在OpenClaw应用热潮中，隐私保护的缺位正成为企业与开发者面临的核心挑战。
用户既希望获得顶级大模型的强大能力，又要求数据在本地享有绝对安全。然而，传统的解决方案往往难以兼顾：本地算力设备难以处理复杂任务，而常见的脱敏方案通常仅支持文本，无法有效处理语音、视频等多模态数据。
这种全模态安全能力的缺失，成为了OpenClaw规模化落地的关键障碍。
针对这一难题，大模型基础设施提供商无问芯穹发布了其解决方案：InfiniClaw Box。
该产品旨在打破“脱敏即降智”的困局：
* 不仅支持文本，更能适配处理语音、视频等全模态数据。
* 通过独创的“三段式”架构，在确保数据不出本地域的前提下，依然能够调用云端的高性能算力。
此外，该方案还集成了企业级Token成本优化与内置的80余个垂直场景技能。这支由清华电子工程系背景团队主导研发的产品，旨在让端侧智能成为可靠的生产力工具。
端云一体安全脱敏：三段式隐私守护
InfiniClaw Box 的核心在于其“本地脱敏 – 云端处理 – 本地回填”的三段式安全脱敏推理方案，力求实现隐私数据不上云。
1. 智能脱敏阶段
所有输入的文本、图像、音频、视频数据，首先由设备本地的多模态大模型进行语义特征理解与提取。结合预定义的安全知识库与脱敏模板进行二次校验，自动识别并替换敏感信息（如身份信息、公司机密、财务数据等），生成一份脱敏后的通用请求。
2. 云端处理阶段
脱敏后的请求被发送至无问芯穹大模型服务平台，以较低成本调用如GLM-5、Kimi-K2.5等行业头部模型，完成复杂推理、内容生成等任务。整个过程云端无法接触任何原始隐私数据。
3. 本地回填阶段
云端返回的通用结果在设备本地经由“隐私重构引擎”处理，在不泄露隐私的前提下，将此前替换的敏感信息进行精准的回填与还原，确保最终结果的表达完整性与上下文一致性，达到“数据不出盒、能力不打折”的效果。
多信源与多模态适配
凭借全模态脱敏能力，InfiniClaw Box 突破了仅能处理文本的局限。它支持灵活接入多种硬件设备，如摄像头、麦克风等，实时获取视频与语音信息。
未来，该产品计划接入个人电脑、智能眼镜、手机等移动设备，实现对文本、图像、语音、视频等多模态信号的协同处理与复杂任务执行，并提供标准化开放接口以支持更多场景拓展。
广泛的硬件适应性
InfiniClaw Box 支持多样化的终端硬件配置，能够适配并优化不同算力设备的性能。通过对NPU、GPU核心算子的融合优化、张量布局寻优及显存复用策略，其在主流端侧芯片上实现了10%到40% 的推理加速。
目前，无问芯穹已与爱芯元智等伙伴在端侧芯片优化与设备适配方面展开合作，并将持续探索国产端侧芯片的更多应用可能性。
生态合作与开放
目前，无问芯穹已与多家芯片企业、智能终端设备企业及应用方建立合作，共同在底层芯片适配、外接设备互联及上层应用场景探索等多个维度进行推进。
无问芯穹期待与更多上下游生态伙伴携手，拓展InfiniClaw Box的应用边界，助力用户以更低成本、更高效率进行终端智能化探索。
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