智股策略 “养龙虾”爆火，有人一周赚10万，有人专门花钱卸载

最近，“养龙虾”成了科技圈、甚至普通人朋友圈的高频词，这里的“龙虾”并非水产养殖，而是一款名为OpenClaw的开源AI智能体，因为其图标是一只红色龙虾，被网友亲切戏称为“龙虾”，而“养龙虾”便是部署、调试这款AI智能体的通俗说法。

作为一款开源AI工具，OpenClaw的核心优势的是“自主执行”。它不像传统AI助手那样只能被动响应指令，而是一个能自主理解并解决问题的工具，用业内人士的话来说就是，“小到处理表格、回邮件，大到适配行业场景提供解决方案，都能轻松胜任，这也是它区别于普通AI的核心特质。”

OpenClaw的爆火，本质是低门槛和高价值的一次驱动。不同于以往需要专业技术储备才能操作的AI工具，它支持一键部署，哪怕是非技术人员，也能通过调试，让其适配自身需求，这让“全民养龙虾”成为可能。

而正是人们对这只“龙虾”抱有期待，期待它能解决实际痛点，无论是个人高效办公，还是企业降本提效，都能发挥作用，这也让它快速从科技圈破圈，走进各行各业。

伴随着爆火，“靠养龙虾赚钱”的传闻也愈演愈烈。某购物平台上出现了“上门安装龙虾”服务，单次收费500-1000元，甚至衍生出“安装+家政”的组合套餐，不少人靠“卖铲子”赚得盆满钵满。有网友宣称，几天内靠这项服务赚取26万元。

目前，在消费端和普通行业掀起热潮的同时，这只“龙虾”正快速渗透汽车行业。

从车企的研发车间到终端的维保服务，从汽车智能座舱的交互升级到智能制造的效率提升，OpenClaw的身影已悄然出现。放眼望去，无论是车企的布局，还是地方政府的扶持，都对“养龙虾”展开了大胆的探索。

赋能汽车行业，政策与车企齐发力

OpenClaw对汽车行业的赋能，目前看来，核心集中在“体验升级”与“效率提升”等维度，再加上地方政策的强力加持、车企的积极布局，正推动汽车行业迎来新一轮的智能化变革，尤其在智能座舱、研发制造、产业链协同等方面，机遇尤为明显。

在这其中，智能座舱体验的颠覆性升级，是OpenClaw最直观的价值体现。

当前，多数车载AI助手仍停留在“指令响应”的阶段，用户需要精准下达指令才能完成操作，而OpenClaw的接入，让座舱AI从“听话”变成“会干活”。它能深度适配用户习惯，并自主完成多步骤任务：比如用户说“准备明天的长途出行”，它能自动查询路线、检测车辆状态、设置导航、调节座舱温度，甚至联动手机预约充电桩，无需用户分步操作。

更重要的是，它能实现跨设备协同，这一点在小米的布局中已初现端倪。目前，小米已启动MiclawAgent的封闭内测，这款基于自研MiMo大模型的AI智能体，正是对标OpenClaw打造，计划嵌入“人车家全生态”，实现手机、汽车、家电等设备的统一AI调度，让用户从家到车、从车到目的地的全场景体验更流畅。

理想状态下，在车企研发与制造环节，OpenClaw能大幅降低成本、提升效率。研发方面，汽车研发涉及整车设计、零部件适配、性能测试等多个环节，流程繁琐且耗时漫长，以往一款新车的研发周期通常需要3-5年。而OpenClaw可通过自主调用研发工具、分析海量测试数据，自动完成部分重复性工作，比如模拟车辆碰撞场景、优化零部件参数、筛选测试案例等，能将研发周期缩短一定程度，同时降低研发人员的工作负荷。

制造环节，它能适配智能制造场景，与具身智能机器人结合，完成生产线的质检、设备维护、物料调度等工作，比如自动识别零部件的瑕疵、预测设备故障并提前预警，无锡等地的政策便明确支持OpenClaw与智能制造结合，推动车企生产效率提升。

除了核心环节的赋能，OpenClaw还能带动汽车产业链的协同升级。对于智能驾驶、车联网等产业链企业而言，可借助OpenClaw开发“AI+汽车”深度应用，比如自动报修、智能维保调度、二手车检测等，而这些应用恰好能享受地方政策补贴。

