# 为什么「龙虾」首先出现在电脑，而不是手机？｜AI 器物志

- 作者：苏伟鸿
- 发布时间：2026-03-05 20:00
- 分类：产品、公司、爱范儿
- 原文：https://www.ifanr.com/1656212

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> 编者按：  
> 智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。  
> AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。  
> 当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。  
> 「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？  
> 这是「AI 器物志」的第 7 篇文章。

没想到，在这个人人都在找下一个 AI 硬件的新时代，作为「旧时代」终端的电脑，却成为了今年开年最强势的 AI 载体。

原因无他——「龙虾」OpenClaw 更适合部署于电脑之中。

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一时间，作为 OpenClaw 最佳容器的 Mac mini，成了这段时间最抢手的科技单品。全世界的开发者和极客，都争相想在上面部署一个自己的 AI 智能体，即使作用还不大，也想体验一把 AI 助理自动化办事的未来交互。

**那么问题来了，为什么 AI 新时代来临之际，反而是电脑这个「旧时代」的终端成为了排头兵，而不是被寄予变革厚望，且人手一台的手机？**

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### 电脑保留着「机器交互」的底层逻辑

**道理其实很简单：比起一开始就为「人类交互」而生的手机，电脑一直保留着「机器交互」的底层逻辑。**

还记得吗？在鼠标指针、图标、按钮出现之前，电脑只有「字符」，也就是所谓的「命令行」，黑底白字，闪烁的光标，因此只有少数能用「计算机语言」的人，才能驾驭这台机器。

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随着多用户操作系统的出现、硬盘容量的提升等种种技术发展，计算机系统也需要相应做出调整，Unix 带来了树状目录结构的文件系统，时至今日仍在影响现代计算机。

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而处于降低门槛、推广计算机的考量，图形界面最终应运而生，成为了现在我们手上的计算机系统的模样。

但值得注意的是，即使发展了数十年，图形化的 OS，依旧保留了「命令行」这一种交互方式，文件存储系统也成为了计算机使用、运行的根基，这和智能手机是相当不同的。

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▲ macOS 的「终端」



电脑，或者说「计算机」，一开始就是作为「生产工具」诞生的，完整的文件存储系统对于生产力来说不可或缺，而不少专深的开发工作都需要用到命令行。用户得到计算机后，要自己配置、选取甚至开发所需要的工具和生产环境，因此「机器交互」得以保留。

**21 世纪才出现的智能手机，整个交互逻辑直接「跳级」到了图形界面，设计目标是让操作尽可能简单、直观、零门槛。**

可以说，今时今日的电脑和手机，都是面向终端用户的消费产品。但手机是更纯粹的消费产品，电脑则仍然保留了生产力工具，特别是作为开发工具的身份。

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为了保证易用性，同时照顾开发者利益，手机上的 App 被设计成封闭、即装即用的模式。虽然 App 之间仍然可以通过 API 接口互通，但本质上每个应用都是独立且功能完整的小岛。

这也导致手机的生产任务，一定程度被「框」在了 App 围栏之中，很难实现电脑那样高效。

**如果说，即使图形化的计算机系统，也保留了初期「命令行」和接口等各种「机器交互」的方式，那么智能手机在最初设计时，就只为最符合直觉的「人类交互」而来。**

更重要的是，电脑的高度可定制和可编排性虽然强大，也为病毒、黑客、恶意脚本埋下祸根。

智能手机则相反，它必须在安全和隐私上极尽收紧，核心权限被封锁，系统严格管理应用的操作空间。

为什么电脑不会被手机「杀死」，为什么 iPad 始终取代不了 Mac，原因也在于此。

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▲ 大号手机 vs 正经电脑，图源：Tom’s Guide



这样截然不同的两种模式运作了十几年，本来没有遇到什么问题，直到 AI 时代的到来。

你很难想象，从 App Store 下载一个 App，能够实现根据给出的指令，自动帮你接外卖电话、看日程安排、购物买东西，因为手机应用的权限和能力几乎仅限于应用内部。

