最近OpenClaw很火对很多做机器人、做无人系统的人来说它最吸引人的地方不只是“又来了一个新工具”而是它让一个原本听起来还有点远的问题开始变得具体起来AI 不只是回答问题而是直接执行任务。那么当OpenClaw进入无人机领域它到底能做什么带着这个问题我们最近做了一次很直接的尝试用OpenClaw去学习和控制无人机相关流程。这次探索的重点是想进一步验证当大模型能力开始进入无人机系统后它究竟会怎样改变无人机的控制方式以及未来的开发模式。我们主要围绕这个方向在探索两件事尝试用OpenClaw配合大模型智能控制无人机。思考如何借助OpenClaw提高无人机的开发效率。OpenClaw控制无人机01 让OpenClaw学会“操作地面站”站在产品落地的角度看我们认为OpenClaw控制无人机首先有一种非常现实的路径直接控制无人机地面站。为什么我们会先从这条路切入因为对于大多数无人机系统来说地面站本身就已经承载了完整的任务链路设备连接、状态显示、前方视频回传、参数配置、任务下发、起飞前检查、飞行监控等等。换句话说人怎么通过电脑或App控制无人机AI 理论上也可以沿着同样的交互逻辑去学习。但这里有一个很关键的前提OpenClaw不是一上来就会操作地面站的。它需要被一步一步教会。比如怎么登录我们的Web地面站怎么连接飞机起飞前需要检查哪些状态检查到什么程度才可以执行下一步异常时应该停在哪一步。这些都不是“自动会”的而是需要工程师把规则、流程和判定条件教给它再让它在交互中不断记住。在这个过程中它会基于实时界面信息做分析再去执行相应的点击、选择和操作。这是我们目前已实现并完成完整演示验证的方案其核心逻辑是让OpenClaw模拟人类操作习惯通过操控无人机地面站间接实现对无人机的自主控制。这条路最有价值的地方不是“替代飞手”而是说明了一件事AI正在从“理解文字”走向“理解界面”再进一步走向“理解真实世界中的任务流程”。这对无人机行业意味着什么意味着未来很多原本依赖人工重复操作的软件流程都有机会被重新定义。这一场景不禁让我们联想到凯文·凯利在《失控》中描述的人工生命实验汤姆·雷的 Tierra 实验。该实验中研究人员仅在系统中放入一段80字节的“亚当”程序该程序具备自我复制、10% 随机变异及死亡机制最终演化出远超人类手写最优解的精简代码有力证明了代码可像生命一样自主繁殖、变异、竞争与进化。作为程序员出身的我当年看到这一描述时充满质疑而如今OpenClaw与大模型的深度融合让AI能够理解复杂操作逻辑、自主完成无人机操控这一现实早已超越了当年的想象深刻印证了技术演化的无限可能。02 让OpenClaw直接面向无人机接口除了地面站路径我们也在思考第二种方式把OpenClaw放到更靠近机体控制链路的位置直接对接无人机API、传感器数据和任务状态。这条路的想象空间更大。如果能够真正打通那么AI不只是“会点按钮”而是可以直接基于飞控接口、传感器输入和系统状态参与更底层的任务执行与控制决策。但这条路难度也明显更高。至少在现阶段机载算力、系统耦合、安全边界、实时性要求等都是必须正面解决的问题。尤其是对无人机这样的系统来说任何控制链路的变化都不能只看“能不能跑起来”更要看“是否稳定、是否可验证、是否足够安全”。目前这一方案已经在仿真环境中完成初步部署与验证。后续我们计划继续围绕接口适配、任务流程封装和系统协同展开完善并进一步将相关能力封装为ProSim内可调用的OpenClaw技能包。通过这种方式用户可以在仿真环境中更便捷地体验和验证 OpenClaw控制无人机的完整流程也为后续从仿真走向真实系统打下基础。用OpenClaw控制仿真无人机飞一个五角星所以在我们现阶段的判断里更现实的方式不是二选一而是协同。一边是地面站侧负责交互、监控、流程执行和更高层的任务理解另一边是机体侧逐步开放接口让OpenClaw能够读懂更多系统状态、参与更多开发流程。这两部分结合起来才更可能成为未来无人机与机器人系统里真正可落地的AI架构。03 研发效率说到底我们关注OpenClaw不是为了追一个概念。而是因为它让我们看到了一种新的可能未来的无人机开发不一定只是“人写代码—人调参数—人点地面站—人反复试飞”这一条路径。AI 可以成为流程的一部分成为交互的一部分也可能成为研发提效的一部分。它未必会立刻替代现有的软件和硬件逻辑但它很可能会推动整个开发架构发生变化。尤其对于无人机等机器人来说未来的系统设计可能不再只是单纯围绕“功能模块”展开而是要重新思考如何让AI更自然地接入控制链路如何让交互逻辑更适合AI学习如何让仿真、地面站、接口层、任务层形成一套新的协同方式这些才是我们更关心的问题。04 写在最后这次的尝试对我们来说更像一个开始。我们已经看到AI不再只是回答问题它正在逐步进入软件界面、进入流程执行、进入真实系统。而无人机恰恰是最值得被重新思考的一类应用载体。如何让无人机研发更高效始终是阿木实验室一直在思考的问题。关注我们持续看见无人机研发的更多可能。如果您有感兴趣的技术话题请在留言区告诉我们关注阿木实验室更多技术干货不断更新开发遇到棘手难题可以上阿木官方论坛bbs.amovlab.com有工程师亲自解答10000无人机开发者和你共同进步
