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2026-05-12 15:17:58 来源：量子位
OpenClaw 不缺掌声了，它缺的是一个能长期生长的硬件生态。
每个技术浪潮都有一个相似的节奏：先是爆红、刷屏、被神化；然后热度退潮，留下少数还愿意继续打磨的人。
OpenClaw 也到了这个时刻。
热度退去后，真正重要的事才开始发生。它需要的已经不只是更多掌声，还需要一个能让它长期生长的环境：更低的使用门槛、更稳定的体验、更可控的隐私，以及更合理的成本结构。
这恰好是硬件厂商最可能出手的地方。
也正是在这样一个时间点上，荣耀，在 4 月 13 日的 PC 新品技术沟通会上，发布了一个看起来挺有意思的产品组合：
荣耀龙虾宇宙，YOYO Claw —— 一个把 OpenClaw 嵌进 PC、平板、手机里的「养虾本生态」。
紧接着的 4 月 16 日，首款搭载它的「养虾本」MagicBook 新品也正式开卖。
如果 OpenClaw 开创的“AI 自己动手”范式，能顺利进入荣耀生态，它带来的，很可能会是一次用户习惯层面的变化。
「十字路口」团队实测了几天，将体验和观察分享给大家。
YOYO Claw 小龙虾宇宙的核心结构，基本可以一句话讲清楚：在荣耀的 PC、平板、手机三端，每一端都内置一只小龙虾，每一端都可以养虾。
要看清楚这套产品的整体逻辑，从 PC 端切入是比较直接的方式。我们专门联系，新购入了一台荣耀 MagicBook Pro 作为实测设备。
登录荣耀 PC 端的 YOYO Claw 之后，第一感受是界面层的简化。原来 OpenClaw 在终端里的命令行式对话，在这里被收成了一个更接近聊天工具的界面。在这一层，你可以直接给小龙虾配置人设、性格等参数。
系统里已经内置了一批针对不同场景的小龙虾，覆盖电脑用机、自媒体运营、文档处理等方向。
按官方口径，现在的荣耀 YOYO Claw 出厂预置了 5 个成品主虾、23 个子虾，覆盖教育、办公、学术、内容创作和智能辅助 5 个场景。
从用户视角看，不需要配 API、不需要设置模型路由、也不需要写 Skill，基本是一个开箱即用的状态。
除了几只内置的小龙虾之外，在它的 Bot 市场里也可以找到更多小龙虾，配置流程做了简化，点击添加即可。
在主小龙虾里，常用能力都已经预置好。图片理解、图片生成这些通用模块，以及对应的技能(Skill)，基本都已配置完成，不需要用户再单独装一遍。
因为整套系统直接内置在荣耀 PC 里，小龙虾对本机的操作权限做得比较深。比如下载安装 Steam、QQ 这类常见软件，它可以自己打开网站、调用工具、走命令行执行安装，中间不需要用户介入。
对开发者向的工具也一样适用。让它在本地安装 Claude Code 并配置好依赖环境，流程也是它自己跑完。
也可以让它直接去 GitHub 上搜索具体项目，比如 CCC Switch 这种小工具，它会先抓取项目页面、再执行安装。
本机存储管理也能交给它处理。比如让它扫一遍 C 盘，列出占用空间较大的文件，再由用户决定要清理哪些。
在偏研究类的任务里，小龙虾可以连续完成数十轮的网页搜索和工具调用。
实测中，我们让它做了一个相对深度的研究任务，主题是梳理 AI Agent 在面试场景下的海内外明星初创产品。整个研究最终生成了一份万字以上的报告。
由于它本身具备 Agent 属性，这份研究内容会被自动整理成一份排版过、格式相对完整的 Word 文档，直接存到本地。
代码编程类任务也能跑。比如让它生成一份多卡片风格、整体排版过的 HTML 展示页，完成度还可以：
把上面这些场景串起来看，荣耀 PC 端的 YOYO Claw 在产品取向上有一个比较明显的偏好:把使用门槛压到最低。
由于系统出厂内置，所有 Skill 和能力模块都已提前配好，这套设定让它在家庭、教育这类相对轻量的场景里跑得比较顺。一个具体的例子是教育场景下的判题:对相对简单的选择题图片，它能给出还可以的识别精度。
