OpenClaw 这款开源机器人项目最近引发了广泛关注，它让机器人第一次拥有了类似'记忆'的能力。这种原本只在科幻作品中出现的'天网'级技术，如今已在 GitHub 上公开了源代码。
全球开源机器人社区被这一动态点燃。视频中，搭载 OpenClaw 系统的宇树人形机器人在室内活动，其配备的激光雷达、双目视觉及 RGB 相机捕捉的海量数据被输入到一个核心处理单元中。
这台机器人开始理解空间和时间，这在以往的设备上从未出现过。它不仅区分房间、人和物体的位置，还能记住特定时间点发生的事件。开发团队将这种能力命名为'空间智能体记忆'，意味着机器人从此拥有了关于世界的长期记忆。
消息传出后，OpenClaw 发起人 Peter Steinberger 也进行了转发。这被视为具身智能领域的里程碑：OpenClaw 正式学会了感知物理空间和掌握时间规律。
开源机器人进化到了什么程度？
项目上线后，社区反响热烈。一部分人认为这是边缘 AI 领域的史诗级跨越，是具身智能的突破口；另一部分人则担忧隐私问题。如果机器人能摸清家人的生活规律，谁爱去厨房、垃圾何时倒都一清二楚，这种全知视角若缺乏伦理约束，确实令人不安。
虽然视频演示基于宇树机器人，但 OpenClaw 并不挑硬件。无论是激光雷达、立体相机还是普通摄像头，甚至旧 iPhone 中的激光雷达，只要硬件算力允许，都能运行这套系统。它不依赖 ROS，支持自主避障和 SLAM（即时定位与地图构建）。
以前的机器人为何显得'笨'？
对比之下，传统机器人之所以显得不够聪明，主要有三个原因：
- 大模型通常只有静态知识，知道世界常识，却记不住你五分钟前把钥匙扔哪了。
- 缺乏空间感，在虚拟聊天尚可，面对现实空间如'厨房在客厅左边'时反应迟钝。
- 只能处理文本搜索，难以应对海量的视频流和深度数据。
面对成百上千小时的画面和三维空间变化，旧技术难以处理现实世界的数据洪流。
SpatialRAG：给机器人装上 3D 大脑
开发者拿出了核心方案——空间智能体记忆和 SpatialRAG。该系统的逻辑非常硬核：它将视频、雷达、图像和运动数据融合，构建一个体素化的世界模型。简单来说，就是把空间切成无数小方块，为每个方块贴上标签和坐标。机器人的大脑因此成为一个能容纳物体、房间、形状、时间、画面和点云的多维仓库。
有了这套系统，机器人能在物体、空间、语义等多个维度进行搜索，真正拥有了空间记忆。它能回答诸如'我钥匙落哪了？'、'上周谁来过？'、'谁在厨房待最久？'这类具体问题。
延迟与架构的平衡
针对网友担心的延迟问题，开发者解释称，这不是靠每秒 20 次的精细控制来运行的，而是一个大脑指挥官。指令发出后，具体工作异步执行，不会卡顿。
此外，将大模型直接装入硬件不难，难的是让它持续记住时间、地点和事件的物理上下文。OpenClaw 提供的不只是接口，而是一套基础设施，包括子代理调度、协作协议、安全审核和插件系统，使其比原生代码更适合充当机器人的'前额叶'。
一位工程师指出，最厉害的不是理解空间，而是让系统在混乱的现实环境中稳定运行。现实世界里传感器冲突、光线变化、人影晃动和硬件故障频发，这些在仿真中很难完全模拟。
具身智能的最后一公里
这次尝试表明，让 AI 有身体不难，难的是产生跨越时空的物理记忆。当机器人懂得前因后果并记住地点，它就不再是智能音箱，而是真正的物理代理。
随着这一切开源，每个人都能参与构建机器人大脑。也许真正的机器人时代，就是从这一刻开始起步的。家用机器人的大门，或许真就被这只'开源爪子'给挠开了。
