夜雨聆风
本文作者：王庆昱 范昕冉 陈霞 祁祎喆 郭长刚 王阿娴 郭冬会 徐悦蓉 卢晓琳 牛茜楠 高洁 秦文 文艺张浩 刘佳 刘倩 刘思颖 王蕾 李菲菲 刘鑫 顾泽旭 张云飞 武俊杰*
审阅专家：金钫，空军军医大学口腔医院正畸科主任
通讯作者：武俊杰，空军军医大学口腔医院正畸科，wujunjiedds@163.com
特别感谢中华口腔医学会口腔正畸专委会房兵主委、金作林前任主委、贺红候任主委的大力支持与悉心指导！
OpenClaw，这个图标酷似一只红色龙虾、被全球开发者昵称为“龙虾”的开源AI智能体平台，正在以“不仅能思考，更能动手操作”的独特能力引发广泛关注。它由奥地利开发者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）于2025年底创建，是一个支持本地化部署的开源项目，其核心定位与ChatGPT、DeepSeek等我们熟知的对话式AI截然不同——后者更像是能提供建议的“顾问”，而OpenClaw则是一位真正拥有“手脚”的“数字员工”。用户授权后，它可以像真人一样直接操作电脑系统，自动执行文件处理、软件控制、跨平台数据整合等一系列复杂任务，将大模型的智能转化为实实在在的生产力。
去年，笔者团队曾撰写《DeepSeek大模型在口腔正畸专业中的应用探索》一文（点击跳转原文），初步探讨了对话式AI在口腔正畸领域的辅助价值，获得了较大的反响。而今天，随着AI技术从“思考”向“执行”跨越，OpenClaw这类智能体的出现，或将为正畸临床与科研工作带来更深层次的变革。它不仅可能承担起病历整理、影像资料归档、患者随访提醒等繁琐的日常事务，更有望通过自动化脚本执行，辅助医生完成数据分析、文献检索整合，甚至在数字化诊疗流程中充当“智能协作者”，但其中也可能存在安全隐患及技术挑战。本文将从OpenClaw的技术特性出发，结合口腔正畸的实际工作场景，展望这位“能干活的AI”未来可能带来的创新应用与发展方向，同时也对国内企业的二次开发和安全加固的最新进展进行了介绍。
本文导读：
• OpenClaw与DeepSeek的区别
• 为什么OpenClaw目前还不能自主独立进行正畸病例的诊断和方案制定？
• 目前OpenClaw这类智能体在正畸领域能做什么？
• 如何使用OpenClaw实现上述功能？
• 安全风险与医疗技术挑战
• 国内企业的二次开发和安全加固
• 关于Token及使用费用的问题
对话式AI与OpenClaw是完全不同的两种产品，二者之间的关系，可以被类比为“工具”与“操作工具的人”之间的关系。为了便于读者理解两者的区别，下面以DeepSeek为例，做一介绍。
DeepSeek是一个AI对话助手 特长是聊天对话、问题解答、文案生成和概念解释。是一个“会说话的顾问”，但能力基本停留在对话层面，无法直接去操作电脑上的其他软件。
OpenClaw是一个AI智能体框架 可以理解成一个“手脚齐全的数字管家”。它本身不是一个聊天机器人，而是一个能让AI获得电脑操作系统权限的“控制中心”。最大的特点是能替用户干活：比如，可以命令它“把桌面上所有PDF文件整理到‘工作’文件夹”，或者“帮我订一张下周去上海的机票”，它会自动拆解任务、打开浏览器、操作软件来帮用户完成。OpenClaw与DeepSeek的核心区别见表1。
表1 OpenClaw与DeepSeek的核心区别
事实上，在更广阔的医疗领域，强大的医学AI工具已经初具规模。例如，2026年3月发布的OpenClaw Medical Skills就是全球最大的开源医疗AI技能库，目前已收录869个精选技能，覆盖临床研究、基因组学、药物发现、生物信息学和医疗设备等全领域。该技能库专为OpenClaw/NanoClaw框架设计，每个技能都是独立的模块，能将通用AI代理转化为强大的医学与科研助手，具备连接真实数据库（如PubMed、ClinVar）、生成临床报告以及执行复杂生物信息学分析的能力，在药物研发和科研数据处理方面展现了较高的应用价值。然而，尽管它在“大医疗”领域功能强大，但在正畸这一细分领域，其关联性仍然较弱，缺乏直接可用的技能模块和针对性的临床研究成果。
