“跑通了。”2026年3月的一个凌晨，比邻智联(重庆)科技有限公司工程师胡飞波盯着屏幕上的串口调试软件说。他和同事王政和周雪梅，把一只“龙虾”放进了模组里。他们一个搭骨架、一个通外设、一个赋智能，将“虾”OpenClaw“驯服”进模组，让模组都长出“手”和“脚”。

　　当前OpenClaw的落地仍面临云端依赖带来的隐私泄露、成本高企问题，为让AI的“动手能力”真正落地到硬件终端、适配企业与行业的实际应用需求，比邻智联(重庆)科技有限公司作为中国移动旗下专业模组公司，对OpenClaw进行彻底的端侧化、硬件化改造，将这一核心能力固化到每一块AI模组中，端侧跑、本地控、零负担，让硬件自带安全、自主、永不离线的“数字员工”。

　　胡飞波：搭骨架，奠定系统方向与根基

　　胡飞波作为平台工程师，负责OpenClaw核心集成与模组基础架构，承担基础运行环境的搭建，并主导Claw Channel插件的开发工作。胡飞波是“驯虾”团队里最先“入坑”的人，他承担起“搭骨架”的任务，围绕OpenClaw核心集成，梳理模块依赖、搭建基础运行环境，逐步打通模型调用与数据链路，使系统从零开始真正运转起来。

　　在此基础上，他主导完成Claw Channel插件及Agent Skills的开发，统一通道接口、沉淀技能能力，为系统扩展与智能体应用奠定基础，让整个系统有了方向与根基。

　　王政：通脉络，让AI“摸”到真实世界

　　王政作为驱动工程师，负责模组外设驱动与底层硬件抽象层，承担外设驱动的开发与封装，并维护各模块之间的解耦设计。如果说胡飞波负责的是“大脑”和“神经”，那王政负责的就是“手脚”。

　　“OpenClaw再聪明，如果指挥不动硬件，那也只是个空想家。”王政的任务，就是给AI装上能干活的身体。市面上的硬件设备五花八门，各种协议像不同的方言，互相听不懂。王政要做的事，是设计一套通用的“翻译官”，它不仅需要适配各种各样的硬件设备，更需要让这些设备主动上报自身能力。这样，OpenClaw就能清晰了解每个终端具备哪些能力，并能直接调用这些能力，让智能体真正“摸”到真实世界。

　　为了让这些“手脚”真正听“大脑”的话，王政一头扎进协议研究里。他深入钻研OpenClaw的节点网关协议与MCP协议，攻克节点功能技术难题。通过他的工作，终端设备能够主动上报自身能力，将物理世界的状态转化为标准化的数据流，真正实现了智能化，静候“大脑”的调用，并且打通了从“感知”到“行动”的整条路。以前，传感器信号可能只是一个冰冷的数字；现在，通过他构建的自动化链路，这个数字能直接触发一系列复杂的AI行为。让AI不再悬浮于云端，而是真正“摸”到了真实世界，并能做出反应。

　　周雪梅：赋智能，让端侧模型“跑得快、想得对”

　　周雪梅作为协议工程师，负责端侧AI工具链集成与应用开发，承担AI工具链的集成工作，并主导AI模型的选型与应用开发。在AI全链路建设中，周雪梅主导从模型选型、工具链集成到推理加速的全流程技术攻坚。

　　面对初始推理时延达1.2秒、无法满足产线实时性要求的技术瓶颈，周雪梅通过模型量化与算子优化实现推理加速：利用剪枝、蒸馏及FP32转INT8等技术，在精度损失低于1%的前提下，将模型体积压缩75%；最终，推理时延由1.2秒降至600毫秒，确保了AI在高频率产线环境下的实时性与可靠性。进一步构建易用的AI生态，她主导开发了模板库，将复杂的图像识别、异常检测等底层算法转化为“即插即用”的功能模块，助力OpenClaw用户通过工程化配置即可实现算法的快速上线。这一系列举措不仅夯实了端侧AI的技术底座，更为OpenClaw模组的大规模商业化落地扫清障碍。

　　“断网不断智”——三人合力打通最后一公里

　　三个模块各自跑通后，真正的考验来了——联调。

　　第一次整机测试，胡飞波在操作界面输入指令，OpenClaw接收指令、任务拆解、调用AI模型进行推理，通过Channel插件下发指令，驱动层收到信号，设备“嗡”的一声转了起来。

　　“成了！”三个人击掌相庆。三人将OpenClaw彻底端侧化、硬件化，把AI的“动手能力”固化到每一块AI模组中，让硬件自带安全、自主、永不离线的“数字员工”。更灵活的是，比邻智联OpenClaw在模型接入上实现突破：它既可无缝连接云端大模型，充分调用云端智能能力；也可直接接入本地端侧模型，保障隐私、降低延迟、节约费用。用户可根据场景自由权衡性能与成本，真正实现“模型任选，为我所用”。