OpenClaw控制无人机，是整活还是真方向？
最近OpenClaw很火对很多做机器人、做无人系统的人来说它最吸引人的地方不只是“又来了一个新工具”而是它让一个原本听起来还有点远的问题开始变得具体起来AI 不只是回答问题而是直接执行任务。那么当OpenClaw进入无人机领域它到底能做什么带着这个问题我们最近做了一次很直接的尝试用OpenClaw去学习和控制无人机相关流程。这次探索的重点是想进一步验证当大模型能力开始进入无人机系统后它究竟会怎样改变无人机的控制方式以及未来的开发模式。我们主要围绕这个方向在探索两件事尝试用OpenClaw配合大模型智能控制无人机。思考如何借助OpenClaw提高无人机的开发效率。OpenClaw控制无人机01 让OpenClaw学会“操作地面站”站在产品落地的角度看我们认为OpenClaw控制无人机首先有一种非常现实的路径直接控制无人机地面站。为什么我们会先从这条路切入因为对于大多数无人机系统来说地面站本身就已经承载了完整的任务链路设备连接、状态显示、前方视频回传、参数配置、任务下发、起飞前检查、飞行监控等等。换句话说人怎么通过电脑或App控制无人机AI 理论上也可以沿着同样的交互逻辑去学习。但这里有一个很关键的前提OpenClaw不是一上来就会操作地面站的。它需要被一步一步教会。比如怎么登录我们的Web地面站怎么连接飞机起飞前需要检查哪些状态检查到什么程度才可以执行下一步异常时应该停在哪一步。这些都不是“自动会”的而是需要工程师把规则、流程和判定条件教给它再让它在交互中不断记住。在这个过程中它会基于实时界面信息做分析再去执行相应的点击、选择和操作。这是我们目前已实现并完成完整演示验证的方案其核心逻辑是让OpenClaw模拟人类操作习惯通过操控无人机地面站间接实现对无人机的自主控制。这条路最有价值的地方不是“替代飞手”而是说明了一件事AI正在从“理解文字”走向“理解界面”再进一步走向“理解真实世界中的任务流程”。这对无人机行业意味着什么意味着未来很多原本依赖人工重复操作的软件流程都有机会被重新定义。这一场景不禁让我们联想到凯文·凯利在《失控》中描述的人工生命实验汤姆·雷的 Tierra 实验。该实验中研究人员仅在系统中放入一段80字节的“亚当”程序该程序具备自我复制、10% 随机变异及死亡机制最终演化出远超人类手写最优解的精简代码有力证明了代码可像生命一样自主繁殖、变异、竞争与进化。作为程序员出身的我当年看到这一描述时充满质疑而如今OpenClaw与大模型的深度融合让AI能够理解复杂操作逻辑、自主完成无人机操控这一现实早已超越了当年的想象深刻印证了技术演化的无限可能。02 让OpenClaw直接面向无人机接口除了地面站路径我们也在思考第二种方式把OpenClaw放到更靠近机体控制链路的位置直接对接无人机API、传感器数据和任务状态。这条路的想象空间更大。如果能够真正打通那么AI不只是“会点按钮”而是可以直接基于飞控接口、传感器输入和系统状态参与更底层的任务执行与控制决策。但这条路难度也明显更高。至少在现阶段机载算力、系统耦合、安全边界、实时性要求等都是必须正面解决的问题。尤其是对无人机这样的系统来说任何控制链路的变化都不能只看“能不能跑起来”更要看“是否稳定、是否可验证、是否足够安全”。目前这一方案已经在仿真环境中完成初步部署与验证。后续我们计划继续围绕接口适配、任务流程封装和系统协同展开完善并进一步将相关能力封装为ProSim内可调用的OpenClaw技能包。通过这种方式用户可以在仿真环境中更便捷地体验和验证 OpenClaw控制无人机的完整流程也为后续从仿真走向真实系统打下基础。用OpenClaw控制仿真无人机飞一个五角星所以在我们现阶段的判断里更现实的方式不是二选一而是协同。一边是地面站侧负责交互、监控、流程执行和更高层的任务理解另一边是机体侧逐步开放接口让OpenClaw能够读懂更多系统状态、参与更多开发流程。这两部分结合起来才更可能成为未来无人机与机器人系统里真正可落地的AI架构。03 研发效率说到底我们关注OpenClaw不是为了追一个概念。而是因为它让我们看到了一种新的可能未来的无人机开发不一定只是“人写代码—人调参数—人点地面站—人反复试飞”这一条路径。AI 可以成为流程的一部分成为交互的一部分也可能成为研发提效的一部分。它未必会立刻替代现有的软件和硬件逻辑但它很可能会推动整个开发架构发生变化。尤其对于无人机等机器人来说未来的系统设计可能不再只是单纯围绕“功能模块”展开而是要重新思考如何让AI更自然地接入控制链路如何让交互逻辑更适合AI学习如何让仿真、地面站、接口层、任务层形成一套新的协同方式这些才是我们更关心的问题。04 写在最后这次的尝试对我们来说更像一个开始。我们已经看到AI不再只是回答问题它正在逐步进入软件界面、进入流程执行、进入真实系统。而无人机恰恰是最值得被重新思考的一类应用载体。如何让无人机研发更高效始终是阿木实验室一直在思考的问题。关注我们持续看见无人机研发的更多可能。如果您有感兴趣的技术话题请在留言区告诉我们关注阿木实验室更多技术干货不断更新开发遇到棘手难题可以上阿木官方论坛bbs.amovlab.com有工程师亲自解答10000无人机开发者和你共同进步