这种现状恰好印证了OpenClaw在正畸领域的核心短板：它有“手”但缺“脑”。它最大的特点是能操作电脑软件，但不具备任何口腔医学的专业知识。比如可以让OpenClaw“整理桌面上关于王华的正畸文件”，它可以轻松做到。但如果让OpenClaw“根据王华的CBCT和口扫数据，出具一个正畸治疗方案”，就会遇到两个无法跨越的障碍：
缺乏专业知识的“大脑” OpenClaw的核心是任务执行框架，没有经过海量正畸影像和病例数据的训练。无法理解什么是安氏分类，无法识别头影测量点，更不懂如何平衡咬合功能与面部美学。
缺乏临床决策的“逻辑” 正畸治疗方案的制定是一个复杂的临床决策过程，需要综合考虑骨骼、牙齿、软组织、患者主诉、生长发育潜力等多重因素。这远超出了“打开软件-点击按钮-执行命令”这种自动化流程的范畴。
目前也有一些AI软件在正畸领域取得进展，例如Ceph-Net（首医研发，自动定点头影测量）、Deeplasia（德国波恩大学等研发，基于手腕片自动评估骨龄）、EfficientNet-B4（重医研发，评估正畸诱导的牙根外吸收分级）、正畸拔牙预测系统（印度班加罗尔大学）等。此外，首都医科大学白玉兴教授团队也推出了正畸智能体“B-AI”，尝试将AI应用于诊疗全流程。
但目前每个模型只擅长一件事，例如模型A会定位头影测量但不会做骨龄分析、模型B会做骨龄分析但不会软组织侧貌分析等等，而正畸诊断恰恰是需要综合判断的：除了需要评估患者的骨性分类、牙性分类、生长潜力、软组织侧貌、颞下颌关节、牙周状况等，还要考虑患者主诉、家长主诉、患者家庭情况、经济承受能力等外界因素……现有AI没有一个能把所有这些信息整合起来，给出一个“综合诊断意见”。此外，目前绝大多数AI训练数据集来源单一，绝大多数研究用的是一家医院的数据，缺乏多中心验证，同一个模型换到另一家医院、另一批患者甚至不同种族身上，准确率会掉多少？没有人能给出确切答案。
因此在目前缺乏有效“正畸大脑”的前提下，OpenClaw还很难独立进行正畸病例的诊断和方案制定。
基于目前的技术能力和医疗行业的现状，OpenClaw最务实的定位不是“AI医生”，而是医生的“AI行政助理”和“AI科研管家”。OpenClaw不碰诊断，但能包办几乎所有和“数据、文件、流程”相关的繁琐事务。
这是目前技术最成熟、最容易落地的方向。正畸医生大量的时间花在整理患者资料上，而这些工作恰恰是OpenClaw这类智能体的强项。
跨软件自动建档 当一位新患者（比如“张三”）的资料到达医生电脑的指定文件夹（如“待整理患者”），OpenClaw可以被设定为自动触发一系列操作：将文件夹重命名为“张三_正畸正颌联合治疗_初诊”；自动将文件夹内的口扫文件（.stl）拷贝到正畸设计软件的工作目录；同时，将患者的CBCT数据（DICOM格式）拷贝到影像分析软件的导入文件夹，并生成一个包含患者基本信息的文本记录。
影像资料预分类与命名 正畸患者资料庞杂，有面相照、口内照、X光片、CBCT断层等。OpenClaw可以根据文件名或图像属性（虽然它看不懂图像内容，但能读取文件的元数据和命名规则），自动将它们分类归档到“影像资料”下的不同子文件夹，并按照“姓名_日期_影像类型”的规则批量重命名。从此告别“新建文件夹(5)”这种命名方式。
复诊资料快速归集 患者每次复诊都会产生新的口扫数据或照片。OpenClaw可以监控下载文件夹或指定邮箱，一旦发现患者发来的复诊资料，就自动将其添加到该患者已存在的电脑文件夹中，并更新Excel复诊记录表。
做科研、写论文、准备病例汇报，文献检索分析是基本功。OpenClaw可以变成一个不知疲倦的文献助手，帮医生从浩如烟海的论文里捞针。
