安努智能一周连发六款模型，工业具身智能拼齐落地链条

过去一年，具身智能热度不减。据量子位不完全统计，截至2026年6月12日，国内具身智能领域融资总额约438亿元，已达到2025年全年的近八成。

融资与demo覆盖了家用陪伴、商业导览、工业产线等多种场景，但demo跑通与批量部署之间存在明显落差。若仅以「具身智能」这一宽泛概念观察，难以判断哪个场景最接近规模化落地。从任务特征看，工业场景中取放、搬运、插拔等动作重复度高、任务边界固定，相比家用场景中宠物、玩具、陌生访客等不确定因素，更容易在短期内实现集中突破。

国家税务总局数据显示，2026年1-5月，全国工业企业购进具身智能机器人总金额同比增长2.3倍，企业投入正从「买demo」转向「上产线」。

不过，传统工业机器人已在焊接、搬运、喷涂等固定动作上表现成熟，其边界长期被限定在「重复、固定、大批量」范围内。要打破这一局限，机器人需具备场景认知判断、动作执行以及无人盯梢下的长期稳定运行能力，这需要一整套体系支撑，单靠一个模型难以覆盖。

专注工业具身智能商业化落地的安努智能，近日集中发布了六款模型，分别指向数据生成、认知理解、训练进化、动作执行与端到端部署等环节，包括实时长视频生成模型Helios、软物体仿真平台SimLab、让世界模型对动作后果负责的ActiWorld、强化学习工具EvoHIL、工业垂类模型AnuVerse-0.5，以及端到端部署系统Nexus。

其中，数据采集是工业具身机器人落地绕不开的首要难题。安努智能推出的视频生成模型Helios，即针对传统视频生成「生成慢、时间短、易崩坏」等痛点展开。