所以才会有「豆包手机助手」这种方案，用多模态图形识别能力，让机器去模仿「人类交互」，实现 App 操作自动化，其实本质上是一种「曲线救国」——即使如此，很快也遭到了应用方面的铁腕封禁。

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▲ 豆包手机助手帮我在各个 App 种草、比价洗发水



但在 AI 诞生之前，人类已经可以写脚本控制浏览器，可以用 Python 操作 Excel，可以用命令行管理服务器，只是曾经我们必须要用「机器的语言和方式」来完成这些操作。

**OpenClaw，以及各种设计用途各异但底层大体相同的 agent，就像翻译官，接收人类自然语言的指令，将其转化为机器的语言，和电脑进行交互。**

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▲ 图源：腾讯科技



并且比起性能相对有限、后台机制严格的手机，电脑在算力、上下文、续航上都更有显著优势。

最关键的问题是，作为「消费载体」的手机，真的需要一个全自动的 AI 助手，帮我们提高「效率」吗？

当 AI 智能体真的要开始为我们干活时，它也会更倾向于站在，离「生产工具」更近的电脑一侧。

保留了老派「机器交互」方式的电脑，就这样在 AI 新时代下，反超以「人类交互」为核心的手机，成为了 AI 工作流变革最有希望的起始点。

### 当图形界面退居二线，电脑会成为什么？

从 OpenClaw 身上，我们又一次真切地看到一种可能：那些层层叠叠、彼此割裂的窗口，终有一天会被收归到一个对话框里。

我们使用电脑的方式，将迎来结构性改变。

相信对于大部分人而言，现在使用 AI 的方式，仅仅停留在让它作为一个窗口随时待命，让它帮忙写作、搜索、整理，本质上只是一个孤立的辅助工具。

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OpenClaw 则预示了第二个阶段：我们适当放手，对于一些更复杂的工作，也可以只下达指令，让 AI 执行一切，交付结果。

用编辑的工作举例，以往我们写早报周报，免不了要往返于各大媒体收集新闻源，收集新闻的过程必须手动完成，才能交给 AI 进行整理和写作。

以后，只需要在对话框中输入一句「帮我整理今天的科技独家写一个汇总」，智能体可以完成所有工作——它自动从新闻源抓新闻，然后再自动整理写作，我们只需要最后验收结果，这样的工作流甚至可以彻底自动化。

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人类使用电脑的方式从来不是一成不变的。今天很多人部署「龙虾」在一台 Mac mini上，自己却未必坐在它面前。反而更常见的画面是：在手机上的 Telegram、飞书里对着一个机器人发一句话，让它去那台电脑上跑脚本、抓信息、生成文件，再把结果回传回来。

这其实很像一种新时代的 SSH。执行发生在那台机器上，但控制界面可以漂浮在任何地方。区别只是，过去我们用命令行把指令敲进去，现在我们把意图写成一句自然语言，再由智能体把它翻译成命令、API 调用与文件操作。

这几年，电脑厂商都在卷「AIPC」，但卷的方向还停留在第一个阶段，即出厂预装一个「AI 助手」的应用，只能简单辅助用户一些简单的文字工作。

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如何把类似 OpenClaw 的能力，直接集成到系统底层，让消费者不需要复杂配置，也不需要担心安全问题，开箱就能指挥 AI 智能体帮忙快速完成任务，这才是厂商们下个阶段应该去捣鼓的「AIPC」。

早在 1982 年，人机交互领域的先驱 Bill Buxton 就在论文中提到，「自然用户界面」应该遵循的原则：「简单性高于一切」，应该利用人类在现实世界中已有的技能，减少认知负担。

回看计算机的普及史，也正是连完全不懂编程语言的普罗大众，也能轻易上手可视化的表格软件界面，比手动计算更高效地完成财务报表，本质上也是将复杂的能力进行简化。

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▲ 电子表格程序 VisiCalc 成功将向大众推广了电脑