实测中，我们告诉它桌面上存在几张需要判题的截图，它会先在本地把图片找出来，做分类，然后连续进行 14 轮工具调用，逐张执行图片识别任务。
一轮识别完成之后，它会自查一遍内容，如果发现信息有缺失，会再走一轮识别。所有内容最终会先写成一份 Markdown 文档，后续可以再让它整理成一份 doc 文档，整体处理速度还可以。
DOC 文档里的批改报告会做基础的格式化处理。需要说明的一点是，因为底层是 AI 在做图片识别，所以选择题这类结构化题目识别效果较好，大题的解读会更吃力一点。
在 YOYO Claw 里，荣耀 PC 端原生支持手机远控。系统已经把几条接入路径内置好，关联流程基本是点击两下就能完成连接。
比如扫描微信场景的二维码之后，可以快速在手机端创建一个微信 ClawBot。
另一个值得说的设计是，荣耀 PC 端的 YOYO Claw 支持接入本地大模型。这是荣耀 PC 在介绍中反复强调的一个点。
公开信息层面，有一个值得记录的数字：相比直接使用社区版 OpenClaw，YOYO Claw 在 PC 端的综合 Token 消耗下降约 50%，这一数据来自荣耀官方披露。背后的机制是「端云协同、端侧优先」的路由。
逻辑大致是这样:简单任务在端侧处理，复杂任务再走云端。
在 YOYO Claw 宇宙里，PC 其实是最后一个补上的端侧。最早出现的是平板，其次是手机，PC 反而是这套体系里最后落地的一环。
平板端内，荣耀通过 Linux 桌面环境为底层提供运行支持，并预装了一键部署脚本。用户在荣耀平板上，基本可以通过几次点击完成 OpenClaw 部署。
在荣耀平板上打开 YOYO Claw，部署流程基本被简化为几次点击。不需要像 PC 社区版那样手动配环境、安依赖，系统已经帮用户把 OpenClaw 的运行环境打包好了。
荣耀为此设计的具体使用路径是，通过 Pad 端开发者模式，进入到 Linux 实验室内设的桌面，进行安装。
这件事的直接意义是：过去开发者群里争论了很久的「平板能不能跑 Agent」，在这里有了一个相对完整的答案。
平板上跑起来的虾，能力集和 PC 端同源，但受限于平板本身的算力和使用场景，它更偏向轻量任务：本地文件整理、笔记归类、简单的图文生成。和 PC 端的关系，更像是「同一只虾在不同设备上的不同形态」。
手机端是荣耀这次布局里一个相对不同的东西。它和 PC、平板上的虾有本质区别。
PC 和平板上的虾，更多依赖远程连接，YOYOClawPhone 先锋版则可以直接在安卓机上跑。
这意味着，它更像一只真正的端侧虾。手机不再只是发指令的入口，也可以自己调用 App、文件和设备能力，去完成一些具体操作。
它的上手门槛也更低：安卓手机一键安装，界面对新手更友好；Skill、记忆和数据都保留在本地，不上传云端。除了信息整理、内容处理这类常规任务，它还可以直接操作手机和 App，用“零触控”的方式处理一些生活里的小事。
它更像是在给不同设备之间搭桥。无论是安卓手机、PC、平板，还是其他智能硬件，只要能接入这套体系，就可以被不同的“虾”调动起来。
任务也不再只靠单个 Agent 来做，可以拆给多个角色一起完成。这样一来，硬件不再只是等待指令的设备，它们被分配了角色，开始参与到一套可协作的 AI 网络里。
它把 AI Agent 分成了几种更容易理解的角色：可以帮你干活的、可以陪你聊天的，也可以更偏情感陪伴的。
这套设计有点像是在给“虾”做人设。它不只负责执行任务，也试图让用户在使用过程中产生一点熟悉感和陪伴感。说得更直白一点，就是把一只工具虾，慢慢养成一只更懂你的虾。
简单说，YOYOClawPhone 想做的，不是再给手机加一个 AI 助手入口，而是把“虾”直接放进手机里。
它可以在安卓机上本地运行，调用手机里的应用、文件和设备能力，也能和其他硬件发生联动。这样一来，手机就不只是发指令的遥控器，也开始变成一台可以自己执行任务的 AI 设备。
这件事的意义在于，OpenClaw 不再只围着 PC 转。它开始进入移动端，也让“人手一只虾”这件事，变得更接近普通用户的日常。
