我國工業機械人裝機量巨大，但是工業機械人的智能化程度還有待提升。比如在換線生產時，工業機械人就需要重新部署，這會消耗工程師大量時間精力。
國內機械人部署工作主要以系統集成商為主，機械人部署要花大量的時間和工程師調試，工程師成本上漲趨勢明顯，所以集成商承擔了��大的成本壓力。如何提升工業機械人智能化程度，提升部署服務效率，這是當前工業機械人行業亟待解決的問題。
摩馬智能是36氪持續關注的高科技創業企業，公司主要針對工業機械人部署難點痛點，為企業提供工業機械人智能化解決方案，幫助製造業企業實現柔性化生產，同時降低機械人的全周期使用成本以及提高效率。
工廠生產環境複雜，工程師需要根據現場環境情況對工業機械人的工作軌跡進行反覆調試。調試過程通常要耗費幾百到甚至上千小時，如果是一個大型產線，部署周期甚至可達到12-24個月之久。
摩馬智能推出了公司自主研發的認知智能算法訓練平台，該平台內嵌了基於AI的工業機械人最優軌跡策略訓練算法，可以針對生產環境部署機械人最優軌跡，將機械人部署無人化。如此一來，摩馬智能可以將工業機械臂的部署時間從十幾到幾百小時縮短到幾小時甚至是一小時內完成，幫助企業在個性化市場需求下實現智能柔性生產
從技術角度來看，現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定性都有待提升，且還是需要消耗工程師到現場以及花大量時間調試，很難針對一些高精度要求的作業場景，而且無法適應多品種小批量的柔性生產需求，因為每換一批加工產品，就需要工程師重新部署運動軌跡、力控程度、定位精度等方面，耗時長效率低。
軌跡規劃通常需要富有經驗的機械人應用工程師先在虛擬仿真軟件上進行調試，例如ABB的RobotStudio和西門子的Process Simulate等，程序轉到實體機械臂上后，在現場仍然需要再次花大量時間重新調試。
從客戶可用性角度來看，這種人工軌跡規劃的方式更多是一種基於經驗的試錯法。摩馬智能則通過AI算法快速找到最優路徑，綜合考慮生產節拍、避障、力控、衝擊等多維度目標，直接給出生產軌跡最優策略。
摩馬智能告訴36氪，人工調試的結果是一條固定的軌跡曲線，只能從A點到B點，如果這條曲線上突然出現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試。而AI提供的結果是一種運動策略，機械人可以在現場自動尋找路徑，主動適應產線和產品SKU的變化，自動完成軌跡編程。
摩馬智能自主研發的認知智能算法訓練平台類似於自動駕駛系統的仿真訓練平台，目標是以此為基礎訓練出來一個機械人的L4系統，通過現場傳感器將數據實時上傳至TCU， TCU做毫秒級的自主路徑判斷和決策，並將指令下發到機械人控制器，使得機械臂具備自主適應性。
從現有市場交付模式上來看，目前工業機械人解決方案的交付方案中最多只會包含10-15個物料號的交付，如果超過這個數量，交付價格就會繼續加碼。原因就在於部署工業機械人的市場會更長、複雜程度會更大，人工成本也更高。
如果集成商或終端使用企業搭載摩馬智能機械人智能化軟件則有希望降低機械人交付方案的整體成本，也可以提高集成商的交付效率，這將是產業鏈各環節的多贏。
摩馬智能也可以幫助企業將生產相關的工藝數據和經驗在線沉澱下來，不斷優化算法來提升生產效率，進一步減少企業對機械人調試工程師的依賴。
根據 IFR 統計，2021 年我國製造業工業機械人密度為 322 台/萬人，而同期的韓國、日本、德國工業機械人密度分別為 1000、399、397 台/萬人。
當前美國、日本等工業機械人高密度國家也有頭部公司開始參與工業機械人智能化，比如OpenAI和Google孵化的Intrinsic。2022 年12月Intrinsic，收購了工業機械人開源操作系統ROS 背後的商業化主體 Open Source Robotics（OSRC）公司，以及 OSRC 在新加坡成立的獨立公司 OSRC-SG。
隨着國內工業機械人部署密度的提升，未來工業機械人的部署問題會更加突出。因此工業機械人智能化技術的產業價值將進一步凸顯。
摩馬智能柔性上下料技術已經實現半導體和3C行業中的應用，摩馬智能也向36氪表示柔性上下料技術不僅僅能在IC芯片、航空航天等具有多品種小批量特徵的行業應用，也能夠在機加工、物流、組裝等柔性化要求越來越高的行業快速延展。
目前，公司的客戶包括世界500強、上市公司等頭部工業客戶，涉及集成電路、汽車製造、航空航天、軍工、快消品等行業。客戶包含全球頭部芯片設計企業、全球頭部服務器生產商、半導體封測上市公司、蘋果產業鏈公司等。
摩馬智能團隊現有40多人，其中60%以上員工具有碩士以上學歷，團隊內有國家千人專家，成員主要來自清華大學、紐約州立大學、柏林自由大學、日本九州大學、上海交通大學、西北工業大學、哈爾濱工業大學等國內外知名高校的科技人才。公司在上海與柏林設有人工智能及機械臂技術研發中心，在寧波設有工程應用中心。
融資方面，公司在2022年完成數千萬元人民幣的Pre-A輪融資，由綠洲資本獨家投資。目前公司正在開啟新一輪融資。
