自动化由来已久，历史甚至可以追溯到5000多年前。
从玛雅人使用引水渠实现用水自动化运输，到亚当·斯密的自动化示例推动扣针制造商大步发展，到亨利·福特发明自动化机械装配线，再到数据驱动的企业任务自动化催生企业资源管理系统，并在此后扩展到机器人流程自动化……可以说，人类对于自动化的梦想与追求从未间断过。
由于技术水平不同，在人类历史发展的每个时代，对于自动化的定义也有所区别。
在第一次工业革命时期，机器开始代替了手工劳动，工厂流水线、机械化生产实现了自动化；后来随着计算机时代来临，机器人进入企业后，帮助企业实现简单流程的自动化，处理常规的机械性操作和任务；如今，在数字化和人工智能时代，机器人已经具备了适应能力，可以随着环境的变化改变应对方式，这其中就融入了认知学习，人工智能的智能自动化。
随着人工智能（AI）技术与自动化技术相互融合，带来人机互动模式的改变，包括数据分析方式、决策方式以及工作流或系统中任务和活动的执行方式的改变，自动化也由此迈上了新高度——“智能自动化”（也可称为“AI赋能的自动化”），并在创建新的个性化产品与服务、自动持续地管理和改进业务流程、降低成本并提高效率等方面发挥着越来越重要的作用。
人工智能和自动化结合后，企业可以获得深入的洞察、快速精准的执行流程，打造一致化、高质量的体验，为客户和员工提供卓越的服务。
据了解，在人工智能的助力下，自动化处理的工作范围大大增加，可以从两方面助力人类拥有“超能力”：一方面通过自动化来完成简单重复性的工作，从而释放劳动力；另一方面，通过AI赋予人类获得非凡的新能力，变得更加快速高效。
未来我们将和机器人成为同事，人机协作、交融的时代已经来临。研究显示，智能自动化将作为非常重要的颠覆性技术之一驱动未来经济和企业变革。
智能自动化现状
在自动化中使用AI的典型用例包括：无需工作人员将PDF文件中的信息手工重新输入到表单中，而对AI进行训练后，即可以替代人工完成这些工作。或者，当一名员工在需要常常搜寻公司文件来回答客户的某一问题时，AI会提供一些可能的答案。
至于整个过程的其余部分，则人仍是处于核心位置。人工业务分析师找出了进入某一特定流程的东西。开发人员使用机器人流程自动化(RPA)系统来创建过程流。越来越多的业务分析师在监控流程的绩效，寻找瓶颈，并为其他步骤提出想法，这些步骤可以通过传统脚本或通过AI增强技术来实现自动化。
换句话说，到目前为止，AI已成为一种工具，可以在更大的自动化方案中填补小众市场。
HFS Research公司研究高级副总裁埃琳娜·克里斯托弗(Elena Christopher)表示：“关于AI的一个大秘密就是每个用例的范围有多狭窄。”
尽管与端到端智能自动化结合在一起的技术可能已经存在，至少是零星存在。但面临的挑战依然存在，这包括了解业务流程常常并非那么简单这一事实，因为员工经常会切换系统来执行一部分任务，或者他们会自己完成某个难以以数字方式完成的工作，从而削弱了AI从头到尾全面了解某一流程的能力。
数字化转型热潮，智能自动化成关键
数字化转型的本质是在数据与算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。
随着社会环境与市场环境的不确定性加剧，特别是经历新冠疫情黑天鹅事件后，企业数字化转型正呈如火如荼之势。与此同时，随着数字化转型的深入推进，在整个企业乃至整个生态系统中部署智能自动化，也正成为领先企业的共同选择。
这是因为，随着面临的不确定风险增加，现代企业运营必须确保能够灵动响应，而且与企业生态系统和工作流保持互联互通。为此，企业必须实现端到端的企业可视性，获得实时洞察并采取果断行动，这对企业至关重要。
