ClawBox 自托管 AI：开箱 5 分钟完成部署

🔧 Step 0：先配置消息接收渠道

⚠️ 本案例需要发送通知到你的手机，先配置消息渠道 👉 去配置 Telegram/飞书/微信接入 →

这个场景解决什么问题

云端 AI 每月 $20-200，数据发到服务器，还需要开着浏览器。自托管方案一次性投入，数据完全本地，24小时在线，还能控制智能家居。

直接复制这段（Linux VPS / Jetson 安装命令）

# 1. 安装 Node.js（使用 nvm）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 22
nvm use 22

# 2. 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 3. 运行向导（含开机自启配置）
openclaw onboard --install-daemon

# 4. 验证运行
openclaw gateway status

安装完成后用手机 Telegram 发消息测试是否通。

---

核心步骤

方案对比

方案	价格	配置	设置时间	适合谁
ClawBox	€549	Jetson Orin Nano, 8GB, 512GB	5分钟	不想折腾的人
DIY Jetson	€280-400	需要自购配件	8-12小时	极客
Mac Mini M4	€800+	Apple Silicon	2-3小时	苹果用户
云 VPS	$20-50/月	按需选配	30分钟	不想买硬件

与云端 AI 的功能对比：

功能	云端 AI	自托管 OpenClaw
隐私保护	❌ 数据上传	✅ 100% 本地
月费	$20-200	✅ 电费约 ¥6/月
24小时在线	❌ 需开浏览器	✅ 全天候
浏览器控制	❌ 不支持	✅ 内置
智能家居	❌ 不支持	✅ HA + MQTT
语音处理	❌ 依赖云端	✅ 本地 Whisper

ClawBox 方案：5分钟上手

1. 收到 ClawBox 设备
2. 接电源，连网线（或WiFi）
3. 用手机扫描底部 QR 码
4. 按向导完成配置
5. 开始对话

网站：openclawhardware.dev

DIY Jetson 方案

硬件清单：

• Jetson Orin Nano Super（8GB 版本）
• 配套载板（如 Seeed Studio A607）
• 512GB NVMe SSD
• 外壳和电源适配器
• 总成本：€280-400

安装步骤：

# 1. 刷 JetPack 系统到 NVMe
# 2. 安装 Node.js 22
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
nvm install 22

# 3. 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

# 4. 配置开机自启
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

Mac Mini M4 方案

# 安装 Homebrew
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Node.js
brew install node@22

# 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard

关键配置

本地语音（可选，Jetson/Mac）：

{
  "speech": {
    "stt": { "engine": "whisper", "model": "base" },
    "tts": { "engine": "kokoro", "voice": "zh-CN" }
  }
}

Home Assistant 集成：

{
  "env": {
    "HASS_SERVER": "http://homeassistant.local:8123",
    "HASS_TOKEN": "your-token"
  }
}

预期结果

• 家里有台永远在线的私有 AI 助手
• 手机 Telegram/飞书 随时可用
• 家里智能设备一体化控制
• 不再担心 AI 服务涨价或关停

注意事项

• 本地大模型（Ollama）需要较好的 GPU，Jetson 8GB 可跑 7B 模型
• 推荐使用云端 API（千问/Claude）配合本地 OpenClaw，性价比最高
• UPS 不间断电源保护硬件，避免断电损坏
• 定期备份 ~/.openclaw/ 到外部存储