近年來，開源智能體框架OpenClaw（業內昵稱“龍蝦”）在全球科技領域掀起熱潮，其低門檻部署、本地優先運行及開放技能生態等特性，正推動人工智能加速滲透至各類應用場景。在中國，這一技術已引發制造業的深度關注：北京“龍蝦市集”人潮涌動，成都“龍蝦公開課”座無虛席，深圳科技企業甚至為員工設立免費安裝點并策劃全國巡裝計劃。然而，AI與制造業的融合并非一帆風順——技術方與產業方長期存在的“知識鴻溝”，成為制約智能化轉型的關鍵瓶頸。
工業場景的復雜性遠超消費互聯網。煉鋼工藝參數、電網調度規則、海上鉆井平臺管線設計等核心知識，往往僅掌握在企業一線人員手中，且高度專有化、結構化成本高昂。與此同時，制造業對私有化部署、生產穩定性及垂直領域能力的嚴苛要求，使得AI落地無法依賴單一技術輸出。百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟指出：“工業AI的突破需要技術供給方與產業需求方深度協同——云廠商需打磨基礎設施，企業則需將隱性知識轉化為模型可理解的結構化數據。”
為破解這一難題，百度智能云構建了“芯-云-模-體”全棧技術體系。在算力層，通過超大規模集群與軟硬件協同優化，實現98%的有效訓練時長；在智能體層，以千帆大模型平臺為核心的Agent Infra提供五大核心能力，接入150余個前沿模型服務，使企業數據處理效率提升6倍、計算成本降低30%。這一框架旨在為工業企業提供“開箱即用”的AI工具，降低技術落地門檻。
技術迭代正推動AI與制造業的融合向更深層次延伸。從流程優化到技術研發，智能體的應用場景日益豐富。以百度伐謀產業級算法優化智能體為例，企業僅需用自然語言定義問題與評估標準，即可實現算法自主迭代與優化。在北京工業大學的合作中，該技術將PEM電解槽制氫系統故障檢測效率提升十倍以上；在鋼鐵生產、海上油氣開采等重資產領域，1-2個百分點的能效提升即可為企業節省數千萬成本。
OpenClaw的普及進一步加速了這一趨勢。市場調研顯示，2025年中國應用大模型及智能體的工業企業比例從2024年的9.6%躍升至47.5%，智能體正從單點試驗邁向規模化應用。忻舟解釋：“OpenClaw的核心價值在于讓一線員工通過自然語言交互即可開發智能體應用，無需依賴專業團隊。”他預測，未來工業軟件可能摒棄傳統界面，直接通過對話調用后端API實現功能。
然而，開源生態的擴張也帶來安全挑戰。針對工業企業對數據隔離、高危操作阻斷等需求，百度推出DuClaw解決方案，通過云端網絡隔離與提示詞攻擊防御技術，為OpenClaw應用筑牢安全防線。同時，百度以技能插件形式開放搜索、網盤等優勢產品能力，并推出國產開源產品DuMate，助力生態規范化發展。
如何衡量AI在制造業的落地成效？忻舟提出“可量化價值”標準：智能體調用量、流程耗時縮短等指標均可作為參考。更關鍵的是，AI技術正賦能企業業務專家——他們無需成為算法專家，即可將AI工具應用于實際生產。“當最懂業務的人開始使用AI，制造業與技術的‘雙向奔赴’才算真正實現。”忻舟說。