在这三端之上，YOYO 控虾是这套系统里一个相对独立的能力，核心逻辑是手机作为入口，远程连接并指挥 PC 上的虾执行任务。
接入流程在 PC 实测部分已经提过，系统内置了几条关联路径，基本点击两下就能完成连接。扫描微信场景的二维码后，可以在手机端快速创建一个微信 ClawBot，作为手机和 PC 之间的通信通道。
连接完成之后，手机端的 YOYO 和 PC 端的虾之间，会形成一条双向通道。
比如下面这几个典型的跨端场景
【1】手机发指令，PC 执行。
【2】PC 上的虾，调用手机端的能力（短信、通讯录）。
【3】定时任务与主动推送。
把这几个场景串起来看，YOYO 控虾的定位是比较清晰的：
手机在这套结构里，承担的是入口和遥控器的双重角色。 你不需要走到每台设备面前操作，只要在最常握着的这块屏幕上发指令，分布在 PC、平板甚至三方云上的虾，就会各自执行并回传结果。
按官方介绍，YOYO 控虾的兼容范围不限于荣耀自家设备，也支持接入部署在三方云、三方设备上的 OpenClaw。也就是说，只要协议对得上，一台手机可以统一调度多个不同来源的虾。
说白了，YOYO 控虾想做的事，是让 AI 不再停留在“你问一句，它答一句”的阶段。你在手机上说一句话，它就能去调动 PC、平板，甚至其他地方的虾，把一串任务接着做完。
它瞄准的，是过去 AI 最容易让人劝退的几个问题：任务做不连贯、配置流程太折腾、长期用下来成本高，以及权限放出去之后总让人有点不安心。
聊到这里，有一个问题绕不开：小龙虾越能干，它能碰到的东西就越多。能整理桌面文件的同时，也意味着它有权限读到你在桌面的私人信息。
这就是为什么 OpenClaw 这类东西，做得越好，大家越有担忧的原因。YOYO Claw 在这一层，做了比较多的 Action。
比如，核心数据只在本地处理。所有个人记忆、敏感数据都留在设备里，不上云。甚至有一个叫做设备级独立安全虾的虾，会监控其他虾的 AI 操作，比如格式化硬盘、重装系统这种，虾就不会做。
其他的，像是支付、打开摄像头之类的敏感操作会进行二次确认。
爆火的 OpenClaw 让人激动的点之一就是：它可能是第一次让普通人也能知道如何让 AI「自己动手干活」。
但实际部署、使用过一段时间的人，大概都会同意一句话：新鲜感过去之后，OpenClaw 还停留在「好玩具」的阶段，离「助手」还差一段距离。
可能至少有三件事，会让你慢慢丧失耐心。
【1】装完之后，需要养虾。
OpenClaw 本身是开源的，理论上人人都能跑。但实际操作起来，环境配置就会劝退一大批人。这种门槛，在程序员圈里能扩散，但很难真正扩散到普通用户，所以这也是为什么许多厂商下场的基础。
其次，装完之后，还需要养。在这一步上，普通用户并没有太多关于「养」的思维。
【2】Token 太贵。
OpenClaw 的工作方式，是让模型不断「记忆、思考、行动、再思考」。一段稍微复杂一点的任务，半小时跑下来，可能十几、几十块钱就没了。
我们身边有朋友说，自己装好的第一周，每天都在看仪表盘。而 OpenClaw 的这一特性，甚至让 Claude 等厂商直接封禁利用会员订阅额度去使用 OpenClaw。
【3】隐私问题。
把电脑的桌面控制权交给一个跑在云端的产品，多少会有些担忧。
这三件事加起来，会导致一个很常见的局面:OpenClaw 在朋友圈里被传得非常热，但你打开身边十个用过它的人的电脑，大概率有八个，已经一个月没再点开过。
回头看，这其实是任何一个新技术走向大众的必经之路。
OpenClaw 现在缺的并不是更强的能力，它缺的是一个「家」。
我们其实可以拿 Linux 来类比一下。Linux 内核 1991 年就出来了，但它真正走进千家万户，靠的并不是内核本身，而真正起作用的，是 Ubuntu 这种把它打包成「开箱即用」的发行版。
没有 Ubuntu，Linux 可能永远只是黑客的玩具；有了 Ubuntu，它才有机会变成一个普通人也能用的操作系统。
OpenClaw 现在差的，基本上就是这样一个「Ubuntu」。
那么问题就来了:谁来做 OpenClaw 的 Ubuntu?
