百度文心AI绘图全球最红的“龙虾”，要把每个白领都变成“指挥官”
如果问到2026年春节期间AI领域最热门的“硬菜”是什么，那绝对非“龙虾”（Claw/Lobster）莫属。
这一切的起源得从一个名为OpenClaw的开源项目说起。当Peter Steinberger把AI与个人电脑和通讯软件结合起来，让AI不再只是一个“聊天框”，而是能24小时为你服务的“打工人”时，整个科技圈都轰动了。AI终于长出了可以操作电脑、执行任务的“爪子（Claw）”，国内的开发者们亲切地称这一波智能体浪潮为“抓虾”。
百度文心AI绘图看着这盘诱人的龙虾肉，国内外的大公司都按耐不住了。北京时间2月24日晚上，Anthropic在旧金山和纽约同时召开发布会，核心信息只有一句：2025年Claude Code将改变开发者，2026年Cowork要改变所有的知识工作者。那么，怎么改变呢？首先，针对插件体系下手。企业可以建立自己的私有插件市场，市场部可以安装市场工具，法务部可以装法务工具，各取所需。插件源也可以接入私有GitHub，新员工入职时会自动安装预设的插件。其次，针对职能场景，一口气推出十几个预制插件——HR的录用通知、入职计划、绩效评估；设计的评审框架、UX文案、无障碍审计；金融的财务分析、投行建模、私募尽调，全都给你搞定。第三步是打通工具生态。Claude现在可以在Cowork、Excel和PowerPoint之间自由传递文件和上下文，用户可以指派Claude在Excel中进行数据分析，结果会直接用于PPT生成演示文稿，整个过程上下文都不间断。这意味着什么呢？在发布会上，Thomson Reuters的CEO Steve Hasker直言不讳：对于律师和税务师等受信职务，工具的能力已经领先，但组织流程的改造还需要18个月才能跟上。纽交所的技术负责人也补充说：AI让“问责制”发生了变化，以前只要把需求写好并交付就结束了，但现在AI上线后需要持续监控行为和结果。经济学家Peter McCrory的数据也很刺耳：在美国，每两个职业中就有一个正在被AI渗透，数据录入、技术写作等纯执行类岗位，正是大语言模型最擅长替代的。他提出了一个“思考鸿沟”（Thinking Divide）的概念，认为全面推进AI作为员工、流程和产品的企业将会持续受益，而仅仅用AI自动化一两个流程的企业则会被逐渐抛在后头。有网友调侃，插件列表就像“暗杀名单”，直指FactSet、DocuSign、Harvey等工具。创业者们也提醒风险，数据在转换过程中可能会丢失战略上下文，多步骤流程中的错误必然会积累，授权AI访问文件可能导致错误文件被覆盖。但无论如何，Anthropic正触及企业工作流程的核心。一位企业家表示：“我们原本以为需要十年才能完成的创新，现在打算用一年时间和你们一起完成。”有大模型20天赚了去年一年的钱看着这块美味的龙虾肉，国内的AI大厂们可就坐不住了，纷纷开始“下厨”。短短几天内，Kimi、网易和阿里的“龙虾”已经全数上桌。
AGI时代来临（百度文心AI制图）在美国，AI被视为一门“科学”的生意。OpenAI、Anthropic试图通过技术断层来维持代差。而在中国，由于芯片受限以及独特的制造业生态，AI产业走上了开源和下沉的道路，将AI融入车间、手机和日常生活中。沙利文报告揭示了这一分野：到2025年下半年，中国企业级大模型的日均调用量将飙升至37万亿tokens，增长263%。市场集中度提高，前3名占比超过七成——阿里千问以32.1%位居第一。企业对开源的接受度从22.6%上升到48.5%，中国厂商占全球新增开源模型的90.2%。就在2月24日，这场中美AI的暗战浮出水面。