國內(nèi)機(jī)器人部署工作主要以系統(tǒng)集成商為主，機(jī)器人部署要花大量的時(shí)間和工程師調(diào)試，工程師成本上漲趨勢(shì)明顯，所以集成商承擔(dān)了很大的成本壓力。如何提升工業(yè)機(jī)器人智能化程度，提升部署服務(wù)效率，這是當(dāng)前工業(yè)機(jī)器人行業(yè)亟待解決的問題。

 

　　摩馬智能公司主要針對(duì)工業(yè)機(jī)器人部署難點(diǎn)痛點(diǎn)，為企業(yè)提供工業(yè)機(jī)器人智能化解決方案，幫助制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，同時(shí)降低機(jī)器人的全周期使用成本以及提高效率。

 

　　工廠生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，工程師需要根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境情況對(duì)工業(yè)機(jī)器人的工作軌跡進(jìn)行反復(fù)調(diào)試。調(diào)試過程通常要耗費(fèi)幾百到甚至上千小時(shí)，如果是一個(gè)大型產(chǎn)線，部署周期甚至可達(dá)到12-24個(gè)月之久。

 

　　摩馬智能推出了公司自主研發(fā)的認(rèn)知智能算法訓(xùn)練平臺(tái)，該平臺(tái)內(nèi)嵌了基于AI的工業(yè)機(jī)器人最優(yōu)軌跡策略訓(xùn)練算法，可以針對(duì)生產(chǎn)環(huán)境部署機(jī)器人最優(yōu)軌跡，將機(jī)器人部署無人化。如此一來，摩馬智能可以將工業(yè)機(jī)械臂的部署時(shí)間從十幾到幾百小時(shí)縮短到幾小時(shí)甚至是一小時(shí)內(nèi)完成，幫助企業(yè)在個(gè)性化市場(chǎng)需求下實(shí)現(xiàn)智能柔性生產(chǎn)

 

　　從技術(shù)角度來看，現(xiàn)有的部署方式主要為示教編程，可以看成一種低代碼的編程方式。但是這種方式控制精度和穩(wěn)定性都有待提升，且還是需要消耗工程師到現(xiàn)場(chǎng)以及花大量時(shí)間調(diào)試，很難針對(duì)一些高精度要求的作業(yè)場(chǎng)景，而且無法適應(yīng)多品種小批量的柔性生產(chǎn)需求，因?yàn)槊繐Q一批加工產(chǎn)品，就需要工程師重新部署運(yùn)動(dòng)軌跡、力控程度、定位精度等方面，耗時(shí)長效率低。

 

　　軌跡規(guī)劃通常需要富有經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器人應(yīng)用工程師先在虛擬仿真軟件上進(jìn)行調(diào)試，例如abb的RobotStudio和西門子的ProcessSimulate等，程序轉(zhuǎn)到實(shí)體機(jī)械臂上后，在現(xiàn)場(chǎng)仍然需要再次花大量時(shí)間重新調(diào)試。

 

　　從客戶可用性角度來看，這種人工軌跡規(guī)劃的方式更多是一種基于經(jīng)驗(yàn)的試錯(cuò)法。摩馬智能則通過AI算法快速找到最優(yōu)路徑，綜合考慮生產(chǎn)節(jié)拍、避障、力控、沖擊等多維度目標(biāo)，直接給出生產(chǎn)軌跡最優(yōu)策略。

 

　　摩馬智能表示人工調(diào)試的結(jié)果是一條固定的軌跡曲線，只能從A點(diǎn)到B點(diǎn)，如果這條曲線上突然出現(xiàn)任何障礙物或者其他的干涉約束條件，就需要人工介入重新調(diào)試。而AI提供的結(jié)果是一種運(yùn)動(dòng)策略，機(jī)器人可以在現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)尋找路徑，主動(dòng)適應(yīng)產(chǎn)線和產(chǎn)品SKU的變化，自動(dòng)完成軌跡編程。

 

