RPA系列（一）：RPA逆势火了
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：4.57M时长：05:00
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近一年多来，迅速走红和崛起的 RPA 行业风光无两。麦肯锡报告显示，全球 60% 的职业至少有 30% 的工作可以被完全自动化，RPA 的发展大势已不可逆转。然而，仍有不少人对 RPA 这项技术存在误解。最近，InfoQ 采访了三位来自国内头部 RPA 创业公司的专家，试图解读 RPA 的一切，透视未来 RPA 的发展前景。
RPA 并不是“旧瓶装新酒”
RPA（Robotic Process Automation）即机器人流程自动化，自 2019 年以来，风投机构的格外关注令 RPA 迅速蹿红，一个不能忽视的大背景是，当时正处于资本寒冬之下。在此之前，RPA 还是一个相对冷门的方向。
达观数据副总裁陈文彬在接受 InfoQ 采访时表示，RPA 概念之所以迅速“走红”，主要基于两个原因：
其一是企业数字化转型需求增加。在人力成本上升、市场竞争等内外部压力下，企业希望引入高性价比工具来代替员工处理大量重复工作，实现降本增效，提升核心竞争力；
其二是 AI 技术的成熟。从 AlphaGo 下围棋开始，深度神经网络、语音识别、文本识别、图像识别等 AI 技术在近几年迎来蓬勃发展，这令机器人能做的事情越来越多。
火热的 B 面是，仍有不少人对 RPA 这项技术“知其然，不知其所以然”，甚至存在一些误读。
误读一：有观点认为 RPA 并不是一项新的技术，是“旧瓶装新酒”。云扩科技 CEO 刘春刚表示，这存在概念混淆，RPA 不是单一的技术，而是一个由多项技术集成在一起的产品，其所包含的一些技术可能已发展了很长时间，但组合后的 RPA 技术并不老。实际上，RPA 概念兴起以及产品在行业大规模应用都在 2010 年以后，因此，RPA 是一个新的技术产品。
误读二：RPA 门槛不高。 RPA 的进入门槛有些“宽进严出”，表面看起来似乎不难，通过编写一段自动化脚本就可以很快将桌面简单自动化，很多厂商都能自己搭建起一套简单的 Demo ，但要打造一套简单易用、稳定兼容、安全可靠、跨平台适应能力高，且切实解决不同场景问题的企业级 RPA 产品非常难，具有非常高的技术门槛。
这些也是当下 RPA 发展过程中所面临的主要难题。
面向不同行业，RPA 的流程亦不同，企业要针对自己的需求、流程来设计和定义 RPA 产品，几乎所有 RPA 产品都有一个流程编辑器，以设置任务流程的逻辑。所谓“简单易用”是指，这套流程逻辑能否做到简单、易用、易学习、学习成本低、编辑效率高，且已编出的流程易恢复，实现这些都不容易。
大部分 RPA 产品是面向 B 端的，兼容性和稳定性对企业来说至关重要。企业内部的网络环境千差万别，一个好的 RPA 机器人应当识别和兼容企业不同的信息化系统，在执行任务过程中，还要保持稳定的工作状态。
两大趋势：智能化和 SaaS 化
来也科技联合创始人兼高级副总裁褚瑞可以说是见证了国内 RPA 产品不断迭代的进程。他是国内最早期的 RPA 应用之一“按键精灵”的开发者，该软件通过制定脚本来代替双手完成移动鼠标和键盘的操作。他表示，与应用在游戏上的“按键精灵”相比，现在的 RPA 产品在技术上并不是更复杂了，反而更简单了，但不一样的地方在于，AI 技术的进步令 RPA 的智能化程度更高了。
RPA 的技术壁垒凸显在两个方面——低代码能力和与 AI 融合的能力。低代码能力是 RPA 厂商的一个重要分水岭，因为 RPA 并非个性化的自动化操作应用，而是一个通用型的产品，即便不熟悉 IT 技术的业务人员也能轻易上手。
另一方面，RPA 产品是否具备与 AI 融合的能力（Powered by AI）也是一大考验。因为不具备 AI 基因，RPA 仍有很多技术问题待攻克。
“RPA+AI”的概念在业内越来越流行，不少厂商纷纷宣布入局。RPA+ AI 可以大幅扩展机器人的应用场景，从而产生更大的价值，业内普遍观点认为，其是 RPA 发展的下一个方向。 Gartner 预测，到 2022 年，80% 部署了 RPA 的组织将引入人工智能（AI），包括机器学习和自然语言处理等，以改进业务流程。
另一个富有潜力的发展趋势是，RPA 在逐渐 SaaS 化。狭义的 SaaS 化是指不需要安装任何客户端软件，RPA 本身运行在云服务器上，采取像云一样的按实际使用时长收费或者包月、包年的方式。而目前，国内企业对 RPA SaaS 化部署的态度比较谨慎，客户对软件付费及按年订阅模式接受度低。
以上就是今天的内容，希望能帮助你更深入地了解 RPA 技术。
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