上海交大基于昇腾实现“龙虾”从散养到圈养，解锁 “龙虾自由”！

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（来源：华为计算）

在上海交大的智算实践中，OpenClaw（龙虾）正成为师生们开展科研工作的全新助手。交大学子们围绕自身生活与学习需求，自发为 OpenClaw构建了丰富实用的Skill技能包，覆盖学业管理、校园生活、开发者工具三大场景，装好之后不需要记任何命令，直接用自然语言对话，就能实现诸如作业辅导、选课参谋、Date匹配等功能，“龙虾”会自动处理 Linux 指令、搜集信息并过滤归纳、处理文件格式兼容等常见问题，遇到资源不足、依赖冲突、执行报错等情况也能自主排查、修复并重新运行。

此外，师生们基于OpenClaw还展开了多领域科研场景探索，从生物信息数据分析，到强化学习模型训练、科学计算与文献梳理，均实现了“对话式完成”。原本需要数周摸索调试的复杂工作，如今通过自然交互即可在几小时内高效落地，从手动敲代码到通过对话让智能体执行，OpenClaw正在重构高校科研生活的工作方式。

凭借自然对话交互、自主完成复杂任务的能力，OpenClaw在各行各业迅速掀起应用热潮。但在爆火背后，Token消耗巨大、公网暴露、功能插件投毒等问题也随之显现，成为科研创新的新阻碍。与此同时，高校科研场景中跨学科研究需求持续激增、师生AI工具使用水平参差不齐，也对底层算力基座的性能与易用性提出了更高要求。

上海交通大学“致远一号” 智算平台搭载1024张昇腾计算加速卡，依托CANN异构计算架构、MindIE推理引擎等软件，提供了稳定可靠的Tokens资源，结合“致远一号”云主机资源实现OpenClaw专属镜像和预配置环境。师生只需选定云主机、点击部署，即可完成“龙虾”上线，告别繁琐的环境搭建与代码调试。同时，校级应用平台使得安全运行边界的构建成为可能，OpenClaw的文件操作、API密钥调用均在可控范围内开展，从源头杜绝误操作删库、恶意脚本窃取数据等安全风险。此外，昇腾支持Kimi、GLM、MiniMax、Qwen、DeepSeek等65+主流开源大模型，适配不同科研场景需求。针对Token额度不足问题，昇腾通过推理引擎加速提升模型吞吐，实现本地大模型稳定调用，让所有科研数据闭环留存于校园内网，既保障数据隐私安全，又让师生摆脱了资源限制的困扰，放心借助“龙虾”开展科研工作。

如今，依托昇腾 AI 的“致远一号”平台，上海交大的师生们已解锁“龙虾自由”，培育出“数据虾”、“生信虾”等定制化 AI 智能体，融入科研、教学、管理等多元场景，昇腾AI正助力高校科研加速迈向新范式。未来，昇腾将持续深耕，助力科学研究和创新，与交大师生一起共同探索AI智能体的更多可能性。