財(cái)聯(lián)社3月29日訊（記者 張校毓）2026年，一只“紅色小龍蝦”在科技圈引發(fā)廣泛關(guān)注。
OpenClaw的爆火，不僅是一次技術(shù)產(chǎn)品的出圈，也在中關(guān)村論壇期間掀起了關(guān)于AI開源生態(tài)與智能體（Agent）未來的深層討論，楊植麟、張鵬、羅福莉等罕見同臺(tái)談“龍蝦”。從模型層到算力層，再到Agent層，AI應(yīng)用正以前所未有的速度從實(shí)驗(yàn)室涌入千行百業(yè)，賦能科學(xué)研究及日常辦公等多個(gè)領(lǐng)域。
而在熱潮之下，更值得追問的是：AI將往何處去？
業(yè)內(nèi)人士分析認(rèn)為，開源生態(tài)正從“工具協(xié)同”邁向“自進(jìn)化”新階段，依托能源與制造領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，我國可以將“科創(chuàng)工廠”模式轉(zhuǎn)化為面向全球的AI產(chǎn)品與服務(wù)能力，形成具有中國特色的普惠經(jīng)濟(jì)學(xué)路徑。展望未來一年，還存在生態(tài)共建不足、工程化落地時(shí)間窗口壓縮、算力瓶頸再度凸顯等挑戰(zhàn)。
“龍蝦”背后：開源與Agent成關(guān)注焦點(diǎn)
在人工智能技術(shù)加速演進(jìn)、“小龍蝦”爆火的背景下，開源與智能體（Agent）成為業(yè)界熱議的焦點(diǎn)。
清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）創(chuàng)始院長、中國工程院外籍院士張亞勤在2026中關(guān)村論壇年會(huì)“AI開源前沿論壇”上表示：“現(xiàn)在我們進(jìn)入一個(gè)新的范式，從生成式AI走向智能體AI”。月之暗面創(chuàng)始人楊植麟在中關(guān)村論壇年會(huì)上也提到，通過開源的技術(shù)，逐漸讓更多的技術(shù)和模型成為新的標(biāo)準(zhǔn)。
楊植麟進(jìn)一步闡釋：“通過開源讓每一個(gè)企業(yè)、每一個(gè)研究者、每一個(gè)終端用戶能非常低門檻獲取智能，是非常重要的事情。同時(shí)我們也在做很多重要?jiǎng)?chuàng)新，包括很多架構(gòu)，使得這些技術(shù)都是開放的、可以被任何人所獲取，大家能夠形成一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，一起去推動(dòng)這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。”
圍繞“OpenClaw與AI開源”，楊植麟與智譜華章CEO張鵬、無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO夏立雪、小米MiMo大模型負(fù)責(zé)人羅福莉以及香港大學(xué)助理教授、Nanobot團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人黃超亦在“AI開源前沿論壇”上展開深入探討。
張鵬更愿把OpenClaw稱作“腳手架”。“它提供的是一種可能性。在模型的基礎(chǔ)之上搭起了一個(gè)牢固、方便又靈活的腳手架，大家可以按照自己的意愿去使用模型。”
黃超補(bǔ)充認(rèn)為，從交互模式上看，OpenClaw之所以會(huì)爆火，首先是給了大家“活人感”。OpenClaw整體也讓人思考：我們是否需要一個(gè)All-in-One、非常強(qiáng)大的智能體，能幫助用戶做很多事情；還是需要類似于輕量級(jí)操作系統(tǒng)或“腳手架”一樣的小管家。
在羅福莉看來，OpenClaw有兩大核心價(jià)值，其中一點(diǎn)便在于“開源”。她提到，開源是整個(gè)開源社區(qū)能深入?yún)⑴c、去重視、去改進(jìn)、去投入到Agent框架的一個(gè)重要前置條件。像OpenClaw這樣的Agent框架，它很大的價(jià)值在于把國內(nèi)水平?jīng)]有非常接近閉源模型但水平還是在次閉源模型賽道上的模型上限拉到非常高，同時(shí)它把下限保證得非常好。
值得關(guān)注的是，隨著智能體技術(shù)不斷演進(jìn)，token消耗量、模型如何真正干活等維度正成為大模型廠商們的核心突破方向。
作為基礎(chǔ)設(shè)施層的廠商，夏立雪透露，公司自一月底開始基本上每?jī)芍躷oken用量翻一番，至今已翻十倍。“上次見到這種速度，還是當(dāng)年3G時(shí)代手機(jī)流量快速普及的時(shí)候。”在他看來，現(xiàn)在的token用量，就像當(dāng)年每個(gè)月只有100MB手機(jī)流量的階段。這種情況下，所有資源都需要進(jìn)行更好的優(yōu)化和整合，讓每一個(gè)人都能把OpenClaw這樣的AI能力用起來。
結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的重要性也受到關(guān)注。據(jù)羅福莉介紹，所謂模型的自迭代，是指它可以在復(fù)雜的環(huán)境里依靠超長context完成對(duì)自我的進(jìn)化，“這個(gè)進(jìn)化可能是對(duì)Agent框架本身的，也可能是對(duì)模型參數(shù)本身的，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為long context本身就是對(duì)參數(shù)的一種進(jìn)化。”