而千百年来，人类都在用语言交流，这就是门槛最低的交互方式。

所以，五十年后的电脑，我们是不是就再也看不到图标、窗口、按钮，只剩下一个对话框，就像当年 DOS 电脑的命令行界面？

我认为不尽然，图形界面还会被保留，以方便人类直接上手微调、审核、最终控制，只是最重要的还是那个和 AI 交流的「框」。

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▲ 未来用 AI 修图的方式



经过这样改造之后的「电脑」，似乎已经不再需要大屏幕、键盘和鼠标，在性能足够的条件下，完全可以成为我们手掌上的一个屏幕。

等等，这不就是手机吗？

是，但又和我们现在的手机很不同，这让我不禁去想，似乎我们现在的移动终端，走在了一条弯路上。

这条我们曾经以为是未来，还正在带来便利创造价值的弯路，名字叫「App」。

### 结果付费时代，人类的价值在于「方向感」

在 OpenClaw 大火之后，Adobe、Salesforce 等软件商巨头都遭到冲击，股价大跌。

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▲ 今年 2 月，软件股受到 OpenClaw 冲击



乍一看好像有点奇怪，为什么一个免费的开源项目，能威胁到这些商业模式成熟的软件商？

Adobe 和微软，他们卖的是「工具」，而 AI 厂商，直接卖「结果」。

OpenClaw 预示了一个新时代的到来：以后，想要剪视频、修图片，我们不需要再去购买订阅什么剪映和 Photoshop，把钱留着买 token 给 AI 使用，为结果而不是工具本身付费。

说到底，Photoshop、Office 这些应用，都是给人类设计的，未来我们需要的是给「机器」设计的软件，这无疑是对软件业的一次彻底颠覆。

随着大部分的交互、操作，都被一个 AI 的对话框代替，生产流程将变成一个「黑箱」——我们下达需求，直接获得结果。

未来，我们学习的将是如何定义目标、拆解任务、设定边界条件，以及如何校正 AI 的输出。

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至于中间 AI 调用了哪些接口、拆解了多少步骤、组合了哪些工具，用了什么模型，并不重要。对绝大多数人来说，过程将被折叠、隐藏、自动完成。

人类的生产方式，将从「操作界面」转向「表达意图」，以及「验收成果」。

当 AI 编程能力真正成熟之后，可能都不需要「软件」，AI 响应用户需求后，直接生成需要的工具和流程完成交互。

这会是一个相当长期的过程，在当下，依旧阻力重重：国内的「豆包手机」遭到 App 方面的顽强抵抗，而国外像 Meta、LinkedIn 等平台，也在明确封禁任何自动化操作。

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争抢「入口」这回事，一直是互联网和技术发展绕不开的一个节点。作为一个正在发生的技术，手握 Android 的 Google 也已经选择了「自动化」的道路，一切都是大势所趋。

**未来，不兼容 AI Agent 的服务、平台和终端，会逐渐失去存在感；强势的工作流会倒逼软件开放接口、重构逻辑，甚至重做商业模式。谁不能被调度，谁就会被绕开。**

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▲ Google Gemini 自动化任务处理，图源：9To5Google



谈论了这么多「机器做事」以及「机器生产」，我们作为人类的价值，又会走向何方呢？

恰恰在那些无法完全被「计算」的地方——**眼光、判断、观点、问题意识。**AI 可以执行复杂流程，可以完成非人之事，但它没有感情，没有灵感，更无法替代人类对「做什么」以及「为什么做」的思考。

**我也相信，对于人类来说，「创造力」更接近一种本能，这是任何 AI 都无法取代的。**

Anthropic 公司联合创始人 Daniela Amodei，在《华尔街日报》的一个访谈中，也表达了她对人类创造力的期待：

> 关于人类创造力，有两种截然不同的观点。一种观点认为：人工智能在所有方面都会超越我们，到时候没人愿意再做任何事了。那将是多么糟糕。
> 
> 但我是一个乐观主义者，所以我倾向于第二种观点，即人类天生就渴望创造意义和创造事物，仅仅因为他们享受创造的过程。

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