目前，深圳、无锡、合肥、常熟等地已纷纷出台政策，支持OpenClaw与具身智能、智能制造结合，其中江苏无锡高新区发布的12条“养龙虾”政策，单项支持最高达500万元，涵盖部署补贴、数据支持、技术奖励等多个方面。汽车产业链企业可凭借相关应用申请补贴，降低研发投入，比如开发智能维保调度系统，可按项目总投入的一定比例获得补贴，这无疑为产业链企业提供了新的发展机遇。

政策的加持与车企的布局，让这只“龙虾”与汽车行业加速融合。目前。已有不少家车企及汽车产业链企业启动了OpenClaw的适配与测试，其中不仅有小米这样的跨界车企，也有传统车企的技术部门，还有专注于智能驾驶、车联网的细分领域企业。

这些企业的布局，不仅能推动自身技术升级，也能带动整个汽车行业向更智能、更高效的方向发展，而政策的“真金白银”支持，更是为这场变革注入了强劲动力。

“养龙虾”商业化还未到来

尽管“养龙虾”概念火热，且给汽车行业带来了诸多机遇，但必须清醒地认识到：OpenClaw并非百利无一害，它在汽车行业的应用，还面临着安全、合规、成本等门槛，目前而言，其商业化还远远没有到来，盲目跟风布局，很可能面临风险。

例如，隐私信息泄露是最直接也是最易爆发的风险。因为OpenClaw要实现自主执行功能，必须获得高的系统权限，包括访问本地文件、读取环境变量、调用外部API等，而汽车作为“移动的智能终端”，存储着大量用户敏感信息——车载摄像头会采集用户面部特征、车内场景，传感器会记录行车轨迹、驾驶习惯，车机系统会留存用户的导航记录、支付信息等。

国家互联网应急中心近期已发布风险提示，OpenClaw默认的安全配置极为脆弱，一旦被攻击者利用，可能出现“提示词注入”“插件投毒”等问题，导致用户隐私信息被窃取。尤其对于普通用户而言，若自行在车机上部署OpenClaw，且配置不当，很可能导致行车轨迹、个人信息泄露；而对于车企而言，若未能做好数据加密与权限管控，大量用户数据泄露不仅会侵犯用户权益，还可能影响企业口碑，甚至面临处罚。

更令人担忧的是，技术不可靠带来的行车安全风险。我们都知道的是，汽车行业对技术的安全性要求极高，而OpenClaw目前是否达到车规级标准还是未知数，其在稳定性、可靠性方面的表现仍有待验证。

设想一下，当车机开放控制权限给OpenClaw后，一旦出现模型幻觉（AI对指令的错误理解）或网络攻击，可能导致车辆出现误刹、转向异常、加速失控等严重问题，而类似的AI决策失控隐患，已在自动驾驶场景中显现。换言之，OpenClaw若未经过严格的车规级适配与测试，直接接入车辆控制系统，很可能成为行车安全的“定时炸弹”。

与此同时，合规与成本门槛，也制约着OpenClaw在汽车行业的落地。

一方面，OpenClaw作为开源工具，其自身的技术标准与汽车行业的车规级标准存在较大差距，车企要将其适配到现有车机系统、研发制造体系中，需要投入大量的人力、物力、财力，进行技术改造、兼容性测试、安全性优化，这对于中小车企而言，无疑是一笔沉重的负担。

另一方面，目前国内关于OpenClaw在汽车行业应用的数据合规、事故责任界定，仍处于监管空白。比如，若因OpenClaw的模型缺陷导致车辆事故，责任该由车企、OpenClaw开源社区还是用户承担？用户数据的收集、存储、使用，如何符合《个人信息保护法》《汽车数据安全管理若干规定》的要求？这些问题尚未有明确答案，也让车企在布局时顾虑重重。

此外，最近形成的“养龙虾”的赚钱效应，多集中在“卖铲子”（安装、部署服务）和垂直行业的简单适配，而汽车行业的适配难度远高于普通行业，需要结合汽车的特殊性，进行深度定制与测试，短期内难以实现盈利。