从直觉上讲，这件事最适合做的玩家，其实就是手机和 PC 厂商。因为它们手里同时有三样东西:硬件、操作系统、用户。
而荣耀这家手机厂商，就是在这个背景里出现，并给出了上面我们实测后的尝试性答案：YOYO Claw 宇宙。
那么，YOYO Claw 在手机厂商内，走的是什么路线？
过去半年，「AI 自己动手干活」的能力，从 OpenClaw 这种偏开发者的开源框架，开始往大众消费品迁移。一个比较显眼的节点，是 2025 年 12 月，字节跳动联合中兴推出豆包 AI 手机工程样机，首批 3 万台被一抢而空，二手市场最高溢价超过 3500 元。
这台手机最受关注的能力，是系统级 GUI Agent，也就是 AI 直接读取屏幕、模拟点击，跨应用完成连贯任务。
它把一件事推到了行业台面:当一个超级 Agent 能越过应用沙盒，直接看屏幕、直接点屏幕，能力的天花板和隐私的底线，就正面撞上了。
争论之后，行业里慢慢露出了两条路线。
【1】系统级 GUI Agent。
【2】端侧 + A2A(Agent to Agent)
两条路线之外，行业里还有一个慢慢形成的共识：GUI Agent 想真正做大，绕不过「端侧化」。
端侧 AI Agent 能力不是一个性能概念，它是 GUI Agent 大众化的前提。
谷歌通过 Private Compute Core 把更多个人数据计算任务放回设备本地;OPPO 在 ColorOS 里推「记忆共生引擎」，数据不上云;苹果在系统层面也有类似动作。
把 YOYO Claw 放回这个图里，荣耀这次的位置就比较清楚了。
它没有选激进的系统级 GUI Agent 路线，也没有走纯协议级的 A2A。它的切入点，落在了端侧 AI 这一支：把 OpenClaw 这套开源框架，在终端侧重新组织了一遍。
往长一点看，YOYO Claw 这件事呼应的，是荣耀在更高一层的两个表述：阿尔法战略「三步走」(智慧手机、智慧生态、智慧世界)，以及 AHI(智启人本，Augmented Human Intelligence)。
这两个概念听起来略抽象、略宏大，但落到 YOYO Claw 这个具体的产品组合上，目标其实可以归到一句相对朴素的愿望:
让 AI Agent 这件事，变得安全、便捷、经济，可以被普通人长期用下去。
放在端侧 Agent 路线之争的背景里，这种选择，得上是手机厂商对端侧 AI 的一次比较完整的尝试。
YOYO Claw 现在还有它自己要解决的问题，成熟度还需要时间打磨，三端互联是不是还要有更顺畅、更没有摩擦感的交互。
这条端侧 Agent 路线，依然需要靠真实场景、真实用户来验证，现在还没有现成答案。
但回头看 AI 这几年，从大模型，到 Agent，到端侧执行，或许，真正的「人手一虾」时代，并不是从一台养虾本开始的。
是从我们终于敢把电脑、平板、手机交给一只安全、听得懂、做得到的小龙虾的那一天开始的。
而这，可能才是 2026 年 AI 真正开始服务每一个人的方式。
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