【圆桌对话一】如何看待 OpenClaw 场景化能力与产品化突围,三大专家这样说! | 智见

【圆桌对话一】OpenClaw 场景化能力与产品化突围

对话主持

林  伟  易码能极人工智能CEO兼创始人

对话嘉宾   

陈叶超  喜马拉雅数据平台负责人

古德白  碳硅交易所 CEO

从“对话”到“执行”，OpenClaw打开了智能体的新可能。但它的价值不在技术本身，而在于能否找到数据密集、流程明确的真实场景落地；而要从“可玩”走向“可用、可规模化”，必须跨过标准化、易用性、安全与成本这几道门槛，更成为整个行业关注的焦点。

从“对话”走向“执行”，如何找到OpenClaw落地场景和价值？

面对标准化、易用性等挑战，OpenClaw如何摆脱产品化卡点？

OpenClaw开启“智能体新时刻”，如何展望未来？

在第三届AI企业应用落地场景峰会暨OpenClaw研讨会上，以『OpenClaw 场景化能力与产品化突围』为主题的【圆桌对话】，三大不同行业高管、专家共同开启思想碰撞之旅。

OpenClaw落地场景和价值

林  伟：如今 AI 技术迭代迅猛，深刻影响社会、经济与各行各业。近期，OpenClaw迅速走红，标志着AI正从对话能力迈向落地执行的全新阶段。不同行业、不同业务场景的需求差异显著，其价值也存在明显差异。

陈叶超：OpenClaw走红之后，企业内部也在积极探索。它最大的价值在于让整个行业真正对齐了“智能体”概念。同时，AI的定位也从完成单点任务的小工具，升级为可以当作实习生或初级员工来使用的协作者。

古德白：OpenClaw区别于以往只能完成单点技能的智能体，最大价值在于能够实现业务完整闭环的管线价值。依托更强模型能力，实现7×24小时将一件事从头到尾执行完毕。在所有企业场景中，最能立竿见影看到效果的当属金融、营销与获客增长，因为增收是每一家企业最核心的关切。

林  伟：OpenClaw掀起的智能体热潮，让OPC成为AI时代的一种新潮流。

古德白：一个人即可操办整场大会的现场管理与内容生成，包括视频剪辑与发布，这就是OpenClaw带来的直观效率跃升。

OpenClaw落地挑战与壁垒构建

林  伟：OpenClaw从个人应用走向企业级产品化，必须解决标准化、易用性、安全与成本四大卡点。如何让OpenClaw从“可玩”变成“可用、可规模化”，是当前最关键的命题。

古德白：目前OpenClaw企业落地的核心卡点有两个：一是缺少深度业务场景的成功案例，多数应用还停留在日历整理、文档处理等浅层；二是企业级安全与权限管理尚未解决，涉及内部保密制度、信息内外隔离等问题，传统信息化体系已成熟，但OpenClaw时代尚不清楚如何衔接。

陈叶超：OpenClaw在企业落地中面临四大卡点：第一，安全性，模型自主执行可能带来擅自修改权限、删除操作等破坏性风险，还可能造成数据隐私泄露，引发数据安全问题；第二，数据资产共享难，企业部署OpenClaw等智能体时，需要共享知识、积累数据资产等，然而，个人使用的知识、文档、工作流无法在组织内沉淀与共享，无法实现Agent技能；第三，稳定性存疑，随着上下文越来越长、内存溢出，智能体执行能力就会出现无故自我终止等问题频发，难以满足企业级可靠要求；第四，兼容性，模型升级后可能出现版本不兼容，使企业难以接受。

林  伟：目前，智能体发展时间尚短，普及落地还需要过程，不过，它也开启了从 PC 端向服务器端的技术赛道新突破，延续了互联网时代浏览器到服务端的演进趋势。部署模式上可按企业规模和安全需求灵活选择：超大型企业适合私有化部署保障数据安全，小微企业可采用 SaaS 模式，数据安全风险相对可控、成本更低。

数据作为AI的“燃料”，直接决定着OpenClaw 的执行能力，高质量数据、数据安全合规、数据流通机制等在OpenClaw 的场景化与产品化过程中扮演重要角色。

陈叶超：高质量数据建设的底层逻辑，核心在于升级企业整体知识库与提示词工程体系。公司的探索分为两个方面：一方面梳理可被 OpenClaw 调用、可对外公开且不涉及隐私的合规数据，通过专属转入机制结合网关进行权限管控，严格把控数据准入质量，从机制层面杜绝临时无效数据被调用，同时规避各类数据安全风险，严格禁止涉及隐私的文件类数据，被轻量化调用处理；另一方面推进企业知识库的体系化规整，依托统一的集群搭建基础能力，实现各类 OpenClaw 资源共享，把经过认证的知识库内容统一归集沉淀，同时持续收集整理全员迭代反馈的相关内容，不断积累形成企业专属的高质量数据资产。