　　摩馬智能自主研發(fā)的認(rèn)知智能算法訓(xùn)練平臺(tái)類似于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的仿真訓(xùn)練平臺(tái)，目標(biāo)是以此為基礎(chǔ)訓(xùn)練出來一個(gè)機(jī)器人的L4系統(tǒng)，通過現(xiàn)場(chǎng)傳感器將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至TCU，TCU做毫秒級(jí)的自主路徑判斷和決策，并將指令下發(fā)到機(jī)器人控制器，使得機(jī)械臂具備自主適應(yīng)性。

 

　　從現(xiàn)有市場(chǎng)交付模式上來看，目前工業(yè)機(jī)器人解決方案的交付方案中最多只會(huì)包含10-15個(gè)物料號(hào)的交付，如果超過這個(gè)數(shù)量，交付價(jià)格就會(huì)繼續(xù)加碼。原因就在于部署工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)會(huì)更長、復(fù)雜程度會(huì)更大，人工成本也更高。

 

　　如果集成商或終端使用企業(yè)搭載摩馬智能機(jī)器人智能化軟件則有希望降低機(jī)器人交付方案的整體成本，也可以提高集成商的交付效率，這將是產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的多贏。

 

　　摩馬智能也可以幫助企業(yè)將生產(chǎn)相關(guān)的工藝數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)在線沉淀下來，不斷優(yōu)化算法來提升生產(chǎn)效率，進(jìn)一步減少企業(yè)對(duì)機(jī)器人調(diào)試工程師的依賴。

 

　　根據(jù)IFR統(tǒng)計(jì)，2021年我國制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人密度為322臺(tái)/萬人，而同期的韓國、日本、德國工業(yè)機(jī)器人密度分別為1000、399、397臺(tái)/萬人。

 

　　當(dāng)前美國、日本等工業(yè)機(jī)器人高密度國家也有頭部公司開始參與工業(yè)機(jī)器人智能化，比如OpenAI和Google孵化的Intrinsic。2022年12月Intrinsic，收購了工業(yè)機(jī)器人開源操作系統(tǒng)ROS背后的商業(yè)化主體OpenSourceRobotics（OSRC）公司，以及OSRC在新加坡成立的獨(dú)立公司OSRC-SG。

 

　　隨著國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人部署密度的提升，未來工業(yè)機(jī)器人的部署問題會(huì)更加突出。因此工業(yè)機(jī)器人智能化技術(shù)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值將進(jìn)一步凸顯。

 

　　摩馬智能柔性上下料技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)半導(dǎo)體和3C行業(yè)中的應(yīng)用，摩馬智能表示柔性上下料技術(shù)不僅僅能在IC芯片、航空航天等具有多品種小批量特征的行業(yè)應(yīng)用，也能夠在機(jī)加工、物流、組裝等柔性化要求越來越高的行業(yè)快速延展。

 

　　目前，公司的客戶包括世界500強(qiáng)、上市公司等頭部工業(yè)客戶，涉及集成電路、汽車制造、航空航天、軍工、快消品等行業(yè)?？蛻舭蝾^部芯片設(shè)計(jì)企業(yè)、全球頭部服務(wù)器生產(chǎn)商、半導(dǎo)體封測(cè)上市公司、蘋果產(chǎn)業(yè)鏈公司等。

 

　　摩馬智能團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有40多人，其中60%以上員工具有碩士以上學(xué)歷，團(tuán)隊(duì)內(nèi)有國家千人專家，成員主要來自清華大學(xué)、紐約州立大學(xué)、柏林自由大學(xué)、日本九州大學(xué)、上海交通大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等國內(nèi)外知名高校的科技人才。公司在上海與柏林設(shè)有人工智能及機(jī)械臂技術(shù)研發(fā)中心，在寧波設(shè)有工程應(yīng)用中心。

 

　　融資方面，摩馬智能在2022年完成數(shù)千萬元人民幣的Pre-A輪融資，由綠洲資本獨(dú)家投資。目前摩馬智能正在開啟新一輪融資。