夜雨聆风18年我开始接触汽车座舱，那时候还是燃油车的天下，电车，增程，混动刚兴起不久，短短上十年时间，座舱已经大变样了。
从最开始的物理硬件操作功能，到半物理按键与半软开关操作，再到后面的语音控制，以及后面的视觉操作等。座舱以迅雷之势发展超出很多人的设想。
刚开始的座舱赋予车机的功能很少，只有简单的娱乐功能，电台功能，蓝牙功能等，到现在只要你想到的里面就能找到，座舱的功能也逐渐分类成，车控，娱乐，导航，语音，游戏等，慢慢的丰富座舱内容。
各个车厂也一直在丰富座舱功能，寻找新的出路，舱驾，舱泊等，从2D转3D，然后去年的AI大模型（如deepseek）争先恐后的上车，到现在想在车上装上小龙虾openclaw。
每一步都在探索座舱的出路，而座舱的大爆发还是电车的兴起，很多功能都需要电，油车的小电瓶不足以支持更多的功能，在电车上才有实际意义，功能类型也更多。
在openclaw出现之前，所有的座舱都是基于人机交互来的，而且是一锤子买卖，依赖车机OTA发版，费时费力。
前面一直吹嘘的语音功能，多意图，多指令，连续指令等功能，都是基于算法模型，语音功能来实现，这种的短板就很多了，比如对车机性能要求高，指令是提前设计好的，对多指令多意图的个数也有要求，连续指令的下发速度也有要求等，这些都限制了他的发展，这也是典型的一问一答。
包括现在语音增加语义词组的训练，模型的训练，算法的训练，也是一个长周期的事情。
还有以前的一些语音功能，比如成语接龙，闲聊，查询股票，天气等，都是基于已知的接口去做的查询，本身还是人机交互的结果。
还有现在的账户记忆，座椅记忆，场景积木功能等，都是基于已经设置好的功能意图来做的执行，每次的功能修改都依赖重新发版。
去年新起的豆包，deepseek大模型，这些AI大模型，本质上还是在做数据的查询，当做聊天工具来使用，只能当做一个消遣娱乐的工具。
以上都只是让座舱娱乐功能，或者人机交互功能更丰富一些，而openclaw的出现，可能会让座舱有重大的革命性的突破。
以前AI查询，语音闲聊，都是基于大模型来做的一些简单的操作，所有的功能都必须梳理成一一对应的功能点，意图必须提前设计好等。
而openclaw不一样，你可以把他当做一个活着的“龙虾”，可以不断学习的“龙虾”，把他当做你的分身。
它的底层还是AI大模型，但AI模型不再是人们津津乐道的亮点了，他可以是claude、GPT、deepseek，也可以三者融合。跟有些公司做语音，底层引擎可以是讯飞的，百度的，思必驰的，腾讯的，我只要他的引擎原子能力，至于端侧怎么实现，那是端侧的逻辑，我只要他的基础能力，根据每个公司引擎的侧重点去实现不同的功能。
openclaw也是一样，他的底层可以是claude、GPT、deepseek，也可以三者融合，在这些模型上创建一个新的层级Layer。而底层是那家，用户是无感的，也不需要知晓的，他享受的是上层的操作。
说了这么多openclaw到底能做什么呢？我理解他的作用主要有三个。
一个是他能自动执行功能，它替代了前面说的“语音的多指令多意图，一对一的功能”，他能自主的去执行命令，这种执行方式跟非openclaw的执行有本质区别，我有一百个功能，可以让openclaw根据车主的需要自主的去组合执行，只要给他赋予相应的权限，不再受限于产品方案规划的固定意图，每个车主的习惯不一样，用户习惯就不再局限于某个车厂产品的能力，可以根据自己的习惯去随意动态的设计。
一个是记忆功能，他能记住你的每一次习惯，意图，然后进化成下一个你，你的一个动作，一句话，他都能识别出你要做的事情，然后自动去执行，不再需要你去一句一句的下语音指令，也不需要你挨个去点击功能开关，或者恢复出厂设置后，再重新去登录账号，去设置相关功能，再去设置记忆等。
还有一个是强大的学习进化能力，如果遇到它不会的，没有见过的任务，他会创造新的技能，然后跟你确认是否正确，确认成功后，就自动扩展到他的知识库里面，变成了他的能力。
以上将openclaw吹得天花乱坠，但要实现这个效果，其依赖项也不少。
首先是openclaw对硬件芯片等有一定的要求，这个导致前面很多车机平台是不支持的。
其次再智能都需要你硬件支持这个功能，比如你要打开车窗，你要有车窗硬件控制器，不然也没办法实现打开关闭车窗的功能。
然后你得给他开权限，没有权限，他也没办法访问，也就没办法执行，这是系统安全保障，权限范围必须要确认好。
最后，我们负责的是座舱，座舱属于汽车的一部分，而汽车最大的要求就是人员安全问题，基于这个大前提，openclaw的使用面就会做限制，动力，制动等核心安全系统一定不能让其染指操作，它的任何失误都可能造成车毁人亡。
综上，openclaw可能是座舱的下一个风口，也可能是很多车企争相模仿的对象，是未来座舱的方向之一。
