商汤科技在上海推出SenseMartGo烧卖购机器人小店，计划到2026年底加速布局。该店利用计算机视觉和大数据技术，实现智能零售，具备自主接单和商品管理能力，能够在高峰时段提供个性化服务，提升运营效率。该方案支持快速开店，已在多个城市运营，推动便利店的普及。

Yarbo公司决定完全移除其机器人割草机的远程后门访问功能，用户可选择是否安装该功能。公司承诺解决安全问题，确保设备安全，未来除非用户主动选择，否则不会有默认的远程访问。

乔安娜·斯特恩在新书《我不是机器人》中分享了她与人工智能共度一年的经历。她认为可穿戴AI可能会带来突破，尽管许多AI产品尚未成熟。斯特恩创办了新媒体公司“新事物”，并与NBC合作，旨在吸引更广泛的受众。她强调AI将影响我们的生活，尤其是在医疗和家庭领域，并呼吁对其进行监管，以保护下一代。

本文介绍了如何使用WAHA和n8n构建自定义WhatsApp机器人。通过自托管的HTTP网关，用户可以控制消息流，避免高昂费用。教程涵盖了从服务器设置、运行WAHA和n8n，到创建自动回复和主动确认的完整流程，旨在提高客户支持和订单更新的效率，适合小型企业。

LaST-R1是一种新型机器人强化学习框架，通过隐空间中的物理推理优化机器人的思考和动作。该方法结合LAPO算法，使机器人在执行动作前进行推理，从而提高在复杂环境中的适应能力和成功率。实验结果显示，LaST-R1在仿真和实际任务中均表现优异，成功率显著提升，标志着机器人从“模仿”向“理解”迈进。

英伟达的Jim Fan宣布VLA（视觉-语言-动作）架构已过时，推出新范式WAM（世界动作模型），代表作DreamZero。WAM通过人类第一人称视频训练，提升机器人自主设计能力，预计2040年前实现机器人自我制造。新模型强调视觉和动作的重要性，告别遥操作数据，采用外骨骼装置采集数据。

戴森的360 Vis Nav机器人吸尘器在清洁地毯方面表现出色，售价279.99美元，吸力达到65瓦特，能有效清除灰尘和宠物毛发。尽管缺乏AI避障和自清空底座等现代功能，但其强大的清洁能力和优惠价格使其值得考虑。

在红杉AI Ascent 2026大会上，Jim Fan宣布VLA和遥操作已不再适用，未来将依赖世界动作模型（WAM）和人类传感器数据。新范式通过模拟物理世界状态和动作微调，结合强化学习，推动机器人技术进步。EgoScale和Dream Zero等新策略将提升机器人在各种任务中的灵活性和自主性，预示着机器人行业的重大变革。

Yarbo公司承认其机器人割草机存在严重安全漏洞，并已采取措施修复。公司将加强系统安全，减少遗留访问路径，提升用户控制权。尽管承诺改进，Yarbo仍保留远程访问权限，引发用户担忧。安全研究员与公司沟通，确保漏洞修复成为优先事项。

Nanoleaf正从智能照明转向机器人、红光疗法和人工智能。CEO Gimmy Chu表示，智能家居市场趋于平淡，品牌需要进化。公司计划推出三款围绕具身AI的新产品，并继续关注健康产品，如红光疗法面罩。尽管转型，Nanoleaf仍将保持智能照明业务的核心地位。

文章介绍了如何使用新的网络适配器构建连接到聊天SDK的聊天用户界面。开发者可以在服务器上定义机器人，并通过React组件将其集成到浏览器中。文中提供了代码示例，展示了如何实现直接消息的回显功能，并实时流式传输回复。

一名安全研究员通过黑客攻击揭示了Yarbo机器人割草机的严重安全漏洞，该设备可被远程控制，黑客能够轻易获取用户的私人信息，如Wi-Fi密码和GPS位置。研究员指出Yarbo的安全措施不足，呼吁公众关注用户隐私问题。

2026年4月，ChatGPT的市场份额降至76.85%，创历史新低，连续三个月下滑。Google Gemini增长至9%，Perplexity和Microsoft Copilot也有所回升，而Claude的份额回落至2.66%。整体来看，AI聊天机器人市场竞争加剧，网站优化需考虑多平台策略。

Genesis AI发布了机器人基础模型GENE-26.5，展示了其在打鸡蛋、弹钢琴等复杂任务中的自主能力。该模型通过自研控制系统和灵巧手设计，提高了操作精度和速度。团队在一年内收集了超过20万小时的多模态数据，计划推出通用机器人，推动机器人技术发展。

波士顿动力的新一代Atlas机器人在CES上首次亮相，具备高难度体操动作和工业应用能力。尽管设计强调功能性，但公司高管集体离职引发关注，产量仅为每月4台，面临竞争压力，现代汽车对其耐心减弱，未来发展存疑。

跨维智能于5月1日在多个城市开设机器人商业服务小站，吸引超过10万人参与。该公司利用具身智能技术，提升机器人在复杂环境中的运营效率，降低人力成本。这标志着跨维智能在商业零售与文旅消费领域的新进展，未来将继续推动智能技术的应用与合作。

本文讨论了聊天机器人与AI代理的区别。聊天机器人仅生成文本响应，适用于简单任务；而AI代理能够通过外部工具自主执行任务，适合复杂问题。选择合适的架构和基础设施（如Redis）对提高性能至关重要。