【CNMO 科技】继 OpenClaw 在 PC 端掀起全民 " 养虾 " 热潮后，这股风潮终于猛烈地吹向了智能手机圈。近日，华为终端 BG 首席执行官何刚在社交媒体上分享了对鸿蒙系统上 " 小艺 Claw" 的使用感受，给出了 " 很惊喜，挺好用的，能帮干不少事儿 " 的高度评价 。

就在几天前，小米移动端 " 龙虾 " 产品 "Xiaomi miclaw" 也已经开启小范围封测，雷军将其称为 " 手机龙虾 " 。从 " 大脑 " 到 " 肢体 "，手机 AI 的竞争正在进入一个全新的维度。正如 DeepSeek 之前凭借优秀的推理能力以及低成本让国内手机厂商争相普及，OpenClaw 或许正在开启手机 AI 从 " 对话 " 走向 " 执行 " 的新纪元。

OpenClaw 与 DeepSeek 的 " 不同 "

要判断 OpenClaw 能否成为标配，首先需要厘清它与 DeepSeek 这类大模型的本质区别。

中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙对此有一个形象的比喻：OpenClaw 本质上不是一个独立的大模型，而是一个自托管的智能体 " 网关 " 与执行框架。它将聊天入口与模型、会话、记忆和工具系统连接起来，交付给用户的不是一个更聪明的聊天机器人，而是一个能持续在线、可调用工具的个人智能助手。

换言之，DeepSeek 解决的是 " 思考 " 的问题，而 OpenClaw 解决的是 " 执行 " 的问题。它并不生产 " 智力 "，而是现有大模型智力与物理世界、数字软件之间的 " 组装工人 "。这种定位决定了 OpenClaw 与手机的结合天然具备互补性：手机厂商既有端侧部署的大模型作为 " 大脑 "，也需要一个能够调用系统权限、跨应用执行任务的 " 肢体 "。

DeepSeek

从技术实现看，OpenClaw 之所以能让用户感到 " 好用 "，关键在于它打破了此前 AI" 只说不做 " 的局限。通过将智能体部署在本地设备上，再配合系统级的权限开放，它终于有了 " 手脚 "，能够做到大模型原本想做、却受权限所限无法完成的操作。这正是华为小艺 Claw、小米 miclaw 等产品获得用户认可的技术基础。

为何手机厂商跟进

OpenClaw 在手机端的快速落地，并非偶然的技术跟风，而是多重因素共同作用的结果。

首先是技术验证已完成。 OpenClaw 在 PC 端的成功已经证明了 AI 智能体的可行性。上线仅几个月，OpenClaw 在 GitHub 斩获超过 30 万星标，超越 Linux 成为史上最受欢迎的开源项目。其核心价值在于改变了大众对大模型的使用方式——从 " 你问问题，大模型回答 " 的 Chatbot 模式，升级为 AI 可以自主调用工具、跨应用执行任务的 Agent 模式。这一验证降低了手机厂商跟进的技术风险。

其次是市场竞争的需要。 在硬件高度同质化的今天，单纯的参数堆砌已无法打动消费者。一个能听懂模糊指令、带有个人上下文记忆、能自我进化的智能体，正成为未来用户换机和支撑高端定价的核心卖点。

再次是厂商路径的分化与探索。 不同厂商在将 OpenClaw 引入手机端时，选择了各具特色的技术路径。小米 miclaw 的特点在于深度融入系统底层，拥有 50 多个原生系统工具的 API 级调用能力，并能联动 " 人车家 " 生态。小米官方技术文章中的一句话点明关键：" 运行在应用沙箱内的 AI，无论模型多强，主要能做的事就是回答问题和联网搜索。系统级 AI 不一样，它能提供系统级的操控。" 而华为小艺 Claw 则强调开箱即用的优势，拥有 " 信息猎手 "" 办公搭子 " 等多重人格选择，这背后是鸿蒙系统将 AI 能力深度融入底层的体现。此外，资本市场也对 " 手机龙虾 " 给出了积极回应——小米 miclaw 发布当天，港股盘中一度上涨 6%。

落地挑战

尽管前景可期，但 OpenClaw 在手机端的普及仍面临三个现实问题。

首先是是安全与隐私风险。 就在 " 养虾 " 热潮持续升温的同时，安全预警也密集发布。3 月 8 日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布高危安全预警，指出 OpenClaw 部分实例在默认或不当配置下存在较高安全风险，易引发网络攻击、信息泄露等问题。国家信息安全漏洞库的统计数据显示，自 2026 年 1 月至 3 月 9 日，共采集 OpenClaw 漏洞 82 个，其中超危漏洞 12 个，高危漏洞 21 个。对于手机用户而言，将短信、日历、文件等敏感权限交给 AI，意味着必须让渡一部分数据控制权。如何平衡智能与安全，将是手机厂商需要审慎解决的问题。

第二点是运行成本问题。 OpenClaw 的运行需要消耗大量 Token（AI 思考、运行、处理任务时的算力计费单位）。有用户反映，重度使用情况下，1 亿 Token 大约只能撑一个月，成本约 7000 元。虽然手机厂商可以通过集成的形式优化成本，但 Token 消耗的长期支出，最终仍需要用户或厂商承担。

努比亚 M153 豆包手机助手技术预览版

第三点是与第三方 APP 的博弈。 豆包手机助手此前的教训表明，试图通过视觉识别模拟点击的方式跨应用操作，很容易遭到超级 App 的兼容问题阻击。当前，小米等厂商采取的策略相对审慎：明确表示当前版本不涉及支付转账等操作，需要用户指纹确认才能执行敏感指令。这种姿态是为了换取第三方开发者的接纳，但如何在 " 让 AI 帮用户干活 " 和 " 不触动应用壁垒 " 之间找到平衡，仍是待解的难题。

结语

目前，OpenClaw 在手机端的普及仍处于早期阶段。各家厂商的技术路径还在探索，安全与成本的挑战需要解决，与第三方 APP 的博弈仍在继续。但从华为、小米、三星等头部厂商的快速跟进来看，AI 智能体正在从一个 " 加分项 "，逐渐向手机的 " 必选项 " 演进。OpenClaw 能否成为标配，不仅取决于技术本身的成熟度，更取决于厂商能否妥善解决安全、成本与生态协同这三道必答题。