最近，一款图标酷似红色龙虾的开源AI智能体OpenClaw爆红出圈，在全网掀起“养虾”热潮。它能接入各大主流大模型作为“大脑”，直接操控用户的鼠标键盘和浏览器，将指令自动转化为实际行动，真正让“单人成军”的创业构想落地。
图源：视觉中国
这股热潮不仅吸引了极客与开发者，更在全国两会期间引发了高度关注。全国人大代表、苏州市市长吴庆文在接受采访时明确表示，已经关注到OpenClaw，并透露苏州正在研究面向创业者的相关扶持政策。
面对这一极具潜力的人工智能新业态，江苏多地闻风而动，密集出台了一系列针对OpenClaw及OPC（一人公司）的专项扶持政策。一场围绕算力、场地、资金与应用场景的全方位“抢人”大战，正在这方火热的AI“虾池”中全面打响。
无锡第一时间响应了这股浪潮，向创业者抛出了重磅的支持举措。
3月9日，无锡高新区发布《关于支持OpenClaw等开源社区项目与OPC社区融合发展的若干措施（征集意见稿）》。12条“养龙虾”政策，从资金到场地给予全方位包裹式扶持。该区不仅鼓励本地云平台设立“OpenClaw服务区”并给予最高100万元的全额补贴，还为初创项目提供最长3年的办公场地“零房租”支持。
来源：无锡日报
为了攻坚核心技术，无锡对利用开源工具实现机器人等关键技术的项目，开出了最高500万元的重磅支持，并向首次来区创业的优秀贡献者提供最高12万元的生活补贴。
在市长点题后，苏州本土企业同样于3月9日迅速推出对标OpenClaw的“蓝色版龙虾”BoClaw，这款面向开发者和知识工作者的生产力工具，实现一键化、可视化极简安装，内置36项分属六大类的技能，全方位覆盖日常工作需求；其创新的记忆系统让AI拥有“个性化记忆”，解决了传统AI“记不住、不了解”的痛点，且所有数据本地存储，支持私有云、离线部署，从源头保障数据安全。
图源：BoClaw官网
同日（3月9日），常熟市推出了《加快打造OpenClaw等开源社区推动产业高质量发展的若干措施（征求意见稿）》，包含13条硬核举措，涵盖免费部署培训、算力数据补贴、OPC创业支持（提供30天免费办公住宿餐饮及高铁补贴）、最高200万元购房补贴等，旨在打造全国具有引领力的“AI+”创新应用示范区。
在技术落地和行业培育上，苏州也是动作不断。3月20日，苏州还将举办OPC实战能力大会暨OpenClaw战略公开课，邀请火山引擎、飞书、移动云等技术专家，围绕企业级AI架构、人机协同等方向展开分享，为开发者提供实操路径；苏州移动同步推出OpenClaw免费专业安装服务，扫码即可申请部署，大幅降低技术门槛。
在省会南京，多个主城区和开发区接连发布重磅政策，从资金到生态全面赋能。
江宁开发区紫金山科技城 openclaw 龙虾在3月10日推出“龙虾六条”，从算力、空间、资本、人才、场景、服务六大维度发力。算力方面按合同额30%补贴，年度最高200万元。
图源：南京日报
3月11日，玄武区江苏国际数据港发布“龙虾七条”，整合算力、空间、人才、服务、金融、场景、数据七大核心要素。每年投放不超过2000万元算力券，单个项目补贴算力费用的50%，年度最高100万元。
栖霞区同日（3月11日）发布10条新政，重点面向高校创业团队，依托栖智OPC云平台提供免费OpenClaw部署和开发工具包，给予免费算力和大模型API调用补贴。
此外，雨花台区的企业也顺势推出了打通云端与本地的Hzclaw（汇智大龙虾）智能体平台，助力AI生产力加速走向普惠。
其他设区市也结合自身禀赋精准发力。
常州西太湖人工智能国际社区于3月10日发布“X-Claw十条”，专门设立1亿元OPC专项基金，优质项目最高可获“500万专项资金+500万股权投资”。对海外联合研发最高补助100万元，并提供首年“零租金”办公空间与最高200万元的算力补贴。当日，常州一站式综合服务平台已正式上线，线下服务中心也于本周投入运营。
图源：常州发布
连云港与扬州则主打实操落地，手把手教学。
3月9日下午，连云港海州区数据局牵头多部门举办首场 “龙虾”应用培训，现场采取手把手教学、一对一指导的方式，帮助开发者快速掌握 OpenClaw 的使用方法，降低技术门槛。
3月12日，扬州线下“养龙虾”实操课程在运河“数模方”人工智能创新社区开启，通过实操教学让更多创业者和开发者了解并运用OpenClaw，为当地AI智能体产业发展培育基础人才。
各地扶持政策的火热，无疑为OPC这一新业态注入强劲动力。然而，“把电脑完全交给AI”的背后，潜藏的数据与安全风险绝对不容忽视。
针对个人“玩家”和初创企业，网络安全专家也敲响了警钟。国家互联网应急中心发布风险提示指出，OpenClaw默认的安全配置极为脆弱，攻击者一旦找到突破口，就能轻易获取系统完全控制权。
在拥抱“单人成军”的生产力飞跃时，各位“养虾人”务必绷紧安全这根弦！建议在独立的虚拟机或沙箱环境中进行测试，严格管理敏感数据目录，避免因盲目跟风而造成不可挽回的隐私泄露与数据损失。
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