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| 本文作者： 鄭佳美 | 2026-04-10 19:18 |
OpenClaw熱潮中，云端隱私數據保護的缺位，已成為不容忽視的安全隱患。也許上一秒剛給 OpenClaw 輸入了一段公司的財務數據，下一秒這條信息就已出現在云端。
當下，“安全養龍蝦”的期待正加速向本地終端匯聚，但端側盒子的有限算力，難以高效支撐復雜任務在本地的安全執行；而現有的終端脫敏方案，也往往只覆蓋文本數據，面對語音、視頻等多模態的脫敏訴求時則顯得束手無策。全模態安全脫敏能力的缺失，仍制約著 OpenClaw 在端側的落地和深度應用。
面對端側 OpenClaw 的落地難點，今天，無問芯穹正式推出 InfiniClaw Box，一個更安全、更專業、可托付的智能伙伴。
InfiniClaw Box 具備多信源融合與全模態數據適配能力，支持文本、語音、視頻等主流數據類型；采用端云一體三段式安全脫敏推理架構，實現全模態數據脫敏處理；依托無問芯穹企業級 Token 工廠，可兼顧多專業場景應用需求與高性價比 Token 消耗；產品內置 80 余個面向政務處理、投資研報、智慧辦公等垂類場景的專業 Skills，有效拓展了端側智能的生產與應用范圍。
InfiniClaw Box 直擊了本地龍蝦在模型成本、性能與隱私之間難以兼顧的核心難題，獨創了“本地脫敏 - 云端處理 - 本地回填”的端云一體三段式安全脫敏推理方案，實現了真正意義上的隱私數據絕不上云。
1. 智能脫敏階段：用戶輸入的所有文本、圖像、音頻、視頻數據，首先會通過本地多模態大模型對全模態數據進行語義特征的理解與提取，再結合預定義安全信息知識庫與脫敏模板進行二次校驗，自動識別并替換所有敏感信息如姓名、手機號、身份證號、公司機密、財務數據、醫療記錄等，生成一份脫敏后的通用請求。
2. 云端處理階段：這份完全脫敏的請求將無縫接入無問芯穹大模型服務平臺，低成本調用 GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5、Step-3.5 等行業頭部智能體大模型，利用云端最強大的大模型能力完成復雜推理、知識檢索、內容生成等任務。整個過程中，云端永遠無法接觸到任何原始隱私數據。
3. 本地回填階段：云端返回的通用結果將在 InfiniClaw Box 本地進入“隱私重構引擎”，在不泄露任何隱私數據的前提下，將被替換的敏感信息進行精準位置感知的自動回填。該過程確保數據在“脫敏-推理-回填”全鏈路中實現隱私數據零出域、結果語義無損恢復。最終輸出結果在表達完整性、上下文一致性上與純云端處理完全一致，技術上實現了隱私安全與大模型能力的解耦融合，并達到“數據不出盒、能力不打折”的最終效果。
由此，InfiniClaw Box 真正實現了 “安全養蝦不裸奔，云端智能本地享”，讓用戶在享受頂級 AI 生產力的同時，真正獲得隱私安全的底線保障。
憑借獨特的全模態脫敏能力， InfiniClaw Box 突破了大多數龍蝦盒子僅能讀取文本知識庫的局限。它支持多種硬件設備的靈活組合，能夠廣泛接入并融合多元信源：可連接家庭攝像頭、智能門鎖等設備實時獲取視頻畫面，也可以通過外接麥克風精準接收語音指令。未來 InfiniClaw Box 還可無縫接入個人電腦、智能眼鏡、手機、平板等移動生產力工具，實現文本、圖像、語音、視頻等多種模態信號的協同處理與復雜任務的跨模態執行，提供標準化開放接口，支持更多場景下的生產力安全提效與功能拓展。
03 廣泛硬件適應：本地算子優化，釋放國產端側芯片潛能
InfiniClaw Box 支持多樣化的終端硬件配置，能快速適配并挖掘各種常規性能算力盒子設備的計算潛能。在主流端側芯片上部署多模態大模型相關的算子時，InfiniClaw Box 通過主控智能體主導的深度 NPU 、GPU算子融合、張量布局（Layout）尋優及極致的顯存復用策略，Attention 和 gemm 等核心算子實現了 10% 到 40% 的加速。
目前，InfiniClaw Box 已與愛芯元智等伙伴在端側芯片優化與龍蝦盒子等方面展開深度合作，未來還將進一步打通適配更多端側芯片，持續探索本地龍蝦在國產端側芯片應用上的更多可能性。
目前，無問芯穹 InfiniClaw Box 已與包括愛芯元智、AMD、此芯科技、財搭子、萬象智維、酷愛科技、躍向等在內的多家芯片企業、智能終端設備企業及應用企業在底層芯片適配、外接終端設備互聯、以及上層應用場景探索等多個維度上建立深度合作。從芯片的軟硬協同深度優化，到多樣化外設的即插即用對接，再到行業智能體應用的前沿共創，無問芯穹期待攜手更多上下游生態伙伴，共同拓展 InfiniClaw Box 的應用邊界，助力用戶以更低成本、更高效率開啟智能化終端探索。
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