自动化文献检索与下载 可以给OpenClaw一个任务：“每天早上8点，在PubMed上用‘clear aligner’和‘orthodontic miniscrew anchorage’这两个关键词检索，把过去24小时内新发表的论文PDF下载到医生的‘D:\科研\文献\2026’文件夹里，并按关键词子文件夹分类。”多篇文献摘要提炼：当把几篇核心文献的PDF扔给OpenClaw，它可以调用大模型，帮医生生成每篇文献的核心摘要，并汇总成一个Markdown格式的表格，方便医生快速筛选哪些值得精读。
病例图片自动处理 医生在准备病例报告时，需要对头颅侧位片进行描点、对比治疗前后的重叠图。虽然OpenClaw不能自动描点（那是专科AI的事），但可以做到：当医生在头影测量软件里处理完一张片子并导出图片后，能自动将“治疗前”和“治疗后”的图片，按医生预设的排版方式（如左右对比）拼接到一起，并导出为PPT可直接用的高清图片，节省了大量手工操作PS的时间。
正畸医生在日常工作中，常常会被患者反复问到类似的问题：“戴牙套会不会疼？”“吃饭有什么要注意的？”“复诊多久一次？”“保持器要戴多久？”……这些问题本身不复杂，但每天重复回答几十遍，也是一笔不小的时间成本。如果能有一个“数字人分身”，在微信或企业微信上自动回复这些常见问题，就能把医生从重复性回答中解放出来。OpenClaw恰好具备实现这一场景的能力。
自动问答 将科室整理的常见问题库（如佩戴不适、饮食注意事项、复诊安排、口腔卫生等）导入OpenClaw，当患者提问时，自动从知识库中匹配并生成专业、亲切的回答。
接入微信/企业微信 OpenClaw可以通过微信/QQ联动功能，无缝集成到日常使用的社交平台，患者在手机上就能获得及时解答。
问题记录与统计 对于超出知识库范围的问题，OpenClaw可以自动记录下来，生成常见问题统计报告，方便医生了解患者关切、补充知识库。
安全可控 所有对话数据存储在本地或内网服务器，不经过第三方平台，确保患者隐私安全；回答内容都经医生审核，保证准确性。
具体操作 只需在OpenClaw中创建一个“正畸患者助手”技能，导入常见问题知识库（Excel表格即可），然后将OpenClaw接入科室的企业微信或微信机器人。患者发消息咨询时，AI会自动回复，遇到复杂问题则转人工。整个过程无需编程基础，在技术人员协助下1-2天即可完成配置。
对于科室的管理者或科研项目负责人，OpenClaw能帮用户从繁杂的报表中解放出来。
自动生成科室运营报表 让它每周一早上，自动从科室的病历系统或Excel表中，提取上周的正畸初诊人数、治疗开始人数、不同矫治器类型（隐形/传统）的比例等数据，并利用Python脚本自动生成带图表的PPT或PDF周报，通过企业微信或邮件发送给用户。
科研数据初步统计 如果用户有一个包含几百例患者参数的Excel表（如年龄、拔牙与否、治疗时长等），用户可以让OpenClaw写一段Python代码，跑一个描述性统计（平均值、标准差），或者做一个简单的t检验，并输出结果。
OpenClaw的本地部署已有很多互联网教程或免费安装服务，本文不再赘述。这里主要讨论如何使用OpenClaw实现一些常见的正畸辅助功能。
只需在OpenClaw的对话框里输入如下文字命令：
• 先看文件名，如果是‘张三’的资料，就在‘E:\患者档案库’里建一个‘张三’的文件夹；
• 在张三的文件夹里建四个子文件夹：“口内外照片及口扫数据”、“X线片或CT”、“病历文书”、“知情同意书”；
• 然后把文件按类型归类：图片（jpg/png）、口扫文件（stl）都放进“口内外照片及口扫数据”；CT文件（dcm）放进“X线片或CT”；文件名带“病历”、“主诉”的放进“病历文书”；带“同意书”的放进“知情同意书”；