古德白：站在 OPC 的视角来看，多数普通数据其实价值很低、大多属于无效垃圾数据。从逻辑层面分析，有价值的结构化数据本身无需额外做模型带入，通过 API 对接就能实现很好的业务落地与价值变现；而非结构化高质量数据基本被大厂垄断，中小企业即便获取这类数据，也很难真正落地发挥作用。

与其一味执着于搜集和堆砌数据，不如搭建完善的业务闭环流程与运行管线。当下更有价值的是业务沉淀出的 SOP 标准流程、做事规范与业务规则。这类看似是数据，实则更多来源于业务使用过程中产生的闭环沉淀数据。

林  伟：对OpenClaw执行而言，SOP是一个非常重要内容。企业里的结构化数据，依托数仓、BI、传统大数据等方式，价值挖掘已相对成熟，且同行业企业的结构化数据同质化严重，很难形成差异化竞争力。而非结构化数据恰恰是打造企业自身业务与产品壁垒的关键。

此外，企业一方面要区分好结构化与非结构化数据，借助 Skill 机制筑牢数据隐私安全防线；另一方面要重点发力非结构化数据的治理与应用，这才是企业拉开差距、构建核心竞争力的关键所在。

展望：智能体新局面

林  伟：今年被行业称之为智能体（Agent）应用元年，OpenClaw开启了“智能体新时刻”，从当下实践情况看，未来一年整个产业可能会迎来一个新的发展阶段。

古德白：OpenClaw为 AI 应用赛道带来了利好，让行业切实看到 AI 能够落地解决实际业务问题；目前 AI 技术能力其实早已超出大部分业务所需，但由于行业共识不统一，导致 ToC 落地更快、ToB 推进缓慢，即便现有技术一年前就已具备，企业场景规模化落地依旧滞后。在落地路径上可分为两类场景：个人赋能场景逻辑清晰、收益可量化，能够明确算出人力提效、时间节省等回报率，适合持续加大投入；而企业 ToB 场景不必过度纠结短期营收，关键在于找准适配场景。

从行业趋势判断，2026 年软件工程师行业将迎来剧烈变革，普通白领行业的变革节奏会延后约半年；技术变革已成定局，个人是否主动学习影响有限，未来想象力与创造力将成为人类现阶段不可被 AI 替代的核心能力，也是所有人需要重点关注的方向。

陈叶超：与传统开发模式相比，Skill 使用门槛更低、泛化能力更强，模型能够自主调用甚至调整技能、自主做出决策。OpenClaw 进一步放大了 Skill 的价值，实现人人可参与搭建，将个人与企业的能力规整、沉淀为结构化高质量技能，持续反哺大模型，让 AI 能力不断迭代变强。

当下智能体已经发生质的升级，尤其在运营场景中可以真正落地干活。未来行业趋势将十分明确：OpenClaw 会推动 AI 以可交付、能落地的智能助手形态存在，企业更看重实际业务价值产出；同时 AI 产品会进一步走向标准化、稳定化、安全合规，获得企业级认可，并且模型能力会持续正向循环迭代，AI 越强、迭代速度就越快。

林  伟：OpenClaw 能够快速普及，核心在于安装门槛低、免费开放，相比同类产品在安全与合规层面更有优势，其免费策略更多是为行业生态布局与个人行业影响力铺路。Skill 泛化工作流与 SOP 理念本质相通，AI 时代打破了大企业依靠复杂流程管控风险的固有模式，如今个人也能借助 AI 完成以往只有大企业才能落地的业务，低成本规避经营风险，大幅降低创业与业务落地门槛，行业发展空间被进一步打开。

第三届AI企业应用落地场景峰会暨OpenClaw研讨会，于2026年3月27日在上海圆满闭幕。本次峰会以“解锁AI新增长”为主题，由DTinsight中国数智发展研究中心主办，DT千川汇、TGO20组、作为智库支持，吸引来自智能制造、汽车、半导体、新能源、金融、消费、互联网、交通等泛行业，超100家头部企业CIO、CAIO、CTO、AI负责人等数字化领军者齐聚，探寻AI规模化落地路径，让AI真正成为驱动企业增长的确定性力量。

同时，大会发布了《AI大模型应用生态全景图鉴》，进行了“年度AI卓越创新实践”、“年度AI卓越解决方案”的颁奖盛典，两场【圆桌对话】探讨OpenClaw发展趋势，为AI落地把脉。