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【央视新闻客户端】
记者|杨卉
3月27日，2026中关村(000931)论坛年会“人工智能主题日·主题论坛 ”在京举办 。小米MiMo大模型负责人罗福莉出现在以“OpenClaw与AI开源 ”为主题的圆桌论坛环节 。
罗福莉称 ，OpenClaw（俗称：“龙虾 ”）的核心价值有两点 ，第一是开源。从基座模型的角度看，这类框架一方面保证了基座大模型的下限 ，另一方面又拉伸了它的上限 。第二是OpenClaw点燃了大家对Agent（智能体）层的想象力 。在她看来 ，随着大模型及Agent框架的进步，推理需求会继续迅速增长，甚至将竞争带到模型之外的算力 、推理芯片 、能源层面。
《每日经济新闻》记者注意到 ，被要求用一个词描述未来一年大模型发展的趋势以及自己的期待时 ，罗福莉选择了“进化”。
OpenClaw最核心的价值有两点
罗福莉穿着黑白格子衫和牛仔裤，是台上穿着最松弛的一位嘉宾 。作为小米MiMo大模型负责人 ，她在过去数月间与团队一起发布了多款自研模型 ，也因95后AI“天才少女 ”、前DeepSeek研究员等身份标签备受关注 。
（图源：主办方供图）
谈及近期大火的OpenClaw，罗福莉称 ，自己将其看作Agent框架层面一个非常革命性 、也非常颠覆性的事件。“虽然我知道 ，我身边很多做深度Coding（编码）的人，第一选择可能仍然是ClaudeCode（Anthropic公司推出的终端AI编程助手） ，但我相信 ，只要真正用过OpenClaw，你就会很明确地感受到 ，这个框架在很多设计上其实是领先的 。包括最近ClaudeCode的不少更新 ，在我看来，某种程度上也是在向OpenClaw靠近 。 ”罗福莉称。
以自己的使用体验为例，罗福莉谈到 ，OpenClaw最核心的价值有两点 。第一是开源 。她进一步称 ，如OpenClaw 、ClaudeCode这样的框架，很大的价值在于将国内那些还没有完全逼近闭源模型、但已经位于开源模型赛道前列的模型 ，上限显著拉高了。从基座模型的角度看 ，这类框架一方面保证了基座大模型的下限，另一方面又拉伸了它的上限 。第二是“除此之外 ，我觉得它给整个社区带来的另一个重要价值 ，是点燃了大家对于Agent层的想象力 。”罗福莉称。
把推理成本打下来，把速度提上去
被问及“小米做大模型的独特优势 ”时 ，罗福莉笑着将问题退了回去 。“我想先把‘小米做大模型有什么独特优势’这个问题放一放 。我更想谈的 ，其实是中国大模型团队在做基座模型这件事上的整体优势，因为我觉得这个话题更有普遍价值。 ”
据罗福莉介绍 ，大概从两年前开始 ，她就已经看到，中国的基座模型团队在这个方向上出现了非常重要的突破：在有限算力，尤其是在NVLink（由英伟达开发的一种?高速、低延迟的芯片间互连技术）互联带宽受限的情况下 ，该如何突破这些硬件条件带来的限制 ，做一些看起来像是在为效率妥协 、但本质上却是模型结构创新的工作，如DeepSeekV2 、V3系列中的细粒度MoE和MLA等。
“后来我们看到 ，这类创新其实带来了一场真正的变化 。”在她看来 ，DeepSeek的出现，给了国内所有基座模型团队很大的勇气和信心 。包括DeepSeek的相关探索 ，Kimi的相关方案 ，以及小米面向下一代模型结构所做的一些研究，都指向同一个问题：进入Agent时代之后 ，模型结构到底应该如何进一步演化。
“刚才我们一直在讨论OpenClaw 。只要你真正用过就会发现 ，它往往是越用越好用，越用越聪明 。而它成立的一个前提 ，就是推理阶段必须拥有足够长的context（上下文）。 ”
罗福莉直言 ，Longcontext（长上下文）其实已经是一个被讨论了很久的话题，但直到今天，大家才真正开始意识到 ，不是模型做不到百万级甚至千万级上下文 ，而是如果推理成本太高、速度太慢，这件事就没有现实价值 。
“所以 ，真正关键的问题是 ，能不能在100万甚至1000万级context的情况下，把推理成本打下来 ，把速度提上去 。 ”在她看来 ，只有在这种前提下，用户才会愿意把真正具有高生产力价值的任务交给模型 ，模型也才有机会在长上下文环境中完成更高复杂度的任务。甚至可以说 ，只有到了1000万级 、上亿级上下文的阶段，才可能真正看到模型的自我迭代能力被释放出来 。
“我们现在也在思考 ，怎样构造更有效的学习算法；怎样采集在100万 、1000万、甚至更长上下文里 ，真正具有长期依赖关系的文本；以及怎样结合复杂环境，生成高质量的轨迹数据 。这些，都是我们正在持续推进的事情。”
罗福莉称 ，自己看到的更长期趋势是 ，随着大模型本身在飞速进步，再叠加Agent框架的加持 ，推理需求一定会继续迅速增长 ，这就将竞争带到了另一个维度，模型之外的算力 、推理芯片 ，甚至能源层面的竞争 。
“自进化”已具备比较可行的实现路径
被要求用一个词描述未来一年大模型发展的趋势以及自己的期待时 ，罗福莉选择了“进化 ” 。同时，她对一年这个时间节点也表示了赞同。“我觉得 ，把这个问题收缩到一年的尺度非常有意义。如果把时间拉到5年 ，在我对AGI的理解里，很多事情几乎已经是必然会发生的了 。 ”
在她看来 ，虽然“进化”听起来有点抽象 ，但她最近对这个词有了更具体 、也更务实的理解，也于近期真正开始感受到，“自进化 ”其实已经具备比较可行的实现路径 。她表示 ，随着模型能力增强 ，在过去单纯对话式的范式下，预训练模型的上限其实并没有被真正发挥出来。而今天 ，这个上限正在被Agent框架逐步激活 。
“我们现在已经摸到这个边界了 。 ”罗福莉称 ，如果这种“自进化”机制可以持续运转，潜力将会非常大。“现在其实很多国内模型已经能够稳定跑上一到两天了 。当然 ，这和任务难度有关 。 ”她提到 ，在一些确定性较强的任务上，模型已经能自主优化并持续执行两三天。
在罗福莉看来 ，“自进化 ”是一个真正可能创造新东西的方向 ，不是简单地替代人类已有的生产力，而是像顶尖科学家一样 ，去探索世界上原本还不存在的东西 。一年前 ，她觉得这个过程大概要三到五年；但到了最近，反而觉得这个时间窗口应该缩短到一到两年 。“我们可能很快就能看到，在一个很强的自进化Agent框架加持下 ，大模型对科学研究带来至少指数级的加速。期待这种范式未来能够辐射到更广泛的学科和领域 。"
分享结束后 ，人群涌向罗福莉，她在会议主办方的引导下快速走向会场外 ，并以后续“有事”为由婉拒了采访诉求 ，但仍有追逐者一直跟随 。一位志愿者向前对她表达了感谢，提及此前在网络上受到罗福莉的文章的启发 ，罗福莉做了个握拳的动作 ，还对这名志愿者说：“加油 ”。
（每经记者李少婷对本文亦有贡献）
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