“龙虾”出圈杠杆交易容易爆仓吗，官方下场。
深圳龙岗3月7日发布《支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》（以下简称“龙虾十条”）。随后更多消息释出，包括无锡高新区、苏州常熟市、合肥高新区、南京栖霞高新区、杭州萧山区等多地出台“龙虾”相关支持政策。
过程中，无论是政策条数还是补贴额度，都不断抬升。不难看出，从大湾区到长三角，一场以“养龙虾”为名的产业竞逐战迅速打响。
所谓“龙虾”，是开源AI智能体OpenClaw的别称，因其图标是红色的龙虾而得名。OpenClaw的火热，意味着人工智能开启从“对话”到“执行”的关键转变。于城市而言，势必将引起新一轮产业变革。
“在多智能体时代，谁先跑通闭环，谁就卡住身位。”如深圳市龙岗区人工智能（机器人）署署长赵冰冰接受每日经济新闻·城市进化论记者采访所言，率先部署“龙虾”的城市，有望占据产业变革的主动，成为未来新范式的领跑者。
随着OpenClaw爆火，相关概念OPC（One Person Company，一人公司）再度引起关注。从OpenClaw到OPC，深圳、上海、北京、杭州等头部城市，谁最有可能率先规模化部署？
还有一个值得关注的细节是，这轮产业部署，多是由县（市、区）级主导，这背后又藏着怎样的发展新趋势？
风口竞速
从大湾区到长三角，“龙虾”成为城市争相布局的产业新风口。
先是深圳龙岗推出“龙虾十条”，从部署补贴到算力支持，最高补贴400万元，试图为智能体创业者创造“零成本启动”条件。
深圳首发之后，城市间的政策加码态势肉眼可见：无锡高新区、苏州常熟市、合肥高新区、南京栖霞高新区、杭州萧山区等长三角城市先后宣布将下场“养龙虾”，政策不断细化，补贴金额上限也在逐步抬升。
从政策覆盖广度到扶持力度的持续升级，不难看出各地在这条新赛道上贴身较劲、抢位争先的强烈意图。
要读懂这场政策竞速，须先看清OpenClaw给整个AI（人工智能）产业带来的影响——OpenClaw的颠覆性在于，打破了AI技术壁垒，推动产业迈向“普惠化、实用化”的新阶段。
上海人工智能研究院总工程师沈灏向每日经济新闻·城市进化论记者指出，OpenClaw作为一款现象级开源AI智能体，降低了公众对AI的认知门槛，让社会直观感受到具象化AI载体的价值，推动技术从“巨头专属”走向“全民可用”。
这种普惠化变革催生新的产业形态，不仅带动虚拟主播、智能周边等“AI+”新业态快速崛起，更倒逼AI技术向更强的交互拟真能力演进。
更值得关注的是，OpenClaw 开辟了多AI协同调用的全新技术范式。
经济学家、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向每日经济新闻·城市进化论记者强调，OpenClaw打开了多AI协同调用的新模式，通过调用其他AI工具、云算力、软件和搜索来为用户完成复杂工作。随着时间的推移，类似应用逐渐成熟，最终将成为大势所趋。
在华东师范大学城市发展研究院院长曾刚看来，2026年政府工作报告首次提出“智能体”概念，强调“培育智能经济新形态”“支持发展适应人工智能时代的创业形态”。各地接连出台OpenClaw相关支持政策，在一定程度上，也是对国家战略部署的响应。
“OpenClaw的开源属性和跨平台能力，使其成为连接云计算与终端硬件的‘新操作系统’，催生将所有硬件‘再做一遍’的机遇。”曾刚进一步向我们表示，各大城市争相布局OpenClaw，是为了抢占“AI+制造”与“智能终端”的战略制高点。
不少人提出了一个共同的观点，OpenClaw的出现，将是城市布局AI产业的又一个“DeepSeek（深度求索）时刻”。某种意义而言，它在应用层与产业端带来的影响，甚至将更加深远。
“政府愿意在推动技术进步，尤其是打造智能经济新形态中，更好地发挥作用，陪大家一起试错。”正如赵冰冰所言，城市争相推出支持政策，也是向外界AI创业者传递“来了就留得住、留得住就能发展好”的信号。
元股证券:ygzq.hk但也需注意应对其可能存在的风险。盘和林表示，大多数“龙虾”是本地化部署，提示安全风险是应对“龙虾热”的最可行办法。除此之外，要鼓励AI大型企业开发具备安全环境的类似OpenClaw的产品，并通过开源社区不断丰富此类产品功能。
OpenClaw仍处于早期阶段，“养虾”需谨慎，安全不能忘。沈灏也提到，需要关注Agent（智能体）在信息安全方面的风险，尽快在规范规则方面予以保障。
区域生态
地方“养龙虾”政策往往伴随着OPC同步出现。
炒股配资加杠杆这不难理解，从基础能力开源到个体能够独立创业，一条清晰的传导路径背后，是地方政府在抢跑AI赛道，试图通过降低门槛来孵化下一个独角兽。
目前对于想要“养龙虾”的AI创业者来说，补贴是一大吸引力。OpenClaw虽免费开源，但“养龙虾”的过程需要消耗大量的Token（词元），这部分需要用户自费。据媒体报道，有使用者“养龙虾”月均消耗3万元。
政府的财政兜底可以帮企业度过初创期的“Token学费”，但无法替企业构建长期的成本护城河。也因此对于地方政府来说，政策加码的不只是初期的“补贴”，更是可持续的生态。
