AI 时代的商业世界，OPC（One Man Company，一人公司）的概念，正变得越来越火热。

如果，经营中过往那些繁重且细碎的杂事能交给 AI 打理，那么企业的生产力自然能够得到巨大的解放。过往的大模型和 Agent 虽然能力达标，却始终没法把能力实际落进使用场景，让一个普通人独力撑起一整家公司。

而 OpenClaw 的横空出世，则让这一切更加接近现实。

然而，今天有关这只 " 龙虾 " 的新闻稿几乎铺天盖地，一个普通小白想要抓住这个 " 现实 "，却总是有些可望不可及——先不说部署的难题，仅仅是企业的数据安全如何保证，就足以难倒不少对技术知之甚少的一般人。

3 月 19 日，面壁智能官宣了他们的 "EdgeClaw Box" ——一款专门支持 OPC 群体，安全高效、端云结合的 " 龙虾硬件 "。

相比现在大多数的 " 龙虾 "，面壁智能与清华、OpenBMB 联合发布的 EdgeClaw 采用了 " 端云两栖 " 的架构，除了有更先进的开源 Agent 架构的支持，也通过一款安全可控的龙虾盒子 "EdgeClaw Box"，把一整个 " 数字公司 " 都装进了一个盒子里。

今天，OPC 们究竟需要什么样的 " 龙虾 "，才能真正地帮助他们安全、迅捷地提效，做一人公司的 " 无敌助手 "？EdgeClaw Box 用端云两栖、安全高效的方式，给行业的探索打了一个样。

01 为什么说，" 端云两栖 " 才是 OPC 的 " 好龙虾 "？

今天的市面上，绝大多数的 " 龙虾 " 产品，大多是 " 单栖生物 " ——部署方式不是云端，就是本地，端云结合、软硬一体的 " 两栖龙虾 " 却少之又少。

然而事实上，无论部署在云端还是本地，" 龙虾们 " 都有各自的局限性。

云端龙虾虽然部署容易，对本地条件要求更低，但不仅断网即瘫痪，而且数据上云也会给 OPC 创业者带来更多的安全顾虑。而把龙虾部署在本地，除了更复杂的部署流程，独立创业者也没法根据需求选择模型，龙虾输出的效果也会一定程度地受限。

那么端云两栖的 " 龙虾 "，在 OPC 实际应用中的优势究竟在哪里呢？

不得不提的，就是面壁智能基于 EdgeClaw 打造的本地边缘计算盒子—— EdgeClaw Box。

这次的 " 养虾潮 " 中，Mac Mini 经历了一波彻底的翻红——不上不下的定位让其一度滞销，却又因为对 OpenClaw 更友好的软件环境和可以 7/24 小时在线的特点，被科技爱好者疯狂追捧，导致四处无货。

在使用的安全性和断网可用的便捷性上来讲，本地部署对于 OPC 创业者来说，或许已经不再是一道 " 选择题 "。但把 " 龙虾 " 养在怎样的硬件上，又让很多技术小白犯了难。

而面壁智能的 EdgeClaw Box 则是专门面向 OPC 使用者，做了专门的架构设计和能力优化——首先，EdgeClaw Box 的本质，是一个进行了 EdgeClaw 预装的硬件产品，内置目前市面上算力顶尖的芯片，并且深度适配了多款 SKU，涵盖面壁自研松果派、英伟达 DGX Spark、苹果 Mac Mini 等等，让用户真正可以插电即用、一步到位，免去了本地部署一系列令人望而却步的流程。

今天，想要使用 EdgeClaw 的用户，可以通过 https://github.com/Openbmb/edgeclaw 的开源链接直接下载部署。而一个不会用 Github 的小白，要用上 EdgeClaw Box，只需要三步：