• 整理完后，在张三的文件夹里生成一个”整理报告.txt”，告诉我总共处理了多少个文件，每个文件夹里有哪些文件”。
OpenClaw接收命令后：
它会理解你的需求，然后自动创建这个“整理流程”。下次你往那个文件夹里放新患者的资料，它就会自动执行。
只需在OpenClaw的对话框里输入如下文字命令：
• “每天早上8点，帮我做三件事：
• 第一，去PubMed上用‘orthodontic tooth movement’这个关键词搜一下，把最近一周新发的论文摘要都抓取下来；
• 第二，把摘要整理成一个表格，保存在‘E:\正畸科研\文献库’里，文件名按‘关键词_日期’的格式命名，表格要包含：标题、作者、期刊、发表日期、摘要前200字”；
• 第三，既要有英文原文，也要有中文翻译，如果有全文，帮我自动下载或给出链接。
OpenClaw接收命令后：
它会记住这个定时任务。每天早上8点，自动上网检索、下载摘要、生成表格，你打开电脑就能看到最新文献。
此项功能无需编写代码，仅需准备常见问题库即可完成配置：
• 准备知识库：可提前准备一份Excel表格作为常见问题知识库，命名为“正畸常见问题库”。表格包含两列：第一列为“问题关键词”（如“戴牙套疼”“复诊时间”“吃饭注意”），第二列为“标准回答”（经医生审核确认的准确回复）；
• 创建技能：在OpenClaw中新建一项技能，命名为“正畸患者助手”，将上述Excel表格导入作为知识库；
• 接入平台：向OpenClaw发出指令，要求将该技能接入科室的企业微信。OpenClaw会自动打开配置窗口，由操作者手动完成登录企业微信管理后台、查找应用设置、添加该技能等步骤，OpenClaw将全程记录操作流程；
• 运行逻辑：此后，当患者通过企业微信发送咨询消息时，OpenClaw将首先从已导入的知识库中检索匹配的问题关键词，找到对应的标准回答后自动回复；若问题超出知识库范围，则回复“这个问题我需要问一下医生，稍后给您回复”，并将该问题记录下来供医生查阅；
• 应用效果：例如，患者发来消息询问“医生，我戴牙套三天了还是有点疼，正常吗？”OpenClaw会自动从知识库中检索到“戴牙套会不会疼”的标准回答并进行回复，同时记录本次对话。次日，医生可查看前一晚的患者咨询汇总，了解患者的普遍关切，便于有针对性地补充知识库或调整沟通策略。
2026年3月10日，国家互联网应急中心（CNCERT/CC） 正式发布了关于OpenClaw应用的风险提示：OpenClaw为了实现“自主执行任务”的能力，被授予了极高的系统权限（如访问本地文件、读取环境变量、调用API等）。然而，其默认安全配置极为脆弱，导致了四大核心风险：
“提示词注入”风险 攻击者可在网页中构造隐藏的恶意指令，诱导OpenClaw读取后泄露用户系统密钥等敏感信息。
“误操作”风险 AI可能错误理解用户指令，导致重要邮件或核心生产数据被彻底删除，造成难以挽回的损失。
功能插件（skills）投毒风险 已有大量插件被确认含有恶意代码。安装后，攻击者可窃取密钥、部署木马，让用户设备沦为被人控制的“肉鸡”。
安全漏洞风险 OpenClaw已被披露258个历史漏洞，仅近期曝光的82个漏洞中，就有12个超危、21个高危，攻击者利用难度低。
此外，其在医疗场景的落地仍需克服多重挑战。首要问题在于医疗数据安全：本地化部署虽在一定程度上降低数据外泄风险，但Agent在运行过程中产生的大量操作日志与中间数据仍需建立完善的加密存储与访问控制机制。建议采用“最小权限原则”配置Agent可访问的文件目录与系统功能，并对所有高风险操作（如数据删除、批量导出）设置人工确认环节。
其次，医学专业技能的开发构成技术瓶颈。当前OpenClaw官方技能库以通用办公自动化技能为主，缺乏针对口腔医学领域的专业模块。未来需由医学信息学团队与临床专家协同开发专科技能，如DICOM文件解析、头影测量标志点自动识别、矫治方案合规性校验等。这些技能的开发不仅涉及AI模型微调，更需融入临床指南与专家共识的规则知识。
