深圳新闻网2026年3月10日讯（深圳特区报记者 曾逸敏）在AI逐渐从过去“聊天机器人”升级为“数字打工人”的当下，我们应着重提高哪些个人能力？又会出现哪些新的发展方向？记者专访两位高校教授，谈谈这股“养龙虾”热潮带给我们的启示。

“未来，在基础类岗位，智能体的参与率将会大幅提高。”香港中文大学（深圳）人工智能与机器人理学硕士项目主任、安菲翁科技创始人武执政也是“养虾人”之一。在春节前，他就通过OpenClaw实现自动更新日程表。“这段时间使用下来，发现OpenClaw在执行简单、重复性高的任务时，准确率还不错。未来，在电商、客服等领域，类似OpenClaw这样的智能体将会有很大的应用空间。”

“但并不意味着人不重要了。相反，人更重要了。”武执政将OpenClaw比作“驾校学员”，将人类比作“驾校教练”。“学员坐主驾开车，但需要作为‘教练’的我们在副驾给他们说明要点、纠正方向，必要时替他们踩刹车。”

“未来，企业或许将从购买人力转为购买定制化智能体服务。”谈及在OpenClaw的影响下，未来可能会出现哪些新的发展方向？武执政认为，细分领域垂直化AI服务将大量涌现。“每个公司、每个人的需求是不同的，在企业内部进行私有化开发部署，既能保证企业内部数据安全，又能降本增效。”

“与此同时，随着OpenClaw的发展，‘一人公司’（OPC，One Person Company）这样的‘超级个体’也将越来越多地在深圳涌现。在资源和人力有限的情况下，智能体将能帮助‘一人公司’从一些繁琐、重复性的工作中解脱出来，而使研发人员更专注于产品研发本身。”

“OpenClaw的爆火，正在证明‘场景渗透率’的重要性——AI的核心价值不在模型参数，而在落地执行、解决真实问题。”南方科技大学教学工作部副部长兼教师发展中心主任、国家优秀青年科学基金获得者唐博认为，创业者可依托OpenClaw这个开源框架，聚焦本土电商、制造、客服等垂直场景，快速搭建垂直应用，用场景落地，形成产品差异化壁垒。

OpenClaw的爆火带动Token消耗量大幅攀升，进一步推高对算力的需求。未来，深圳还需加强哪些算力布局，才能避免因算力瓶颈制约AI发展？

唐博认为，深圳应加强低成本、普惠性公共算力平台建设，降低中小企业与开发者的使用门槛；重点布局边缘算力与本地异构算力，适配OpenClaw等智能体的本地部署需求，分流云端压力；推动模型轻量化、推理优化、算力调度等技术攻关，提升算力利用效率。

编辑：谭悦