当前，国内头部城市纷纷加码布局OPC生态。北京依托中关村AI北纬社区，发布人工智能OPC服务计划，同时联动资本、高校与产业链资源，形成全国首个系统化、全周期的OPC培育体系。
深圳以政策创新引领，出台《打造人工智能OPC创业生态引领地行动计划（2026~2027年）》，提出到2027年建成超10家OPC社区、培育超千家高成长性企业的目标。
诸如此类的政策不一而足。
各地的OPC禀赋，有一个排名可以作为参考：今年2月，清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心等联合发布“2026中国OPC创业城市发展指数及排行榜”，苏州、上海位列第一梯队，深圳、北京、温州、南京等四城为第二梯队，杭州、无锡、广州、福州等为第三梯队。
排名之外，更值得关注的是城市的具体发展路径。曾刚认为，国内头部城市中，深圳和上海展现出最强的OPC规模化部署潜力。
深圳的路径是“产业纵向穿透”。依托其硬件供应链优势，深圳能快速实现OpenClaw从数字世界向物理世界的大规模扩散。无论是具身智能机器人、智能穿戴设备，还是工业质检系统，深圳都能在最短时间内完成“技术-产品-商品”的闭环。
上海的规模化路径是“生态横向复制”。在曾刚看来，其杨浦区复兴岛OPC超级个体社区的探索表明，上海“大学+大厂”的产学研协同，叠加敏捷的政府服务，已构建起适宜创新的微环境。这种模式一旦跑通，有望在上海乃至长三角的其他区域快速复制，形成多个高密度创新节点。
如盘和林所说，各地发展OpenClaw要更多依托既有优势。比如深圳的云算力供给、杭州的阿里及“六小龙”等企业集群，都是支撑其规模化部署的核心能力。
同时，OPC发展的共性瓶颈也逐渐显现。
杭州市人大常委会副主任罗卫红日前向媒体坦言，当前我国OPC产业实践仍面临传统制度框架桎梏、创业生态孤立、创新要素支撑不足等问题。这意味着，各地在密集出台专项政策的同时，必须提升政策的精准度与覆盖面。
一个关键突破口是开放政府AI应用场景和公共数据资源。罗卫红建议，在保障安全与隐私的前提下，分级分类地为OPC开放公共数据、科研数据。
关键载体
观察当下新产业的发展脉络，一个明显的趋势是，越来越多的产业政策正由县（市、区）级主导。
比如，这次各地“龙虾条例”中，深圳龙岗区、无锡高新区、合肥高新区、苏州常熟市等区、县级市成为政策发布的主体。
对此，沈灏指出，相比省、市，区级政府更贴近企业需求，能快速响应技术迭代，同时也具有更快的政策响应速度。
以深圳龙岗“龙虾十条”出台为例，据赵冰冰介绍，龙岗之所以能率先推出专项政策，核心在于搭建了专属机构，把原本分散在各部门的产业相关职能统一“收口”。
早在2025年，龙岗就成立了全国首个人工智能与机器人领域的政府直属机构——人机署，其官方定位清晰明确，统筹产业规划、生态搭建、企业服务、场景推广、安全管理等工作，专门为AI和机器人产业“兜底”。
对龙岗本地的AI企业来说，人机署是对接政务服务的“第一接口”。对政策制定而言，这样的扁平化架构，也省去了跨多部门逐级报批的繁琐流程，让决策和执行的效率大大提升。
因此，早在OpenClaw走红前，人机署就已牵头完成多项政策“预埋工程”，提前布局战略方向、储备场景资源，为这次龙岗极速响应产业热点奠定了基础。
“OpenClaw3月初爆红，龙岗区3月7日就发布了专项政策，这种惊人速度，唯有熟悉产业的基层部门主导才能实现。”在曾刚看来，这样的“龙岗速度”，恰恰是基层政府主导产业政策的独特优势。这也标志着，产业管理模式正从过去的“按部就班”，转向更灵活的“敏捷响应”。
曾刚进一步表示，这批集中落地的“龙虾”新政，预示着中国产业政策的制定正在从传统的“顶层设计”，下沉到更灵活、更懂当地产业的“基层单元”——区或局。
曾刚认为，好处在于产业政策从“大水漫灌”转向“精准滴灌”。过往的大部分产业政策多是国家和省级政府制定发布，而未来的部分产业政策则来自基层政府，呼应了企业、社会对产业政策越来越“细”的需求。
同时，产业政策的逻辑发生改变，从“拼土地、拼优惠”转向“拼生态、拼创新”。“龙虾条例”的核心不再是土地和税收减免，而是围绕数据、算力、场景、人才等创新要素构建生态，呼应了地方经济发展对新动力的诉求。
此外，区级政府往往承担着地方政策创新的“试验田”角色，小范围内的先行先试，可以为更大范围的政策落地积累经验。此次，多地“养龙虾”相关政策都处于征求意见阶段，也体现了这种谨慎探索的态度。
说到底，“龙虾”等智能体的应用研发并非朝夕之功，更谈不上成熟产业，难以短期内大规模形成生产力提升，需有长远打算。如何让资金补贴真正发挥鼓励创新的作用，需要地方政府不断地跟进调整，形成更清晰、合理的制度设计。
值得注意的是，据央视新闻报道，近期杠杆交易容易爆仓吗，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。建议相关单位和用户在部署和应用OpenClaw时，充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在网络安全风险。
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