而在整个企业乃至整个生态系统中部署智能自动化，则有利于重塑业务流程标准，保持业务持续性，并将业务人员从大量重复的手工操作中释放出来，提供更高的价值创造，打造适应能力更强的企业，从而实现客户和业务需求的快速和高效响应，快速应对危机、调整战略与规模、采用新型运营模式。
为了获取全球组织对智能自动化的看法，德勤在2020年曾对来自29个国家的441位高管进行了调查，这其中20%为组织自动化负责人，19%是CFO或财政董事，17%是CIO或IT董事，13%是商业服务领导者，6%是运营董事，25%为其他职位。
结果显示，多数接受调查的组织皆已实现对RPA（机器人流程自动化）技术的应用，但为了增强RPA能力扩大自动化范围，他们计划将OCR（光学字符识别）、ICR（智能字符识别）、BPM（业务流程管理）、AI、流程监测等智能技术与RPA相结合使用。其中，78%已实现对RPA的应用；51%已开始使用OCR和ICR技术；36%使用BPM；34%使用AI；33%使用流程监测。而且，受访者中，有79%的功能性领导者、76%的组织高层以及75%的IT部门赞成在组织中引入智能自动化。
麦肯锡在2020年对全球800家企业的高管展开的调查也显示，新冠疫情暴发以来，企业不仅加速了数字化转型进程，而且也加大了对机器人自动化技术（包括物理机器人）等的应用：有85%的受访者表示其组织加速了数字化转型，有67%的受访者表示其组织加速了对自动化和人工智能技术的应用。
此外，也有研究表明，未来三年计划将更多复杂工作交给智能自动化的企业数量将增加7倍。将自动化与人工智能相集成并将智能注入工作流程，已成为企业实现差异化的关键因素。
智能自动化如何赋能企业数字化转型
如果系统能够自动而持续地收集大量数据，理解数据的含义，然后使用该数据来管理和改进业务流程，并一直不断学习，那么，这就可以称为“智能自动化”。智能自动化是一种新能力，有助于最大程度减少所需的人员支持，它实现了流程负担从人类向技术的转移，有望彻底改变企业的工作方式——随着越来越多、越来越复杂的任务交由流程自动化完成，企业员工就能够解放出来，专心投入高价值的工作。
根据IBM商业价值研究院（IBV）的研究，智能自动化的组成部分包括：
○人工智能/机器学习——配备软件的系统应用，能够模拟人类智能过程，无需明确指示即可开展学习
○自然语言处理——能够理解人类说的话
○机器人——使用机器人对物联网(IoT)数据和其他数据进行学习并做出自主决策
○预测性分析——借助统计算法和机器学习预测结果的做法
这其中，以机器学习、深度学习为特征的人工智能技术是智能自动化的核心。智能自动化是顺应数字化时代对人类智慧的要求而生，它自动化的对象是人的分析、推理以及创造能力,其终极目标是让机器像人一样工作。
与传统自动化通常以分散、孤立的方式部署相比，智能自动化可以在组织层面运行并跨越整个企业，帮助企业实现业务、运营流程的自动化以及IT自动化等，为企业带来诸多关键改变：
●在业务方面，智能自动化可以光速处理业务，彻底实现数字化运营，同时能拓展能力，实现某些由人工很难实现的目标，提高准确率，提升用户体验。
●在流程方面，智能自动化可以实现“流程由系统跑、人作为辅助”,全面转变工作结构，提升员工的工作体验，同时，能够自动识别和发现问题，提升效率。
●在IT方面，智能自动化可覆盖从事件捕获和自动化到评估优化运维等IT各个环节，并能支持灵活的内部和云端部署选项，帮助企业实现高效的IT自动化运维。
●在经济效益方面,智能自动化则可以降低运维成本、优化财务指标。
IBM商业价值研究院的一项研究就指出，到2022年，AI赋能的智能自动化可以减少80%的人工IT流程和75%的运营费用，并在两年内释放超过1300亿美元的劳动力价值。