羅福莉從更長期視角分析，由于大模型本身在飛速進(jìn)步，加上Agent框架更好的加持，推理需求已經(jīng)在過去一段時(shí)間內(nèi)增長了近十倍。“那今年整個(gè)token的增長會(huì)不會(huì)達(dá)到百倍？這又將我們帶入另一個(gè)維度的競(jìng)爭(zhēng)，這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)就是算力，或者說是推理芯片，甚至（往）下到能源（層面）。”
“從更長遠(yuǎn)的未來也即真正AGI時(shí)代到來的時(shí)候，我們認(rèn)為連基礎(chǔ)設(shè)施本身都應(yīng)該是一個(gè)智能體，我們自己所打造的這套工廠本身也應(yīng)該能夠自我進(jìn)化、自我迭代，能夠形成一個(gè)自主的組織。”夏立雪認(rèn)為，根據(jù)AI客戶的需求自己提需求、迭代自己的基礎(chǔ)設(shè)施，兩個(gè)AI之間才能夠去更好地耦合。
落地進(jìn)行時(shí)：AI應(yīng)用加速涌現(xiàn)
伴隨著智能體技術(shù)的不斷迭代，AI應(yīng)用正加速落地，賦能科學(xué)研究及日常辦公等多個(gè)領(lǐng)域。
“面向AI for Science的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施已逐步成形，規(guī)模化、智能體驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究正在成為現(xiàn)實(shí)。”中國科學(xué)院院士鄂維南表示，“在這個(gè)過程中，我們突破傳統(tǒng)的對(duì)標(biāo)性思維，堅(jiān)持原創(chuàng)性思維，走出了一條完全獨(dú)立于既有路徑的原創(chuàng)之路，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的融合，在其中離不開政產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同創(chuàng)新。
例如，北京科學(xué)智能研究院院長李鑫宇在中關(guān)村論壇年會(huì)AI for Science青年論壇上帶來了基于Science Navigator平臺(tái)打造的新一代AI化學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺(tái)；北京大學(xué)博雅特聘教授、北京中關(guān)村學(xué)院常務(wù)副院長董彬團(tuán)隊(duì)則進(jìn)一步將AI的理解能力延伸至數(shù)學(xué)這一科學(xué)的核心語言，構(gòu)建了LeanSearch和Matlas兩套檢索系統(tǒng)，形成“形式化+非形式化”的雙軌體系。我國首套智能雙束電鏡系統(tǒng)Hyper-FIB在論壇上重磅發(fā)布，開啟了AI賦能高端科學(xué)儀器的新階段。
當(dāng)自動(dòng)化和智能化基礎(chǔ)設(shè)施逐步形成，AI for Science邁向加速原創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)的新階段。北京大學(xué)朱戎帶來了合成化學(xué)領(lǐng)域的實(shí)踐成果，“我們組建跨學(xué)科創(chuàng)新力量，從原型系統(tǒng)‘愚公’起步，構(gòu)建起覆蓋‘?dāng)?shù)據(jù)-模型-實(shí)驗(yàn)’的多地聯(lián)動(dòng)閉環(huán)，在生物探針、有機(jī)光電、高性能高分子、正交標(biāo)記反應(yīng)等多項(xiàng)研究中，研發(fā)效率大幅提升。 團(tuán)隊(duì)建成全球最大的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)核磁數(shù)據(jù)庫NMRexp，覆蓋6種核素、超330萬條數(shù)據(jù)，配套譜學(xué)智能體SpecMaster突破真實(shí)合成場(chǎng)景結(jié)構(gòu)解析瓶頸。”
延伸至真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景，臨界航天發(fā)布的“Prime（一行）火箭發(fā)動(dòng)機(jī)研發(fā)智能體平臺(tái)”，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)設(shè)計(jì)-物理仿真-精確制造-試驗(yàn)驗(yàn)證的完整閉環(huán)，讓火箭發(fā)動(dòng)機(jī)從構(gòu)想到實(shí)物的全鏈條智能迭代優(yōu)化成為現(xiàn)實(shí)。
