过去一年，具身智能行业取得了显著进展。截至2026年6月12日，国内具身智能赛道共融资约438亿元，接近2025年全年的八成。这些项目覆盖了家用陪伴、商业导览、工业产线等多个场景，但真正实现批量部署的并不多。
在众多应用场景中，工业领域最接近批量落地。工业生产中的任务如取放、搬运、插拔等重复度高且任务边界固定，比生活场景更容易突破。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的总金额同比增长了2.3倍，企业正从购买演示转向实际生产线应用。
上一轮AI浪潮的主角是聊天模型，而这一轮则是“会干活的机器”。验证机器人是否能真正工作需要通过实际产线测试。这意味着具身智能赛道的关键在于谁先将机器人送进工厂并持续运行。
传统工业机器人虽然已在焊接、搬运、喷涂等领域表现出色，但仍面临两大问题：一是硬件结构固定，换工位或物料需重新设计；二是软件依赖预先编程，缺乏灵活性。这限制了其在复杂多变环境下的应用。因此，打破这两堵墙成为当前技术发展的重点。
为解决这些问题，安努智能发布了六款模型，涵盖了数据生成、认知理解、训练进化、动作执行和端到端部署等环节。其中，Helios视频生成模型解决了长时序建模和实时推理的问题，SimLab则专注于软体物体仿真。ActiWorld通过预测动作后果提高决策准确性，RoHIL和EvoHIL强化学习技术增强了跨光照条件的适应能力。AnuVerse-0.5负责具体动作执行，Nexus系统则实现了快速部署和自主调度。
这套体系使安努智能能够高效地收集和利用真实产线数据，不断优化模型。例如，在富临精工的真实产线中，安努团队通过现场解决问题积累了宝贵经验，提高了部署效率和稳定性。这些经验将成为公司在未来竞争中的重要优势。
安努智能选择了一条注重实际部署经验的道路，而不是单纯追求强大的基础模型。他们认为，只有真实的产线数据才能构建长期的竞争壁垒。这种策略得到了行业的认可，高盛报告指出，来自真实产线的数据才是机器人公司真正的护城河。
通过与客户和合作伙伴的紧密合作，安努智能不仅证明了其技术方案的有效性，还展示了其在垂直场景中的独特价值。在未来，具身智能的竞争将更多地集中在实际产线的表现和经济效益上，而安努智能已经在这条道路上迈出了坚实的步伐。
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