堅持技術發展和守住安全并重

多部門接連警示“養龍蝦”風險

堅持技術發展和守住安全并重

3月22日，國家互聯網應急中心、中國網絡空間安全協會聯合發布OpenClaw安全使用實踐指南，面向普通用戶、企業用戶、云服務商以及技術開發者等，提出安全防護建議。作為開源AI智能體OpenClaw的別稱，“養龍蝦”因其圖標為紅色龍蝦而得名。自2026年開年以來，“養龍蝦”話題持續引發社會各界廣泛關注。1月起，OpenClaw在國內外社交媒體爆火，并衍生出收費安裝服務；3月6日，深圳騰訊總部樓下，近千名群眾排隊等待免費安裝OpenClaw，現場人流量遠超預期；3月14日，該公司正式啟動“龍蝦”全國免費安裝計劃，通過露天裝機、校園專場、公開課、交流會等形式，在全國17個城市開展一系列“裝蝦、用蝦、探蝦”活動。

記者在某閑置交易平臺看到，OpenClaw的安裝服務費從幾十到幾百元不等，多個鏈接銷量已破百；而在某招聘網站上，“OpenClaw開發工程師”需求大增，且月薪十分可觀。多位學者近日在接受本報記者采訪時表示，在這場席卷全國的技術熱潮背后，機遇與風險并存。如何審慎對待這場技術變革、找準定位，是擺在政府、企業和每個人面前的共同課題。

從“能說”到“能做”的跨越

“OpenClaw給AI裝上了‘手和腳’，實現了從‘動嘴問答’到‘動手執行’的關鍵跨越。”中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所研究員李群認為，這場熱潮背后有三重推力：技術突破讓AI從“能說”真正跨到了“能做”；企業迫切需要不知疲倦、成本低廉的“數字員工”來降本增效；敏銳的資本和大廠則將其視為繼APP之后的另一個互聯網入口。

技術突破是“養龍蝦”爆火的底層邏輯。北京航空航天大學人工智能學院教授張寶昌表示，與過往的問答式大模型不同，OpenClaw這類執行型智能體能調用文件、郵件、表格等工具直接參與任務執行，讓中小企業、創業者乃至個人第一次真切感受到AI是可嵌入業務的“數字勞動力”。再加上開源生態、云平臺部署、社交媒體傳播和地方政策的疊加，其熱度自然迅速攀升。

OpenClaw正推動我國人工智能產業深層變革。中關村智用人工智能研究院院長孫明俊認為，這一技術讓全社會對AI的投入成倍增加，其對高質量基礎模型和強大算力的市場需求將更好推進我國AI產業在基礎層和算力層的發展，還為尚處“玩具時代”的具身智能（如機械臂、機器人）提供了低門檻落地場景。

清華大學人工智能學院教授沈陽從產業結構的角度解析了OpenClaw可能帶來的三個深層轉型：第一，工作方式將從“人完成任務、軟件輔助”逐漸轉向“人設定目標、智能體完成執行”，許多重復性流程型工作將被自動化系統接管；第二，企業組織結構可能進一步扁平化，一些原本需要多層管理與大量執行崗位的流程，會被智能體網絡替代，從而出現“少量人類+大量智能體”的新型組織形態；第三，創新活動本身也會加速，因為AI可以在研究、開發、測試與迭代中承擔大量試錯與探索任務，使知識生產進入更高頻率的循環。

當前，安徽合肥、廣東深圳、江蘇無錫等多地出臺新政支持OpenClaw和OPC（一人公司）發展，最高千萬元補貼，覆蓋算力、人才、股權等多個方面。中國社會科學院工業經濟研究所研究員渠慎寧認為，地方政府快速出臺扶持政策，體現了各地搶抓新一輪科技變革機遇的敏銳意識，這種“中國速度”本身就是我國制度優勢的一種體現。短期內，這將催生AI部署服務、技能開發、算力租賃等新業態，加速“一人公司”等新型創業模式的涌現；中長期看，它雖然推動了生產組織方式的深層變革，但也帶來數據安全、就業結構調整等問題。

高估的預期與低估的風險

熱潮奔涌之下，記者觀察到輿論場呈現鮮明的兩極分化：一邊是將OpenClaw視作“萬能財富密碼”的過度期待，認為其能一鍵實現降本增效、創業變現；另一邊是對失業、技術濫用的群體性焦慮，擔心執行型AI會大規模替代人工，沖擊就業市場。

在沈陽看來，每一次通用技術革命早期，都會被部分人視為“生產力解放器”，同時技術對既有職業、技能結構的打破，也會引發不確定性焦慮。由于技術能力的增長是連續的，而社會制度、認知框架的調整是滯后的，過渡期必然會出現樂觀與焦慮并存的現象。渠慎寧也表示，重大技術變革都會經歷“狂熱—焦慮—理性”的周期，而當前的輿論分化是技術快速迭代的正常表現。

比輿論分化更值得警惕的是市場預期與實際落地價值間的巨大鴻溝。李群直言，社會對人工智能存在簡單化的認知，不少企業將其當作即插即用的軟件，誤以為能自動提效。他從三個維度指出二者的差距：一是成本不低，單臺OpenClaw每月運營成本約2萬元，相當于2—3個白領的工資；二是能力有限，僅在簡單重復性任務上表現尚可，而在復雜決策中易“翻車”，其生成的報告還曾出現數據解讀漏洞；三是安全堪憂，炫酷的技術演示背后，暗藏著數據安全、失控等多重風險，在實際應用中極易“水土不服”。

