【CNMO科技消息】当 AI Agent 开始从手机与电脑走向现实世界设备，一个新的问题正在出现：哪些终端设备最适合承载 AI Agent？
近日，九号公司宣布率先支持 OpenClaw 接入，成为两轮电动车行业首个接入该 AI Agent 生态的品牌。随着 ninebot-device-skill 正式上架 ClawHub，AI Agent 开始有机会真正进入日常骑行场景。
官方信息显示，九号 OpenClaw 内测将于 3 月 13 日开启。用户未来可以通过自然语言与车辆进行交互，让 AI 理解骑行需求，并提供用车分析与提醒。
在不少业内人士看来，这可能意味着 AI Agent 正在从数字世界走向出行硬件生态。
AI Agent 正在寻找新的落地终端
过去一年，随着大模型能力的快速提升，AI Agent 成为科技行业关注的重点方向之一。
与传统 App 不同，AI Agent 的核心价值在于通过自然语言理解用户需求，并主动调用不同能力完成任务。因此，越来越多的公司开始探索 AI Agent 在不同终端设备中的应用场景。
目前，AI Agent 的落地终端仍然主要集中在手机、PC和智能家居设备。而 出行硬件，尤其是日常高频使用的交通工具，也被视为潜在的重要场景。
在这一背景下，九号率先将 智能电动车接入 OpenClaw 生态，也被视为 AI Agent 在出行设备领域的一次新尝试。
从 App 控车，到 AI 理解骑行
在传统模式下，智能电动车通常需要通过手机 App 完成车辆管理，例如查看电量、定位车辆或记录骑行数据。
而在 AI Agent 体系下，交互方式正在发生变化。通过 九号发布的Skills，AI 在获得授权后可以读取车辆信息，并基于数据提供分析、提醒与决策辅助服务。用户不再需要频繁打开 App，而可以直接通过自然语言与车辆进行交互。
例如，在车辆状态管理场景中，用户可以一句话设置车辆信息播报：“每天给我发一份当前的九号车辆简报。”AI 会自动生成车辆状态报告，例如：
当前车辆状态（停车 / 行驶）
停放位置
电池健康度
剩余电量
预计续航里程用户无需进入 App，也能随时了解车辆状况。
在出行决策场景中，AI 还可以结合实时交通信息与个人骑行数据进行分析。例如用户询问：“我现在去西小口路取文件，30 分钟能赶回来开会吗？怎么去最快？”AI 会综合距离、实时路况以及用户日程安排进行判断，并给出效率对比，例如：
骑行预计：18 分钟
打车预计：27 分钟（当前路段拥堵）
同时生成最优骑行路线，帮助用户快速做出出行决策。
在日常用车管理方面，AI 也可以承担主动提醒的角色，例如：
当车辆 3 天未充电时，提醒用户及时补能
当车辆 48 小时未移动时，提醒用户确认车辆安全
这些提醒基于车辆数据自动触发，让用户在不打开 App 的情况下，也能随时掌握车辆情况。
此外，在家庭守护场景中，用户还可以为家人设置骑行安全范围。例如为孩子设定“家—学校”的日常路线与活动区域，当车辆出现以下情况时，系统会第一时间提醒：
偏离日常骑行路线
长时间停留在异常地点
离开预设安全区域
从车辆状态管理，到出行决策辅助，再到家庭骑行守护，AI Agent 在两轮车上的角色，正在从简单的信息查询工具，逐渐演变为一个更加主动、智能的 骑行数据助手。
首批能力仅开放只读权限
在智能设备接入 AI Agent 的过程中，安全问题往往是用户最关注的部分。
九号方面表示，本次上线的 Ninebot Skills API 仅提供“只读权限”。AI Agent 可以读取车辆相关信息，但无法控制车辆。
当前开放的数据能力包括：开关机状态、充电状态、电量信息、车辆定位、里程数据、续航估算。同时不会涉及任何车辆控制指令，例如远程解锁或调速操作。
这种只读接口设计，使 AI 可以进行数据分析与提醒，但不会直接影响车辆控制。
此外，根据国家互联网应急中心发布的《关于 OpenClaw 安全应用的风险提示》，在部署和使用 OpenClaw 时，用户也需要采取必要的安全措施，谨慎安装和使用相关智能体应用，以避免潜在安全风险。
AI 出行生态的一个早期信号
对于整个行业而言，九号接入 OpenClaw 更大的意义，或许在于一个信号：AI Agent 正在进入更多现实设备场景。
相比汽车等复杂系统，两轮电动车在硬件结构和使用场景上更简单，也拥有较高的日常使用频率，这使其成为 AI Agent 落地的一种潜在试验场。
随着 AI Agent 能力不断演进，未来用户与交通工具之间的交互方式，可能会从传统 App 操作，逐渐转向 AI 驱动的自然语言交互。
在这一趋势下，智能出行设备或许也会逐渐成为 AI 生态中的重要节点。
据官方信息证券配资系统，九号 OpenClaw 内测将于 3 月 13 日在九号出行 App「圈子」中开启。参与内测的用户需要提前完成 OpenClaw 环境安装。
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