背景与价值
随着大语言模型技术的普及，全场景 AI 助手的需求日益增长。无论是通勤途中的语音笔记、户外场景的实时翻译，还是离线环境下的知识查询，移动端随身 AI 都能解决传统桌面 AI 的场景局限。OpenClaw 作为一款轻量级、可离线运行的开源 AI 框架，支持语音唤醒、多模态交互等核心功能，完美适配 iOS/Android 双平台部署，为用户打造真正的随身 AI 助手。
核心原理
OpenClaw 的移动端部署核心是将轻量化大语言模型（如 Qwen-2-0.5B-Instruct）、语音唤醒模型（如 PicoVoice Porcupine）与移动端推理引擎（如 MLKit、TensorFlow Lite）进行整合，实现三大核心流程：
- 低功耗语音唤醒：通过本地运行的轻量唤醒模型监听关键词，避免持续调用麦克风导致的高功耗；
- 本地推理加速：利用移动端硬件加速（NNAPI、Core ML）运行量化后的大语言模型，实现离线交互；
- 跨平台适配：通过 Flutter 或 React Native 统一代码底座，同时适配 iOS 的沙箱机制和 Android 的权限管理。
与传统云侧 AI 助手相比，OpenClaw 移动端部署的优势在于 100% 数据本地处理，无需依赖网络，同时延迟控制在 200ms 以内，满足实时交互需求。
部署实战
环境搭建
开始前需要准备好开发工具链：Flutter 3.16+、Xcode 15+（iOS 端）、Android Studio Hedgehog+（Android 端）、Git，同时准备一台 iOS 15+ 或 Android 10+ 的测试设备。
项目初始化
我们先从仓库初始化开始，克隆官方移动端仓库并安装依赖：
git clone https://github.com/openclaw-team/openclaw-mobile.git
cd openclaw-mobile
flutter pub get
bash scripts/download_models.sh
这里 download_models.sh 脚本会自动拉取预量化的模型文件，包含唤醒模型和大语言模型，确保后续推理无需额外下载。
iOS 端配置
打开 ios/Runner.xcworkspace，在 Xcode 中配置开发者账号，确保设备已添加到开发者团队。接着需要在 Info.plist 中添加麦克风权限申请描述，否则无法调用语音接口：
NSMicrophoneUsageDescription 需要使用麦克风进行语音唤醒和交互
配置完成后选择测试设备，点击 Run 按钮即可完成编译部署。
Android 端配置
打开 Android Studio 并导入项目，等待 Gradle 同步完成。在 android/app/src/main/AndroidManifest.xml 中添加麦克风和存储权限，这是录音和保存模型文件的基础。连接 Android 测试设备，开启 USB 调试模式，点击 Run 'app' 完成部署。
核心逻辑验证
部署完成后，我们可以在设备上验证功能。以下是 lib/main.dart 的核心交互逻辑简化示例，展示了如何初始化引擎并监听唤醒事件：
import 'package:openclaw/openclaw.dart';
void main() async {
final openClaw = OpenClaw();
await openClaw.init(
wakeWord: "小爪",
modelPath: "assets/models/qwen-2-0.5b-instruct-q4_0.bin",
);
openClaw.onWake.listen((_) {
print("已唤醒，开始录音...");
});
openClaw.onResponse.listen((response) {
print("AI 回复：$response");
// 此处调用 TTS 播放回复
});
}
预期输出是设备在休眠状态下听到'小爪'关键词后，会弹出交互界面，说出问题后 200ms 内收到本地生成的 AI 回复，全程无网络依赖。
场景落地
某户外探险团队基于 OpenClaw 部署了随身 AI 助手，核心功能包括：
