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雷军2300亿布局移动端,“养龙虾”战略抢滩新蓝海

雷军2300亿布局移动端,“养龙虾”战略抢滩新蓝海

热心网友 时间:2026-03-10
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雷达财经出品 文|丁禹 编|孟帅

2300亿身家的雷军,也下场“养龙虾”了。

最近几个月,开源AI智能体项目OpenClaw可谓风靡全球。由于其logo是一只红色龙虾,因此部署并运营于OpenClaw被大家戏称为“养龙虾”。

就在3月6日,小米宣布,其移动端Agent——Xiaomi miclaw正式开启小范围封测。据悉,这个基于小米MiMo大模型构建的AI交互测试产品,是国内首个手机端类OpenClaw Agent应用。

和传统AI助手相比,Xiaomi miclaw拥有系统底层能力、个人上下文理解、生态互联和自进化四个层次能力。

值得一提的是,此前雷军透露,小米计划未来五年重点攻坚芯片、AI、操作系统等底层核心技术。为此,小米计划投入高达2000亿元的资金,推动硬核科技创新。

雷达财经注意到,在最新出炉的《2026胡润全球富豪榜》中,雷军以2300亿元的财富再度登榜,身家相较上年上涨10%。

事实上,除了小米,其他互联网大厂对这一新的流量风口也趋之若鹜。腾讯在自家公司门口免费帮人完成OpenClaw云端安装,引得千人排队;字节、阿里也相继为自家AI用户提供部署方案。

不过,有分析指出,尽管“养龙虾”在当下十分火爆,但其存在一定的安全风险,易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。各大厂商在积极拥抱OpenClaw、抢占市场先机的同时,需着重加强安全防护,确保用户的信息安全和系统的稳定运行。

“养龙虾”火爆全球,小米欲抢占移动端先机

据小米技术官博3月6日发布的消息,Xiaomi miclaw是小米探索Agent的一小步,它是基于小米MiMo大模型构建的AI交互测试产品。

据小米介绍,Xiaomi miclaw聚焦验证大模型在小米“人车家全生态”系统中的执行能力,探索模型从“对话能力”向“系统级执行能力”的落地路径。

在这条微博下方的评论区,雷军称Xiaomi miclaw为“手机龙虾”。



而“miclaw”和“手机龙虾”的字面说法,其实都是对四个月前刚刚推出的开源AI智能体——OpenClaw的致敬。

据悉,OpenClaw是由奥地利开发者Peter Steinberger开发的开源、本地优先的自主AI智能体,于2025年11月以ClawdBot首发,后几经更名最终确定正式名称OpenClaw。

而OpenClaw的诞生,被认为是AI Agent发展中里程碑事件。

公开资料显示,AI Agent即人工智能体,是一种通过使用可用工具设计工作流来自主执行任务的系统。

通过大语言模型理解需求、规划目标并执行任务,AI Agent具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行完成复杂任务的系统。

OpenClaw上线后,凭借可以7×24小时自动执行任务(读取文件、搜索信息、编写代码、发送邮件等)的强大能力,以及诸多名人的关注,迅速成为AI圈内当下最为火爆的项目之一。

发布仅四个多月,OpenClaw便创造了历史——以超过27.3万的GitHub星标数正式登顶星标榜,超越Linux成为GitHub平台上最受欢迎的开源项目。

英伟达CEO黄仁勋更是盛赞其为“我们这个时代最重要的软件发布”。他感叹道,Linux操作系统花费了约30年才达到当前的普及水平,而OpenClaw仅用短短3周就实现了全面超越,成为历史上下载量最大的开源软件。

而本次小米带来的Xiaomi miclaw,则是国内首次将类OpenClaw的AI Agent搬上移动端。

至于二者之间有何渊源,小米最新解释道:在产品理念层面,全球Agent的架构都类似,可以说理念同源。

产品使用层面,相比Openclaw,Xiaomi miclaw可快速部署在手机端,并能够非常方便地调用小米生态设备及系统一方应用,让非专业人群也可快速部署、使用,并感受移动端Agent带来的强大能力。

小米最新表示,Xiaomi miclaw能让手机成为AI的工具,在理解用户的意图和给予授权后,调用一方应用、生态能力,也能自主选择系统级工具,完成用户的命令。

“它能认识你、记住你,也能判断你一句模糊的任务,帮你完成操作。它还能持续成长,能够调整自己的行为,也能扩展自己的能力,最后通过记忆系统把经验沉淀下来,越用越懂你”。

值得注意的是,Xiaomi miclaw实现了完整的米家协议客户端,可以读取设备状态、发送控制指令,在用户授权的情况下,理论上能控制所有用户接入米家的IoT设备。而目前米家平台已经连接了超过10亿台设备。

