OpenClaw 是一个开源的、面向具身智能（Embodied AI）与机器人操作研究的多模态大模型框架，由上海人工智能实验室（Shanghai AI Lab）联合多家机构于 2024 年发布。它聚焦于'视觉 - 语言 - 动作'（Vision-Language-Action, VLA）联合建模，旨在让 AI 不仅能理解环境和指令，还能生成可执行的、细粒度的机器人控制动作序列（如关节扭矩、末端位姿、抓取姿态等），支持真实/仿真双环境部署。
核心特点包括：
- ✅ 多模态对齐：统一编码图像、语言指令、机器人本体状态（如关节角度、力觉反馈）；
- ✅ 动作生成范式：采用'tokenized action'设计，将连续动作离散化为可学习的 action tokens，便于大模型端到端生成；
- ✅ 开源生态：提供预训练模型权重、仿真环境（基于 ManiSkill2）、真实机械臂适配接口（如 UR5e + Robotiq 2F-85）、数据集（OpenClaw-Bench）及训练/推理代码；
- ✅ 支持指令微调（IFT）与强化学习（RL）协同优化，提升泛化性与鲁棒性。
OpenClaw 不是单一模型，而是一套方法论 + 工具链，代表了 VLA 领域从'描述性理解'迈向'具身执行'的重要实践。
# 示例：使用 OpenClaw 推理（伪代码，基于其官方 API 风格）
from openclaw import OpenClawPolicy
policy = OpenClawPolicy.from_pretrained("openclaw-vla-base")
observation = {
"rgb": torch.tensor(...), # shape [3, 224, 224]
"state": torch.tensor([q1, q2, ...]), # joint positions
"instruction": "Pick up the red block and place it on the blue tray"
}
action_tokens = policy.predict(observation) # 输出离散动作 token 序列
real_action = policy.decode_actions(action_tokens) # 解码为真实机器人控制信号
OpenClaw 在真实机械臂（如 UR5e + Robotiq 2F-85）上部署时，并不直接输出底层实时控制信号（如 1kHz 关节力矩或 PID 指令），而是采用'分层协同架构'来系统性应对延迟、安全与闭环控制三大工程挑战：
1. 延迟（Latency）缓解策略
- ✅ 动作序列预生成 + 缓冲执行： OpenClaw 的 VLA 主干模型以 ~0.1–0.5 Hz 频率（取决于视觉编码器与模型大小）生成多步离散动作 token 序列（如 10–30 步，每步对应约 200–500 ms 的宏观行为），而非逐帧决策。实际执行由轻量级下游控制器（如基于时间的轨迹插值器或 MPC）以 10–100 Hz 实时解析并平滑执行，大幅降低对大模型推理延迟的敏感性。
- ✅ 视觉输入异步缓存与关键帧触发： 使用独立线程采集 RGB-D 流，仅在检测到显著状态变化（如物体位移 > 5 mm 或抓取状态切换）时才触发 OpenClaw 新一轮推理，避免冗余计算和累积延迟。
2. 安全约束（Safety Constraints）保障机制
- ✅ 三层安全防护嵌套：
- 顶层（语义层）：在 prompt 中硬编码安全规则（如
"Never move faster than 0.1 m/s near human"），并在微调数据中注入大量安全失败案例（safe-failure demonstrations）； - 中层（运动层）：集成开源安全中间件（如
ros_control的joint_limit_controller和cartesian_limits），对 OpenClaw 解码出的末端位姿/关节目标自动进行碰撞检测（使用 FCL 或 Bullet）与关节限位裁剪；
- 顶层（语义层）：在 prompt 中硬编码安全规则（如
