安努智能一周发布6模型，工业具身智能闭环加速落地

在过去一年中，国内具身智能行业融资规模达到约438亿元，接近2025年全年的八成。然而，尽管众多企业推出了各类演示模型，真正实现批量部署的项目仍寥寥无几。在众多应用场景中，工业领域因其任务重复度高、边界固定的特点，成为最具商业化潜力的方向。

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的总金额同比增长了2.3倍，显示出企业正从购买演示设备转向实际生产线应用。这一趋势表明，验证具身智能机器人是否能在真实产线上稳定运行，已成为衡量技术成熟度的关键指标。

针对工业场景的特点，安努智能公司近日宣布了一项重大进展：一周内连续发布了六款核心模型，分别覆盖数据生成、认知理解、训练进化、动作执行和端到端部署等多个环节。这六款模型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。

"我们选择先驻入工业产线，再逐步完善模型体系"，安努智能创始人表示。这种"边跑边补"的策略，旨在通过实际生产环境的反馈，不断优化模型性能。例如，Helios模型解决了长时序建模和实时推理的问题，而SimLab则专注于软体物体仿真，为复杂工业操作提供虚拟训练环境。

这些模型的联合应用，构建了一个完整的工业具身智能闭环系统。从数据采集与清洗（通过数采平台实现），到模型训练与验证（利用真机遥操数据），再到最终的部署与运行（通过Nexus系统实现），每个环节都经过精心设计。特别是AnuVerse-0.5模型，作为世界模型驱动的垂类小模型，能够精准执行特定工业任务，如光照射变化、背景变化处理等。

"我们的目标是打造一个可扩展的工业具身智能生态系统"，安努智能团队介绍称。目前，该系统已在多个工业场景中进行了测试，包括物料搬运、产品装配等。初步结果显示，相较于传统工业机器人，基于这些模型的具身智能机器人在灵活性和适应性方面表现出显著优势。

随着工业具身智能技术的不断成熟，预计未来几年内，这类机器人将在制造业中扮演越来越重要的角色。特别是在需要频繁更换工位或处理多样化物料的柔性生产线上，具身智能机器人有望取代传统的固定编程机器人，实现真正的智能化生产。