Anthropic发布推文和博客，指责DeepSeek、月之暗面和MiniMax三家中国AI实验室通过约24000个虚假账户与Claude进行超过1600万次交互，系统性提取其推理和编程能力，用于训练和改进自身模型。然而，指控一出，舆论哗然。马斯克第一时间讽刺道：“真是绝了，他们怎么敢指责中国企业‘偷’他们从人类程序员那里获得的东西？”他补充说：“Anthropic已经犯下大规模窃取训练数据的罪行，必须支付数十亿美元的赔偿金。”网友们的质疑更为尖锐：如果中国公司确实通过API和账户付费调用，那么从形式上来看，这至少属于“合理使用产品”。知名AI评论家Gary Marcus直言这是“毫无顾忌的盗贼抱怨自己被抢劫”。更多人注意到，Anthropic选择在此时发难，正值美国讨论放松对华AI芯片出口以及中国模型在海外热度攀升之际——在OpenRouter的周榜上，中国模型占据了调用量前五名中的四席。这场风波正好印证了陈为教授的观点：AGI在数字空间已经到来，而真正的战场，正在向物理世界转移。浙江没有“卷王”，只有“结网者” 对于中国而言，关键问题不是“AGI何时到来”，而是“AGI到来后，我们能用它做什么”。中国已经多次证明自己在某些领域能够“做得更好”，强大的制造业正是AI落地的最佳土壤。在这场应用爆发中，浙江凭借其民营经济基因和数字基础设施，成为中国AI落地的实验场。上个月，炽橙科技与中国电信浙江公司、杭钢集团、杭实集团等联合在杭州举办了首届中国工业智能·杭州论坛。新年伊始，杭州炽橙科技又开始忙活一件大事，计划与浙江大学、中国电信浙江公司、杭钢集团、杭实集团等合作，打造一个工业智能创新发展中心，帮助浙江的中小企业构建智能体。在炽橙科技的展厅，名为“数字魔方”的CCHub正在展示“科幻大片”：工厂的三维模型上，传感器数据闪烁，AI智能体突然发出警报——机器波动异常！这是炽橙科技打造的“实时数字孪生AI仿真驾驶舱”。“我们的底座就像工业设备的‘翻译官’。”炽橙科技的董事长纪尧华表示，“过去设备说‘方言’，现在全都改说‘普通话’。”通过打通90%以上的工业数据格式，CCHub让每个螺丝钉都在数字世界“活”了过来。接入AI多智能体后，设备不仅能自检，还能给工程师发送“维修攻略”。
浙江的AI新篇章：让智能真正落地
AI技术正如火如荼，炽橙科技并不是唯一的参与者。走在2026年的浙江，你会发现这个地方汇聚了诸多令人瞩目的AI模型：阿里巴巴的千问（Qwen）已经在开源平台上成为了新的热门选择，下载量超越了Llama；DeepSeek凭借“低能耗、高性能”成为了国内性价比模型的典范；而蚂蚁的灵光等大模型公司也在不断深化各自的技术领域。这种集聚效应使得浙江成为了国内AI产业的重镇。专家陈为对此表示：“浙江的独特之处在于这里有许多相关的AI技术公司，比如阿里千问、DeepSeek、蚂蚁灵光等，此外，还有很多小型创新公司在AI应用领域不断探索，毫无疑问地，浙江在这一波浪潮中处于领先地位。”不过，集聚并不意味着内卷。浙江省社科院的研究员徐剑锋指出了这个省的核心优势：精准切入县域特色场景、民营制造的深度参与，以及快速响应市场的生产闭环。这意味着在浙江，AI技术并不是漂浮在空中的代码，而是温州鞋革行业的“Vali平台”，帮助老板设计新款鞋面的工具；是义乌小商品市场中，能够说多种语言的AI主播；还是蚂蚁集团开发的“安诊儿”医疗智能体，在浙江大学医学院附属第二医院里为心脏瓣膜的患者提供全天候的健康分析。这种“落地密度”才是真正的竞争优势。浙江正在做的，是将高风险技术的验证过程变得更为公共化。通过建立国家人工智能应用中试基地，实施“要算力给算力、要场景给场景”的“五要五给”机制，浙江让AI从实验室的奢侈品，变成了中小企业也能负担得起的“普惠资源”。当算力邂逅浙江智造，产业升级的大幕拉开在马年，AI的竞争规则发生了根本性变化。