車企搶著養“蝦”?小米華為搶先布局,但落地沒那么簡單
OpenClaw正從科技圈火速蔓延到汽車圈。
過去一個月,這款開源智能體框架在GitHub上收獲百萬星標,掀起了全民“養蝦”熱潮,如今這股風終于吹進了造車新勢力的產品規劃里。小米、華為、蔚來、小鵬、理想等品牌先后釋放消息,或自研、或接入,目標只有一個:讓汽車擁有真正能“動手干活”的AI能力。但熱鬧歸熱鬧,這項技術離真正裝車量產,還有不小的距離。
從對話到執行,AI終于長了手腳
在此之前,車里能用的AI助手大多停留在“你說它答”的階段。問天氣、播音樂、調空調,每個指令都得人一句一句喂給系統,體驗再流暢也只是語音版遙控器。OpenClaw這類智能體的核心突破在于,它不再滿足于聽懂人話,而是能自己拆解任務、調用工具、執行操作,把“幫我搞定”變成真正能交付的結果。

舉個例子,過去你跟車機說“下班接孩子順路買杯奶茶”,它可能只能導航到最近的奶茶店。如果換成搭載智能體的系統,它會自動規劃路線,把奶茶店和學校串在一起,還能提前下單、提醒支付、順帶把車內溫度調好。這背后的邏輯,是把原本需要人工拆解的多步驟事務,交給AI全流程閉環。
新勢力的動作:有人沖在前面,有人在觀望
目前跑得最快的是小米。MiclawAgent已經進入內測階段,目標明確:讓小米汽車、手機、智能家居徹底打通。一套指令可以在三個終端之間流轉,上車前手機規劃路線,上車后車輛自動接管導航,到家前燈光空調提前開啟,全程不需要重復操作。

華為的動作同樣迅速。小藝開放平臺已經推出適配OpenClaw的模式,為鴻蒙座艙接入端側智能體掃清技術障礙。按照華為的規劃,手機和平板上發出的指令,未來可以直接推送給汽車執行,比如在日歷里創建出差行程,上車后車輛自動導航到機場、占好充電位、同步航班動態。

蔚來、小鵬、理想雖然還沒有公開細節,但內部自研端側Agent的項目早已啟動,只是現階段對外的表態比較謹慎。
上車容易落地難,四個坎繞不過去
盡管各家表態積極,但真正把這項技術裝進量產車,面臨的阻力不小。最大的問題出在安全上。OpenClaw要干活,就必須開放高等級系統權限,這意味著它能觸達車輛的底層控制接口。一旦指令解析出錯、模型產生幻覺,或者被惡意代碼利用,輕則車內設備亂動,重則威脅行駛安全。汽車不是手機,功能出bug可以重啟,車在路上跑,安全沒得商量。

其次是開發節奏的沖突。汽車行業講究功能安全認證,代碼可追溯、流程可控制,一個功能從立項到上車往往要經歷數年測試。OpenClaw是開源社區驅動的項目,技能插件由全球開發者自由提交,版本迭代快、變動不可控,這種“野路子”和車企“正規軍”的開發流程很難兼容。
算力是第三個制約點。OpenClaw的高階能力依賴大模型推理,哪怕做本地化部署,車端芯片的算力也有限。遇到復雜場景、網絡信號不好時,離線執行能力會大幅縮水。而行駛途中,用戶對指令響應的即時性和準確率要求極高,容錯率幾乎為零。

最后是成本。適配OpenClaw需要專門的技術團隊,底層架構要重新梳理、車規環境要反復測試,對車企來說是一筆不小的投入。目前行業的探索都停留在概念驗證階段,距離規模化裝車還有距離。
寫在最后:
OpenClaw這波浪潮會怎么收場,現在還看不清楚。可能是汽車智能化的下一個突破口,也可能只是又一場概念狂歡。唯一可以確定的是,它已經讓整個行業重新思考一個問題:到底什么樣的AI,才配得上未來那輛車。
原文標題 : 車企搶著養“蝦”?小米華為搶先布局,但落地沒那么簡單
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