当个人开发者还在GitHub上为OpenClaw的“神奇”而狂欢时，企业级市场对这股“龙虾热”的态度，已经从最初的“FOMO(错失恐惧症)”转向了更现实的拷问：这项能把“动嘴”变成“动手”的技术范式，如何摆脱“表演式创新”，真正成为驱动业务增长的“数字员工”？
4月25日，在神州数码于深圳举办的“原力企业虾城市巡游”活动上，这个问题被反复提及。深圳，这座刚刚推出“龙虾十条”扶持政策的创新之城，成为检验AI落地成色的最佳样本。
“企业AI转型，最大的误区就是把AI当作‘工具的革命’，而非‘革命的工具’。”数焰科技CEO钱勇在现场一针见血地指出。在他看来，OpenClaw带来的“钳式进化”之所以意义重大，在于它第一次让AI有能力嵌入流程、执行任务，而非仅仅提供建议。但这恰恰是难点所在。BCG的报告显示，大量企业的AI投入并未带来实质回报，症结在于资源分散、试点零散，未能触及核心业务流程。
面对算力成本高企、数据安全红线、落地场景模糊这三座大山，企业需要一套能将“养虾”从个人极客的玩具，变为规模化生产力的系统工程。神州数码在此次活动中给出了自己的答案——“三管齐下”：通过算力、平台和安全的全栈能力，降低企业拥抱AI红利的门槛。
算力降本：从“烧Token”到“精打细算”
OpenClaw的每一次工具调用、每一次记忆检索，背后都是Token的燃烧。进入AI智能体时代，算力消耗正呈指数级增长，成为企业规模化部署的第一道“拦路虎”。
神州鲲泰产品专家孙亚楠分享了一组数据：在国计民生领域，银行因内部提效Agent的应用，Token消耗量已达过去的5倍。要支撑OpenClaw这类“高产”数字员工，传统云上API调用的成本模型难以为继。
对此，神州数码的策略是实现算力的“精细化供给”。
一方面，推出基于“鲲鹏+昇腾”技术路线的神州鲲泰OpenClaw专属算力底座，提供从旗舰版到轻量版的多种一体机部署方案。其核心价值在于“省”：通过软硬协同优化，相比传统方案可节省50%的Token消耗、降低30%的内存使用，同时实现沙箱环境的百毫秒级启动。对于金融、政务等数据安全要求极高的客户，这种本地化部署方案不仅让数据“不出域”，更通过模型本地调用，将Token成本从“海量”变为“可控”。
另一方面，针对大模型推理中算力资源管理混乱、性能不稳定的痛点，神州鲲泰与清华等伙伴合作，推出了创新的算力调度方案。通过“以存换算”和“PD分离”等技术架构，可将集群并发量提升5倍，推理响应时延降低近10倍，成本节省约10倍。这让庞大的算力不再是“吞金兽”，而是成为可按需取用的“水电力”。
平台增效：让Agent从“失控”到“管治”
算力是基础，但真正决定OpenClaw能否在企业内“上岗”的，是一套完善的治理体系。个人版的“虾”可以天马行空，但企业版的“虾”必须懂规矩、可审计、安全且高效。
“OpenClaw让我们看到了‘能不能干’，但在企业落地，必须解决‘敢不敢用’。”神州数码AIBG数智BU-AI解决方案专家杨柳春点出了核心矛盾。自主性越强，失控风险越大;权限越高，数据泄露隐患越突出。
为此，神州数码旗下神州问学平台推出了企业级自动化智能体——神州问学SmartClaw。其本质是为OpenClaw这类技术原生的智能体套上一层“企业合规装甲”。
安全沙箱：将每个智能体置于隔离的“黑房子”中运行，即使一个被攻破，也保证了爆炸半径最小。
可信SkillHub：企业内部的技能必须从可信源分发，上传时进行安全扫描，防止恶意提示词注入。
全流程审计：Agent的每一个动作、会话记录、授权操作都被记录在案，满足企业合规性要求。
智能路由降本：通过AI网关，对不同任务智能分配模型。简单任务用便宜的轻量模型(如成本仅0.2元/百万Token)，复杂推理才动用高端模型(约9元/百万Token)。这种“让合适的模型干合适的活”的策略，在保证效果的同时实现了成本透明。
这些治理能力并非纸上谈兵。在与北京一家顶尖心血管医院的合作中，神州问学SmartClaw在两周内完成了过去博士生需耗时两三年才能完成的——万余篇前沿医学论文的标注与关键要素提取工作。“数字员工”的增效价值在此刻变得无比具体。
安全兜底：划定“数字员工”的行为边界
无论算力和平台如何优化，安全始终是企业的底线。尤其是当AI智能体被赋予修改数据、操作系统的权限后，“安全悖论”便随之产生。
山石网科资深售前工程师李玉指出，企业需要为AI建立从感知到决策、再到响应治理的全生命周期防御体系。这包括明确Agent的输入边界(防止恶意指令)、认知边界(确保知识库不被污染)、系统边界(权限最小化)和演进边界(防止能力滥用)。
神州数码提供的全栈方案中，安全并非事后补丁，而是被设计为与算力、平台并行的“第三钳”。从底层的硬件级内生安全，到上层神州问学SmartClaw的权限管控与审计，再到应用层的认知安全加固，共同构成了一个让企业“敢用”的闭环。
结语
从上海到深圳，神州数码原力企业虾城市巡游的每一站，都在推动一个共识：AI智能体落地企业，绝非一场技术“快闪”，而是一项涉及算力重构、流程治理与安全筑底的复杂工程。
在此次活动上，神州数码首次向外界清晰地展示了其破解企业“养虾”焦虑的商业逻辑：用一体机方案解决算力成本和数据安全的核心痛点，用神州问学SmartClaw平台解决规模化治理的效率难题，最终让OpenClaw这类先进技术从一个“火爆的开源项目”，蜕变为企业可依赖的、能够创造真实ROI的“生产力工具”。这不仅是一场技术路演，更是一套面向AI原生企业时代的价值交付方案。
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