最近，針對 OpenClaw 的吐槽開始增多。部署難度高不說，API 的 token 消耗也不低，跑起復雜的自動化任務，看一眼賬單我都肉疼。

最關鍵的是，國家安全部也開始提醒 OpenClaw 有安全風險。我們工作中的核心資料，哪還敢交給它處理？

昨天，面壁智能發佈了一個很有意思的新東西，主打安全可控、開箱即用的龍蝦智能硬件——EdgeClaw Box。

EdgeClaw Box 搭載的，是面壁聯合清華大學、中國人民大學、AI9Stars、ModelBest 和 OpenBMB 社區開源共同研發並開源的新一代端雲協同、安全第一的龍蝦：EdgeClaw。

官網：https://github.com/Openbmb/edgeclaw

EdgeClaw Box 可以說是當前最完美的 OPC 數字化基礎設施。讓龍蝦能在真實工作場景裏安全、穩定、用心地跑起來。

01. AI 原生硬件 EdgeClaw Box

過去，我們買電腦是爲了自己幹活；而 EdgeClaw Box，相當於一次性買斷、僱一個不用睡覺的賽博員工來替你幹活，這也是業內首創的 AI 原生硬件形態。

大家都知道 OpenClaw 有本地部署難、數據易泄露的軟肋。而安全，恰恰是 EdgeClaw Box 的第一追求。

在模型架構上，EdgeClaw Box 史無前例地打通了“端”與“雲”的次元壁，成了一隻真正的“兩棲龍蝦”：

• 端上（最強防禦）：內置面壁全家桶（包含極其強悍的端側王者 MiniCPM 系列），斷網也能幹活，數據徹底物理隔離。
• 雲上（隨心切換）：自由切換 Kimi、MiniMax、Claude 等主流大模型。

我們可以直接通過藍牙，用手機、AR 眼鏡、甚至主力電腦連到 EdgeClaw Box。我們打開飛書，或者面壁自己開發的專屬 APP，就像給同事發微信一樣發送語音、派發任務。

比如，我們走在路上發送一句指令，辦公室裏的 EdgeClaw Box 就可以完成完整的工作流程。

高效RAG 做的非常絲滑，我們所有的數據都可以在本地進行索引，既安全又高效。
面壁智能在底層架構上設計了三個非常精妙的機制：

三擋安全機制

針對大家最關心的數據安全，EdgeClaw Box 內置了三種任務處理模式。

• S1 默認模式（雲端處理）：適合查資料、寫普通文案，信息直接發送至雲端大模型，追求極致的聰明和效率。
• S2 脫敏模式（混合處理）：我覺得這個設計簡直是天才！本地模型會將我們上傳的文件進行“自動化脫敏處理”（比如把人名、金額、核心代碼抹掉或替換），然後再將脫敏後的安全內容發送至雲端推理，兼具安全和高效。
• S3 安全模式（強制本地處理）：所有數據流將完全留在本地，由預裝的 MiniCPM 模型離線處理。哪怕我們拔掉網線，EdgeClaw Box 依然能把活幹得漂漂亮亮。

雲端 / 本地動態協同

很多友友會比較關注 token 消耗，EdgeClaw Box 會採用雲端 / 本地動態協同實打實地幫我們省錢。像整理錄音、基礎郵件回覆這些簡單任務，系統會自動調用本地模型處理，零延遲、零 API Token 成本。

遇到深度的行業財報分析、長週期代碼開發等複雜任務，EdgeClaw Box 會無縫切換到雲端大模型。完美平衡了本地的安全、低成本，和雲端的強算力、高智商。

雙層 Skill 架構

EdgeClaw Box 首發有多個精品 Skill：

• 通用 Skill：讓 EdgeClaw Box 能接管零碎的工作，比如生成會議生成紀要、內容創作、回覆郵件等等。
• 專業 Skill：直接賦能核心業務賺錢。比如投資分析 Skill ，EdgeClaw Box 能 24 小時自動盯盤，幫我們分析幾百頁、全英文的上市公司財報，提煉成摘要發送過來。

02. 一些分享

EdgeClaw 是真正屬於我們自己的 AI 操作系統。

得益於面壁智能和幾所頂尖高校，我們不僅可以買台開箱即用的 EdgeClaw Box，也可以把 EdgeClaw 系統直接安裝我們自己的電腦或者服務器裏，擁有高效且安全的 AI 助手。

未來的商業常識正在被改寫，公司要擴張，只需要升級你的 OPC 數字基建，多買幾台 EdgeClaw Box。

科技，正在以一種極其暴力卻又無比公平的方式，抹平龐大大廠與超級個體之間的資源鴻溝。

EdgeClaw Box 的出現，讓一個人就是一個團隊從一句雞湯，變成了真正落地的現實。

原文鏈接：面壁智能發佈端雲兩棲龍蝦，斷網也能幹活