调用，很可能会像之前的豆包手机，遭遇被这些第三方APP禁用的处境。”
有了“豆包手机”的前车之鉴，华为、小米等手机厂商部署手机版“龙虾”时，都优先选择在自身生态闭环内进行验证。
比如，Xiaomi miclaw目前主要聚焦于验证大模型在“人车家全生态”中的任务执行能力；而小艺Claw也优先在华为手机、平板等自有设备间实现协同流转。
然而，在相对封闭生态中运行“龙虾”虽能规避部分风险，却也在一定程度上束缚了“龙虾”的手脚，毕竟用户的高频需求往往散落在微信、抖音等第三方国民级应用之中。
为了在安全合规与功能全面性之间寻找平衡，厂商们并未选择彻底放弃跨应用协同，而是转而探索一条更为谨慎、受控的技术路径。
在与三方应用协同服务方面，有接近小米的技术人员透露，目前 Xiaomi miclaw 与三方应用的协同，主要通过两种行业通用方式实现：一是通过 Intent 驱动（SendIntentTool） 来启动应用或触发特定动作；二是推动应用适配其 AppTool SDK（基于AIDL协议），通过预设的数据格式进行更深度的功能调用与任务协同，第三方 App 也可以主动向 Xiaomi miclaw 推送通知触发任务。
“远水”难解“近渴”
眼下，从底层系统部署自有“龙虾”，是智能手机向“AI手机”进化的关键一步。然而，对于急于在AI浪潮中寻求增量的厂商而言，打造超级智能体（Agent）的首要挑战，便是成本压力。
部署本地化“龙虾”并非简单的软件升级，更需要对核心处理器、存储等硬件进行升级。大模型的高频推理与实时响应，对核心处理器（SoC）的NPU算力提出了更高要求，同时也大幅推高了运行内存与存储芯片的规格门槛。
“在手机端侧运行大模型受存储空间、耗电等一系列技术的影响，参数量越大，在手机上越难跑通。10亿参数模型要占用手机1GB内存，70亿占用4GB，130亿占用7GB。” 某头部手机厂商AI解决方案中心总监透露。
当前又正值存储芯片的价格上行周期，每一个GB内存的升级，都在直接挤压整机硬件利润。
比一次性硬件投入更棘手的，是手机版“龙虾”被激活后持续产生的使用成本。在PC端，每一次任务执行都对应着实打实的Token消耗与算力费用。此前“月薪两万养不起龙虾”的新闻直接把这种“成本焦虑”直观地摆在用户面前。
“用‘龙虾’之前，得先想清楚用它来干什么。”点金手（MCN机构）创始人丰年解释道，“在视频生产流程中，剪辑视频和生成视频的token消耗差距其实非常大，但很多新手分不清楚龙虾到底能干什么。”
丰年以团队的实际运营为例，算了一笔账：我们的剪辑主要在Mac mini4上部署OpenClaw来辅助工作。具体来说，‘龙虾’负责结合本地热点生成探店视频的脚本，这些脚本有些镜头是真人拍摄，有些镜头是用Ai（例如即梦的Seedance2.0或者Sora2）来生成，龙虾可以控制Mac mini剪辑视频，同时调用Sora2的接口生成视频。有些环节让人来做更省钱，有些交给AI更划算。一天下来，大约能产出12条原创+混剪的视频，对应的Token消耗成本，大概在15元左右。”
“决策的核心难点在于平衡Token算力成本与初级剪辑的人力薪资。”丰年补充道，“厘清哪些任务交给‘龙虾’、哪些留给人工，才是合理使用龙虾的关键。遗憾的是，目前不少公司‘养虾’纯属跟风炫技，并未产生实际生产力。”
每天15元的Token消耗看似不高，却架不住手机厂商庞大的用户规模。当数亿用户习惯了 “买断硬件、服务免费”的模式，手机厂商能否长期承担随之而来的海量算力与Token成本，仍是未知数。
“手机厂商未来可能会采取‘买手机送算力’的模式，”有从业人士预测道，“比如购机时附赠一定额度的免费Token，用来处理写日报、订票这类日常轻任务。至于像视频生成这类复杂的高消耗操作，则可能根据任务复杂度单独收费，或者由用户自己承担超出额度的Token费用。” |