除了科學(xué)研究領(lǐng)域，日常辦公場(chǎng)景等也在不斷突破。例如針對(duì)高昂的 API 調(diào)用成本與數(shù)據(jù)上云的安全風(fēng)險(xiǎn)，網(wǎng)易有道在中關(guān)村硬科技嘉年華上給出了“本地化+開源”的解法。據(jù)悉，其重點(diǎn)展出的“有道龍蝦（LobsterAI）”是國內(nèi)首個(gè)宣告完全開源的桌面級(jí) Agent。與依賴云端大模型算力的傳統(tǒng)智能體不同，LobsterAI 將系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心放在了“數(shù)據(jù)主權(quán)”與“本地執(zhí)行”上。
在隱私防護(hù)與部署層面，有道龍蝦（LobsterAI）的全量代碼實(shí)現(xiàn)透明可審計(jì)，構(gòu)建了嚴(yán)密的物理級(jí)隱私沙箱。針對(duì)涉及交易或密碼等敏感操作，系統(tǒng)內(nèi)置了主動(dòng)預(yù)警攔截機(jī)制。在本土化生態(tài)建設(shè)上，有道龍蝦（LobsterAI）深度適配了微信、釘釘、飛書、QQ等國內(nèi)主流辦公協(xié)同軟件，用戶還可以直接通過專屬“技能商店”即可一鍵裝載各類 AI 能力。
值得一提的是，楊植麟在日前的中關(guān)村論壇上表示，大模型訓(xùn)練進(jìn)入第三個(gè)階段。2023-2024年為天然數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注階段，2025年為人工精選可驗(yàn)證任務(wù)階段，2026年起進(jìn)入AI主導(dǎo)研究階段。“從今年到明年以及接下來的若干年時(shí)間內(nèi)，整個(gè)AI研究和研發(fā)的方式會(huì)發(fā)生重大變化，會(huì)有更多的AI主導(dǎo)研究，整個(gè)AI的研發(fā)也會(huì)逐漸加速。”
下一個(gè)路口：自進(jìn)化、可持續(xù)token與算力挑戰(zhàn)
當(dāng)前AI尤其是Agent賽道熱度高漲，如何落地、未來趨勢(shì)及面臨挑戰(zhàn)成為關(guān)注焦點(diǎn)。
百度智能云副總裁殷大偉在論壇上表示，人工智能成為“十五五”時(shí)期高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎，中國人工智能正在進(jìn)入產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展的新階段。殷大偉介紹，特別是當(dāng)前，“養(yǎng)龍蝦”熱潮爆發(fā)式增長，智能體應(yīng)用加速涌現(xiàn)，軟件的使用方式也從之前的人操作軟件向智能體驅(qū)動(dòng)。同時(shí)也要看到，智能體在落地過程中還存在技術(shù)挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)安全隱私風(fēng)險(xiǎn)，這需要企業(yè)從產(chǎn)品設(shè)計(jì)之初就筑牢防線。
張亞勤院士在演講中則從更宏觀的視角，指出了智能體存在的三大風(fēng)險(xiǎn)：一是AI信息智能風(fēng)險(xiǎn)，二是物理智能+生物智能風(fēng)險(xiǎn)，三是生存風(fēng)險(xiǎn)。
談及未來十二個(gè)月大模型的發(fā)展趨勢(shì)，黃超用“生態(tài)”作為關(guān)鍵詞。他認(rèn)為，未來agent要真正從個(gè)人助手轉(zhuǎn)化為打工人是很重要的。而讓Agent真正沉淀下來，成為實(shí)用的“搬磚工具”或協(xié)同工作者，需要整個(gè)生態(tài)共同努力，開源便是其中的重要部分。
羅福莉給出的關(guān)鍵詞則是“自進(jìn)化”。她認(rèn)為，自進(jìn)化是唯一能創(chuàng)造出新東西的地方，它不是去替代我們現(xiàn)有的生產(chǎn)力，而是像頂尖科學(xué)家一樣去探索這個(gè)世界上還沒有的東西，“一年前我會(huì)覺得這個(gè)時(shí)間歷程需要三到五年，但在近期，我覺得這個(gè)時(shí)間應(yīng)該縮小到最近一兩年，可能就可以讓大模型疊加一個(gè)非常強(qiáng)的自進(jìn)化agent框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)科學(xué)研究至少指數(shù)級(jí)的加速。”
夏立雪則強(qiáng)調(diào)了可持續(xù)token的重要性。“我們現(xiàn)在需要把視角放寬到整個(gè)生態(tài)，從最早的能源到算力，再轉(zhuǎn)化到token，最終轉(zhuǎn)換成GDP，這樣的一個(gè)鏈路能夠去進(jìn)行持續(xù)的經(jīng)濟(jì)上的迭代。”
“過去那個(gè)時(shí)代叫Made in China，我們把低價(jià)的制造能力轉(zhuǎn)化成好的商品輸出到全球。現(xiàn)在我們想做的有點(diǎn)像AI Made in China，把中國在能源上的優(yōu)勢(shì)，通過token工廠可持續(xù)地轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)的token輸出到全球，成為世界的‘token工廠’。”夏立雪說道。
張鵬認(rèn)為，未來十二個(gè)月面臨的最大挑戰(zhàn)是算力。他提到，目前所有的技術(shù)包括智能體框架雖讓很多人效率提升，但前提是“用得起來”。目前行業(yè)正在轉(zhuǎn)向推理階段，而在需求爆發(fā)式增長背后，仍有大量需求未被滿足，需行業(yè)共同努力解決。