地方扶持政策的同質化傾向，也為行業發展埋下隱患。渠慎寧表示，部分地區對于“養龍蝦”的扶持政策相互效仿，容易陷入新一輪補貼競爭。張寶昌也提出，政策支持力度越大，越需要保持政策理性。因為“熱”不等于“成熟”，“能演示”也不等于“能規模化落地”。若在技術路線尚未穩定、商業模式尚未跑通、治理框架尚不清晰時就出現一哄而上的現象，將造成財政資源失衡、企業“概念先行”、地方補貼比拼等問題，而真正的創新不能只靠“催肥式”補貼。

更不容忽視的，是技術背后亟待解決的安全風險與監管空白。近期，工業和信息化部網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺及國家互聯網應急中心接連發布風險提醒：OpenClaw存在一系列高危安全漏洞和衍生風險。張寶昌將當前行業的合規風險總結為四個方面：一是數據與隱私風險，智能體讀取郵件、賬號等信息的特性，易造成敏感數據泄露；二是系統與網絡安全風險，存在默認配置脆弱、插件投毒、密鑰泄露等隱患；三是執行責任不清，智能體誤操作后，開發者、部署方、使用者的責任邊界尚未明確；四是場景監管滯后，政務、金融、能源等高敏感領域，關于智能體的使用審批、責任認定尚無細化制度。

據OpenClaw Exposure Watchboard防御性監控網站統計，截至3月上旬，全球公網暴露的OpenClaw網關實例超27萬個，其中我國國內暴露約9萬個，技術、信息服務、電信等行業使用最多。此外，ClawHub技能市場、Moltbook平臺及集成OpenClaw能力的各類辦公、開發輔助工具均存在關聯風險。李群表示，工業領域中，若AI被惡意誘導，可能導致生產線失控、核心圖紙泄露，因此必須加強人工智能治理，完善相關法律法規、政策制度、應用規范、倫理準則，在發展中筑牢安全底線。

引導智能經濟健康發展

面對“養龍蝦”熱潮，多位接受本報記者采訪的學者一致表示，既不能因技術紅利而盲目跟風，也不能因潛在風險而因噎廢食，唯有平衡好創新與安全、發展與治理的關系，才能讓技術突破轉化為高質量發展的持續動力。

筑牢安全底座，是行業發展的首要之舉。李群建議，國家相關部門應加快制定AI智能體技術安全強制性國家標準，將“最小權限原則”定為法定要求；金融、能源等關鍵領域需嚴格執行權限管控和網絡隔離，從專屬安全防護、數據資產閉環、鍛造實戰能力三方面化解風險。張寶昌提出，要建立分級分類監管機制，提高高敏感領域智能體的準入門檻，同時將“人工復核、日志審計、插件白名單”等安全要求前置到補貼政策中，從源頭規避風險。渠慎寧則表示，需盡快建立執行型智能體的準入標準和安全審計機制，根據技術研發、場景應用等不同環節分類施策，避免“一刀切”監管。

聚焦產業落地，讓技術真正服務實體經濟。李群建議，各地應結合資源稟賦找準定位，避免重復建設：算力富集區將能源優勢轉化為算力成本優勢，制造業大省推動智能體與實體經濟深度融合，在工業流程再造中挖掘“AI+”價值；同時，應出臺行業創新發展指導意見，設立國家級專項，引導行業從概念炒作走向價值落地。張寶昌強調，政策重點不應是只“給錢”，而要轉向“建制度、搭場景、設門檻”，鼓勵在低風險、可審計的場景先行先試，更多支持公共測試平臺、可信開源生態建設，讓“政策熱情”轉化為“發展質量”。

談及普通人如何與AI形成互補而非被替代，李群提出，駕馭AI的“復合型人才”應掌握三大能力：一是人機協同操作能力，這是數字時代的新“讀寫能力”；二是價值判斷決策能力，把握目標設定、風險控制等AI難以勝任的環節；三是持續學習遷移能力，適配技術的快速迭代。沈陽認為，人類的角色將逐漸從“任務執行者”轉變為“智能系統的架構師與指揮者”，當個人能夠持續提出新問題、設計新結構并引導AI形成規模化執行時，人與AI的關系就不再是替代關系，而是認知層與執行層之間的互補關系。

在渠慎寧看來，學術界在這一輪技術浪潮中應當發揮三大作用，即作為基礎研究的“壓艙石”，深耕智能體安全性、可控性等核心問題；作為理性聲音的“穩定器”，基于實證提供客觀評估；作為人才培養的“蓄水池”，培育AI治理、倫理評估等復合型高層次人才。多位學者建議，將AI通識教育納入職業培訓體系，通過智能體公共課堂、技能認證、校企實戰實訓等方式，讓更多人不僅能“養蝦”，更能安全高效地用“蝦”創造價值。

學者們認為，唯有在創新中守住安全底線，在熱潮中保持發展理性，在技術變革中完成人的能力升級，才能讓這一輪AI技術突破真正成為增進人民福祉、維護國家安全、推動高質量發展的強大引擎，讓智能經濟的紅利惠及更多人。

中國社會科學報記者 班曉悅 張蘋 段丹潔

來源：中國社會科學報

新媒體編輯：程可心

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