据《科创板日报》,有大厂工作的米家客户表示,让“龙虾”接管家中的智能设备,能大大提高生活的便利性。

邀“天才少女”执掌AI大旗,五年再投2000亿搞研发

在国内字节、阿里等头部大厂投入重金争夺AI话语权之时,作为终端厂商的小米其实也在默默布局其AI业务。

就小米此番推出的Xiaomi miclaw的“灵魂”——小米MiMo大模型而言,其诞生以来,实力就不容小觑。

据Xiaomi MiMo公众号,去年4月30日,小米开源了首个为推理而生的大模型Xiaomi MiMo。

彼时,在数学推理(AIME 24-25)和代码竞赛(LiveCodeBench v5)公开测评集上,MiMo仅用7B的参数规模,便超越了OpenAI的闭源推理模型o1-mini和阿里Qwen更大规模的开源推理模型QwQ-32B-Preview。

随后,此前保研北大、在顶会顶刊发文章、毕业进入阿里达摩院、后在DeepSeek从事人工智能研究的“AI才女”罗福莉,于当年11月宣布加入小米,成为Xiaomi MiMo大模型的负责人。

同年12月,小米发布并开源了大模型MiMo-V2-Flash。据小米介绍,这款模型实现了极高的“性价比”。

具体而言,Xiaomi MiMo-V2-Flash在多个Agent测评基准上进入全球开源模型Top 2;代码能力超过所有开源模型,比肩标杆闭源模型Claude 4.5 Sonnet,但推理价格仅为其2.5%,且生成速度提升至2倍,成功将大模型效果和推理效率推向极致。

今年1月,雷军更是在微博表示:“2020年我们就明确了技术立业的战略,并提出5年投入1000亿在研发上。我们坚持干了五六年,一步一步成果就出来了。当然,我们还需要继续加大研发投入,做出更好的产品。所以,我们规划未来五年再投2000亿元。”

不久前,雷军在接受媒体采访时透露,作为一家科技公司,小米计划未来五年重点攻坚芯片、AI、操作系统等底层核心技术。

大厂纷纷下场“养龙虾”,安全问题不容忽视

雷达财经注意到,在小米入局“养龙虾”的同时,国内的其他互联网大厂也纷纷盯上这一风口。

据南方产业观察,3月6日,近千名开发者与AI爱好者来到腾讯大厦前排起长龙,在腾讯云工程师的免费协助下,他们完成了OpenClaw的云端安装。

同时,根据腾讯QQ开放平台,腾讯还面向个人用户开放了一项新功能,允许通过最新渠道快速创建能与AI智能体工具OpenClaw联动的QQ机器人。

据媒体报道,目前,腾讯轻量云Lighthouse开发者数量、调用核数多次突破历史峰值,OpenClaw云上养虾人规模突破10万并持续上升。

除了腾讯,字节跳动也在自家的火山引擎正式上提供了一键部署OpenClaw的途径。

阿里云则于3月5日发布部署指南,实现OpenClaw与通义千问Qwen3-Max大模型的无缝接入。

而和阿里绑定紧密的蚂蚁集团,还入股AI Agent智能硬件研发商——薇光点亮。

据天眼查,3月5日,蚂蚁集团旗下公司上海云玚企业管理咨询有限公司及其他投资方,参与薇光点亮的新一轮融资,前者目前直接持有薇光点亮4.97%的股份。

据悉,薇光点亮的创始人宋紫薇是vivo旗下子品牌iQOO的前产品经理,她曾供职于华为、vivo、理想汽车等厂商,后于2024年创办薇光点亮,专注于AI Agent智能硬件研发。

不过,在大厂积极拥抱OpenClaw的同时,OpenClaw或也存在一定的安全风险。

今年2月,工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台就曾发布《关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的预警提示》。

平台监测发现,OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下,存在较高安全风险,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。

平台建议相关单位和用户在部署和应用OpenClaw时,充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况,关闭不必要的公网访问,完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制,并持续关注最新安全公告和加固建议,防范潜在网络安全风险。

对于使用过程中存在的安全风险,小米表示,Xiaomi miclaw获得系统级权限不等于APP随意使用用户数据,高敏操作每次执行前都弹确认框,且所有对话历史、用户设置/权限授权记录、技能文件等均为本地储存,而所有发送至云端的内容推理完即用即弃,不会持久保存。

小米还作出承诺,“绝不使用用户数据来训练AI系统”,所有的模型训练数据均来自合法的公开数据集或经过合规审查的授权数据,且用户对记忆数据拥有完整的数据控制权。

腾讯则在腾讯电脑管家18.0版本中新增AI安全沙箱功能,通过系统级隔离为Agent工具提供一键防护。

火山引擎也同步推出AI助手安全方案,构建覆盖平台安全、AI助手安全、供应链安全的三层纵深安全防护方案。

未来,爆火的OpenClaw能否带动国内的AI Agent产业快速发展,进而推动AI应用大规模落地?雷达财经将持续关注。

来源:https://www.163.com/dy/article/KNJV8DP10539ARRF.html

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