理想已将OpenClaw部署在AI Brain中AI Brain是在生产线边缘端进行推理计算的硬件产品，内置Orin芯片。
解决生产线检查和理想供应链数据隐私的需求。支持NVH异响/拧紧工艺/视觉缺陷等检测，类似在各个子科目下都很专业的全科医生。
模型部署和推理全在本地完成，数据不出设备，不经公有云，不走第三方服务器。
AI不会越权触碰业务数据：AI的操作范围被明确限定在授权区域内。读、写、执行，每一层的权限都需要显式配置，没有默认开放。
数据与模型推理本地化：很多OpenClaw部署方案仍然依赖云端模型API，每次调用都要把内容发给外部服务器。理想连山通过本地设备和本地大模型运行OpenClaw，风险更可控。客户信息、订单记录、财务数据等，全部留在自己的硬件里。
操作可追溯、可回滚：OpenClaw的底层用文件系统加Git做版本控制。AI改了什么，一目了然；改错了，随时回滚。没有黑箱。
图1
理想连山做了场景验证：邮件订单自动录入。
原来的流程：收到供应商发来的采购订单PDF，员工对照邮件内容，逐行核对物料编号、零件号、数量、交期，然后在飞书表格里手动更新或新增记录。每封邮件，几十行数据，容易出错，也耗时间。
将OpenClaw接入AI-Brain之后，在飞书里发一句话：
“帮我整理一下邮件里的最新订单。”
图2 图3
龙虾自动读取邮件附件，提取订单信息，与现有表格做匹配，已有的物料行更新数量，新增的物料行自动追加，处理结果和完整说明同步回到飞书表格。
图4
全程在飞书完成，不切换其他系统，不需要人工核对。
不只是省几分钟，人工比对一个物料编号填错，代价往往要到生产环节才能清楚。
将OpenClaw装进AI-Brain，能理解业务上下文，完成读取信息→智能比对→更新记录”这类有判断逻辑的任务，这类任务，在企业日常运营里每天都在重复发生。
邮件里的订单是一个场景。同样的逻辑，可以走进审批流、报价单、异常预警，走进任何需要感知、决策、执行的业务节点。
AI-Brain不只是让OpenClaw跑起来的硬件，而是一个以记忆、Skills和执行力为核心的本地AI基座。
理想连山工程师针对工业场景预装了精选的Skills，将专家经验沉淀为记忆，业务逻辑封装为可执行的能力——拿到的不是一只等待配置的龙虾，而是一只养好的、开箱能干活的。
理想连山在做的事是让AI在企业里产出可以被预期、可以被复制的执行结果。
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