1. 将 EdgeClaw Box 通过蓝牙连接到自己的 PC、手机、耳机等终端上；

2. 下载飞书等软件基座，或面壁自己的 APP；

3. 在软件基座上，用户可以直接对自己的 " 龙虾 " 发布命令，EdgeClaw Box 就会自主完成任务，并且返回处理结果。

而模型内置的另外一个好处，则是可以通过拆解任务，把更复杂的任务放在云端，让更简单的任务跑在本地，以降低 " 龙虾 " 的运行成本，给 OPC 省钱。有人做过估算：市面上的云端 Claw 执行一个简单的对话任务，tokens 的消耗量大约是 1.6 万，成本估算就要 2-3 块钱；而这种任务如果跑在本地，成本则几乎可以忽略不计。

举个例子，今天导航、音频公司使用的语音包想要上线，质检是一个相当繁杂麻烦的工作——每一条音频数据都需要听检，过去用人太贵，后来用云端 AI ——尤其使用决策和执行环节更多的 " 龙虾 "，成本还是很难打下来。

而 EdgeClaw Box 基于端云结合的架构，对这个任务进行合理的拆解，让本地 AI 处理大部分的声音听检，再由云端 AI 进行辅助，就让 OPC 可以在性能和成本之间找到达成平衡的可能性，进而真正地帮助创业公司把钱省下来。

除了成本考量，安全更是 OPC 们选择 " 龙虾 " 时的核心参考系。而 EdgeClaw Box 端云两栖的架构设计，则能让本地数据出不去，恶意插件进不来。

但除了硬件带来的 " 硬安全 "，EdgeClaw Box 更是针对敏感信息，专门设计了一套分层的安全机制，要把 " 软安全 " 也带给使用龙虾的 OPC 们。

在日常的 AI 使用中，敏感信息一直是企业的安全痛点。而 " 敏感信息 " 的定义，却往往在不同的场景中千差万别。从精准发现敏感信息，到对敏感信息的模糊化处理，要处理得 " 恰如其分 "，往往考验的是 AI 的理解能力和 " 分寸感 "。

以 VC 场景为例，当投资经理拿到一份严格保密、不得外传的 BP 时，他便可以将其交给本地的 EdgeClaw Box，AI 则会开始自动解析文档，并为信息按照敏感度分级，以分层过滤、路由分发的方式实现隔离墙。

其中，安全等级最高（S3）的公司财务数据、创始人联系方式等，会使用系统的 " 安全模式 " 处理，全部留在本地的盒子里完成计算，保证数据不会外流。

而敏感度较低（S2）的信息，比如公司名称、创始人姓名等，系统则会判断进入 " 脱敏模式 "，通过模糊化处理的方式，使用代词代称之后再上云计算，来帮助投资人做后续的投资辅助处理。

安全度最低（S1）的信息，如行业专有名词等，才会直接进入 " 默认模式 "，开放云端检索，与外网互联。

保证了安全问题，过去往往需要好几天工作量的项目深度调研，从读 BP、到查报告、建模型、写备忘录等一系列工作，使用 EdgeClaw Box 就只需要 1 小时的时间，全程可以语音交互，提效突飞猛进。

端云两栖的 " 龙虾 "，既易用又安全，自然能获得更多 OPC 们的青睐。但 EdgeClaw Box 给市场带来的惊喜，还显然不止这些。

02 更懂 OPC 创业者的 " 龙虾 " 长什么样子？

部署了自己的 " 龙虾 "，只是 AI 帮助 OPC 创业者 " 万里长征 " 的第一步。而很多技术小白虽然有了 " 龙虾 "，却不知道如何挑选合适自己的模型，也不会选择、配置 Skills ——这也极大地影响了他们使用 " 龙虾 " 的实际效果。

而 EdgeClaw Box 的独特设计，就能让 OPC 创业者们免除这样的麻烦。

为了让 " 龙虾 " 能更好地运行在本地，EdgeClaw Box 内置了业内公认的最强端侧小模型——面壁智能的 MiniCPM 系列，让 " 龙虾 " 在离线状态下也能完整发挥能力。