最后，由于OpenClaw拥有极高的系统权限，在将其用于任何涉及患者隐私数据的场景前，必须在本地或完全可控的内网服务器上进行部署，严格禁止将服务暴露在公网。务必做好权限配置和访问控制，确保数据“足不出院”。
面对国家互联网应急中心发布的安全风险提示，中国企业迎难而上展开了系统性的二次开发与安全加固。其中，微信龙虾插件作为腾讯推出的轻量级AI接入方案，可通过微信/QQ调用常用功能，实现了国民级社交应用与OpenClaw智能体的无缝联动，这仅是国内技术生态布局的缩影。
就在本月，腾讯、阿里巴巴、字节跳动、百度等十余家科技巨头在一个月内密集布局OpenClaw生态。
腾讯连推新产品，深度整合其社交与办公生态：①QClaw：更适合国内环境的定制版本，安装使用更简便，可作为大众尝试的切入口；②企业微信OpenClaw机器人：将OpenClaw能力接入企业微信，实现办公场景下的自动化任务调度；③WorkBuddy：全场景AI智能体，支持跨平台协同；④微信龙虾插件：作为轻量级接入方案，用户可通过微信/QQ直接调用常用功能，将OpenClaw的智能延伸至日常社交场景，大幅降低使用门槛。
阿里巴巴发布CoPaw与HiClaw，强调本地与云端协同能力及自定义Skill支持。阿里云同步提供一键部署服务，预装环境并集成通义千问等大模型，并与钉钉生态初步打通。
字节跳动上线云原生SaaS版ArkClaw“龙虾”，将OpenClaw从“可部署”推向“可即用”的新阶段，依托飞书生态探索企业级应用场景。
百度推出移动版OpenClaw并上架首个官方电商Skill，封装商品知识图谱与CPS供应链能力，支持跨平台比价、参数对比与口碑总结，同时通过百度智能云提供企业级服务。
鉴于OpenClaw的可能风险和应用缺陷，各公司积极进行二次开发，进行安全加固。主要代表产品及核心安全策略见表2。
表2国内OpenClaw开发主要代表产品及核心安全策略
DeepSeek等对话式AI目前均为免费使用，但在OpenClaw的使用过程中可能会产生费用，以下对此进行简要阐述。
OpenClaw和国内的各种二次开发智能体本身是开源免费的。它作为一个智能体框架，其核心代码可以在GitHub等平台免费获取和部署，不存在所谓的“安装费”或“软件授权费”。
真正的费用来自两个部分：部署资源费和模型调用费。
OpenClaw需要运行在服务器或电脑上，这会产生硬件或云资源成本：
①本地部署：如果用户选择在科室或个人电脑上运行，只需承担电费和硬件损耗，没有额外支出；
②云服务器部署：如果选择在云上运行，需要租赁云服务器。国内主流云厂商（阿里云、腾讯云、华为云）提供多种配置选择，最低配置的轻量应用服务器每月仅需9.9元起，完全能够满足个人或小团队的日常使用需求。
这是费用的大头。如前所述，OpenClaw本身没有“大脑”，它需要调用大模型（如GPT、DeepSeek等）来理解你的指令、规划任务。每次对话都会消耗Token，而Token是按量付费的。Token是AI模型计算文本的单位。1个汉字大约消耗1-2个Token，100万个Token约等于75万个汉字。目前国内主流模型（如DeepSeek、通义千问）的API调用价格已降至 0.1元/百万Tokens 左右
简而言之，OpenClaw的使用成本≈服务器费用（可选） + 模型Token费用（必选），模型调取费用是真正的支出原因，最终费用取决于用户的使用频率和任务复杂度。
好消息是，虽然模型调用要花钱，但国内多个平台提供了免费额度，足够轻度用户日常使用。以下列举2个免费渠道：
阿里云百炼
①免费额度：新用户开通即送7000万Tokens；
②有效期：90天；
③适用人群：适合刚开始尝试的用户，7000万Tokens对日常使用来说相当充裕；
④获取方式：注册阿里云账号，在百炼平台开通模型服务即可自动获得。