现在争的不是参数的大小，而是谁能够以更低的成本将模型融入产业流水线。阿里千问的业务总经理徐栋算了一笔账：推理成本每半年下降近十倍，首次包的延迟时间从2秒缩短到了500毫秒。如今，一个小型的4B模型，能力已经超过了两年前的最大闭源模型。在余杭区，2026年将推出1亿元的“算力券”和“模型券”，目标是将AI核心产业的营收推向1200亿元。这不仅仅是撒钱，而是通过政策杠杆来促进中小制造企业与AI的“第一次亲密接触”。当“算力券”与“浙江制造”碰撞时，化学反应随之产生：例如在绍兴的纺织厂，AI视觉技术取代了经验丰富的师傅来检测布匹的缺陷；在宁波的汽车零部件车间，工业机器人在大模型的调度下实现了灵活的生产。不过，陈为提醒大家，真正的挑战才刚刚开始：“我们需要更加关注人工智能与各个应用的结合，尤其是和物理空间的关联。数字空间发展迅速，但要实现真正的数实融合，必须将其应用到物理空间。”他坦言，尽管数字空间的AGI已经到来，物理世界的智能化才刚刚起步，而这正是浙江的机遇所在——这里拥有完整的制造业产业链和丰富的物理应用场景。
新一轮产业革命的到来（百度文心AI制图）当Claude Code已经能够“取代普通程序员”的工作，传统计算机教育又该如何转型呢？陈为教授表示：“软件工程和计算机教育必须进行大刀阔斧的改革，人工智能专业要向高精尖发展。从科研的角度来看，一方面要进行原创基础研究，另一方面也要注重人工智能与各个应用的结合。”浙江的应对方式是，宁愿主动迎接变革，也不愿惧怕被替代。在浙江大学，软件工程课程正在重新设计——编程不再只是编写代码，而是如何定义问题、如何与AI合作，以及如何将AI转化为解决实际问题的能力。这种定力在产业层面也有所体现。当大型企业在C端争斗不休时，浙江选择专注于B端和G端的复杂场景。在医疗领域，国家人工智能应用中试基地在浙江落户；在交通领域，AI正在优化杭州的城市大脑；在工业领域，炽橙科技通过智能体重塑制造业的底层逻辑。这是一种以空间换时间的战略——当美国还在争论“AI伦理”时，浙江已经在真实场景中用大量数据推动AI进化。正如IDC的AI研究主管迪皮卡·吉里所说，或许中国的大模型并不是全球最顶尖的，但这些模型融入工业后的发展速度是无与伦比的。从数字起点到物理深水区马年春节，中国的AI迎来了历史性的飞跃。智谱的股价暴涨42.7%，MiniMax上涨14.5%，月之暗面在新一轮融资中估值达到120亿美元。资本市场用真金白银验证了“AI商业化元年”的到来。但是，另一面是清醒的自我认知。在今年1月的AGI-Next峰会上，阿里通义千问的技术负责人林俊旸直言：“未来三到五年，中国AI企业超越美国领先者的可能性低于20%。”智谱的创始人唐杰也坦言，中美模型的性能差距“可能正在扩大”。
浙江大学的求是特聘教授陈为（受访者提供）这种审慎的自我评估，并不意味着中国的AI停滞不前。正如前OpenAI研究员、现腾讯首席AI科学家姚顺雨所说，中国已经多次展现出“极速追赶”西方技术的能力，并在某些领域“做得更好”——强大的制造业就是一个例证。陈为感叹道：“数字世界已经到达一个新的起点，AGI确实在数字空间内出现了。”然而，这并不是终点，而是新的开始。在这场变革中，中国选择了“应用驱动”，浙江则是这一战略的最佳实践者。马年大模型之争，竞争的不仅仅是速度，还有深度。浙江的答案是，把AI变成一种商业模式，将商业融入产业，将产业打造成生态系统，让数字世界的智慧真正渗透到物理世界的每一个角落。从炽橙的“数字魔方”到双环传动的智能工厂，浙江的制造业基因正在孕育出下一代真正的“具身智能”。战马已经进入深水区，前方是更广阔的未知。当数字空间的AGI成为基础设施，谁能在物理世界建立真正的智能基础？浙江的答案，或许就是中国AI的答案。“转载请注明出处”