据悉，当下的中国市场，面壁智能是除了阿里以外，唯一一个开源了 10 B 以下小模型全家桶（文本、视觉 / 多模态、语音、全模态）的 AGI 公司，擅长在端侧环境用小算力干大事情。而自研的模型，配上了针对性优化的硬件，EdgeClaw Box 在端侧的使用体验也当然更加丝滑。

如果说，本地的自研小模型决定了 EdgeClaw Box 的日常下限，那么，云上的模型则决定着 EdgeClaw Box 的智能上限。

不少大厂的 " 龙虾 "，都要求用户与自家的大模型 " 绑死 "，来提升自家大模型的用量——这种操作，也把 " 龙虾 " 变成了自家大模型的 " 销售渠道 "。而对于 OPC 创业者来说，针对不同的使用场景，各家模型效果总是各有千秋，价格也各有优劣，没法自主选择模型，无异于交出了 " 龙虾 " 使用的主导权。

而 EdgeClaw Box 在云上支持市面上绝大多数主流模型，从 Claude、GPT、Kimi、Qwen 等一应俱全，技术小白也可以基于自己的实际使用需求，灵活地选择自己在云上的模型，实现多模型自由调度、优中选优。

模型能力令人放心，EdgeClaw 在 Skills 侧更是做了不少工作，让 OPC 们能用得便捷、放心。

今天的 " 龙虾大战 " 中，以飞书为首的 App Channels 门户开放、广纳 " 龙虾 "，而 Agent 架构又都基于 OpenClaw 的开源成果——这两个战场上，各家实际很难拉开差距，产生差异化的竞争优势。

而 " 龙虾 " 们要真正分出胜负，真正的胜负手还是在 Skills 上。

EdgeClaw Box 为 OPC 集成的 Skills，可以分为通用和专业两层——通用层的 Skills 面向每个用户日常的工作、生活场景，涵盖会议纪要、文案创作、语音备忘、邮件起草、日程管理等多项功能；而面对专业场景，面壁智能为不同领域的 OPC 开发了多项 Skills，可以实现投资分析、仓储管理、数据质检、业务审计等能力。

当下，面壁智能仍在继续分批集成 OpenClaw 上的数万个通用 Skills，同时也在为更多具体场景开发专业 Skills。以周为单位进行迭代，EdgeClaw Box 正在得越来越全面而强大，让 " 龙虾 " 成为创业者最得力的助手。

以审计场景为例，要在卷帙浩繁的文件中找到异常线索、整理证据链，再完成底稿撰写，一个优秀的审计工作人员也要花费好几天时间，中间对人工的依赖，也导致难免偶然出错。

而 EdgeClaw Box 则可以在多项强大 Skills 的帮助下，10 分钟内完成对 800 份文件的梳理，在分钟级的时间内整理异常清单和证据链，并一键生成初稿，给审计工作完成巨大提效。

能帮助 OPC 完成这些复杂工作的 " 龙虾 "，才是更懂 OPC 创业者的 " 龙虾 "。

03 结语

被 " 养虾潮 " 席卷，不少身处其中的人都在问这样一个问题：" 为什么 OpenClaw 没有发生在大厂当中，而是被一个独立开发者创作出来的？"

OpenClaw 的形式，注定它是海外极客精神的产物——它先进、好玩、极富创新精神，是一个相当优秀的 " 尝试 "，却并不总是最实际、最落地、最能创造价值的 " 产品 "。这样的极客式创新，注定不会发生在看重业绩、厌恶风险的大厂当中。

然而，一个新的技术成果，如果没有实际落地的机会，它的生命力自然就会被扼杀——而面壁智能的 EdgeClaw Box 在今天的努力，则是代表了 "OpenClaw+Mac Mini" 的 " 中国叙事 "，把眼光放到更垂直的 OPC 领域，用更实用主义的方式，来帮助创业者解决更实际的问题，来创造更多的价值。

极客负责做梦，而好的产品负责把 " 梦 " 变成 " 生意 "。浪潮来了，有人看热闹，有人真的下去捞鱼—— EdgeClaw Box 就是帮助 OPC 们下水的那条船。（雷峰网雷峰网雷峰网）