国家超算互联网
①免费额度：1000万Tokens；
②有效期：限时2周；
③适用人群：适合集中测试或短期项目使用；
④获取方式：这是面向所有OpenClaw用户的限时福利，需要在超算互联网平台领取。
总之，OpenClaw的费用门槛已经很低，通过各种免费渠道，医生用户完全可以在不花钱的情况下初步体验它的能力。只有当大规模、长期使用时，才需要考虑付费问题。
OpenClaw作为一个开源的AI智能体平台，能直接操作系统、调用软件，这种“动手干活”的能力，为口腔正畸的数字化转型打开了一扇新的窗户。从整理影像资料到辅助生成病历初稿，从检索文献到管理患者资料，这个“数字员工”如果能用得好，确实可以把医生从大量事务性工作中解脱出来，把更多时间还给临床思考和与患者的沟通。当然，要想真正发挥作用，还需要不断开发适合正畸的专业技能，完善安全机制，让技术与临床更好融合。
在尝试这些新工具时，信息安全始终是绕不开的问题。无论是个人数据还是患者隐私，都必须在可控、可追溯的环境下使用。医疗从来都是一件严肃的事，关乎患者的健康与信任。我们在接触新技术的同时，也需要时刻提醒自己，技术终究是手段，患者的安全与福祉才是根本。
对于正在学习和成长中的医学生、年轻医生来说，面对AI带来的变化，既不必焦虑观望，也不应盲目依赖。该掌握的临床基本功、该积累的病例经验，仍然是立身之本。技术可以辅助我们做得更快、更准，但真正做决策、担责任的，永远是人。
以上是本文的上篇内容，主要梳理了OpenClaw的技术特点、与DeepSeek的区别、在正畸领域的应用可能以及当前面临的安全挑战。下篇将聚焦实际应用场景，结合具体案例，进一步探讨OpenClaw如何在临床和科研中落地，以及国内研发机构在医疗安全方面的探索进展，敬请期待。
金钫 教授
金钫，口腔医学博士，教授，主任医师，博士研究生导师，空军军医大学口腔医院正畸科主任。美国密歇根大学牙医学院正畸科访问教授。中华口腔医学会口腔正畸专业委员副主任委员，陕西省口腔医学会第四届理事会理事。空军高层次科技人才、承担国科金面上项目5项，国家重点研发项目子课题负责人1项，国家疾病临床研究中心重点项目1项，负责科研经费500余万元。发表文章70余篇，其中SCI论文38篇。获陕西省科技进步一等奖3项，发明专利3项，主编和参编专著15部，共培养博、硕士研究生32名。
武俊杰 教授
武俊杰，博士，博士后，教授，主任医师，博士研究生导师，空军军医大学口腔医院正畸科副主任。美国德州大学博士后，四川大学华西口腔医院博士后。英国爱丁堡皇家外科学院正畸院员，中华口腔医学会口腔正畸专业委员会常委，陕西口腔医学会口腔正畸专业委员会常委，丝绸之路口腔正畸协作组常委。
王庆昱 博士
王庆昱，博士，副主任医师，第四军医大学口腔正畸学博士，美国北卡罗来纳大学教堂山分校牙学院正畸科访问学者。上海市社会医疗机构协会口腔医疗分会常务委员，上海市口腔医学会民营专委会委员，上海市口腔医学会正畸专委会青年委员，美国牙医协会（ADA）会员，美国正畸协会（AAO）会员。主要研究方向为规范化早期矫治、人工智能应用等，主编、副主编正畸专著2部，中英文论文十余篇，授权发明专利4项。
『口腔科普小今』是《中国医学论坛报·今日口腔》面向大众开设的口腔健康教育平台。在这里有一位靠谱的“小今医生”，希望用说白话、接地气的方式轻松愉快地传播普及口腔医学专业知识，提供权威、准确、实用的口腔健康信息。点击关注我们，有眼光！
“发现口腔人的精彩，满足口腔人的需要！”
——《中国医学论坛报·今日口腔》
『口腔科普小今』是《中国医学论坛报·今日口腔》面向大众开设的口腔健康教育平台。在这里有一位靠谱的“小今医生”，希望用说白话、接地气的方式轻松愉快地传播普及口腔医学专业知识，提供权威、准确、实用的口腔健康信息。点击关注我们，有眼光！
“发现口腔人的精彩，满足口腔人的需要！”
——《中国医学论坛报·今日口腔》
