本文来自数据猿，作者/月满西楼。
目前，数字经济发展已经进入“深水区”。一方面，RPA（Robotic Process Automation）、隐私计算、云原生、低代码等细分领域技术正在快速发展，并得到资本市场和行业客户的认可；另一方面，各项技术并不是平行线，而是在不断创新迭代中逐渐加深融合程度。多项技术交叉融合的过程中，往往能碰撞出新的火花。
以AI和RPA为例，除了他们各自的技术发展，AI和RPA的融合创造出诸多全新的价值——在这一方面，实在智能是一个绕不开的玩家。实在智能一直致力于通过AI拓展RPA的技术边界，率先提出了AI与RPA融合的理念，践行将RPA推动到IPA（Intelligent Process Automation）阶段，并在超级自动化等方面进行深入探索。
近日，数据猿专访了实在智能创始人、CEO孙林君先生，探讨实在智能是如何将AI与RPA进行融合的，以及实在智能在AI前沿技术方面的探索和布局。
AI与RPA的融合，并不是一道简单的加法计算题
在创立实在智能之前，孙林君是原阿里巴巴资深算法专家，10余年深耕大数据智能领域，在大数据、人工智能、机器学习、深度学习及技术架构、系统开发、产品创新等方面拥有丰富积累和成功经验。孙林君的AI背景，也为实在智能探索AI与RPA的融合奠定了基础。孙林君认为，RPA是AI最有效的落地方式，AI与RPA的深度融合是大势所趋。实在智能实践的IPA技术理念，就是在RPA的基础上，深度融合AI能力，为机器人增加了感知能力（机器视觉、自然语言、语言交互）以及认知能力（机器学习、智能决策），从而让机器人能够参与到更复杂的工作流程当中。正如孙林君所说，“机器是冰冷的，IPA的创新要有温度，让工具真正为人所用。”
实在智能看待RPA行业的视角和其他同行也有些许区别。孙林君强调，首先，传统的RPA技术有着明显的天花板，通过操作系统底层实现对软件的控制能力，还存在诸多技术瓶颈，导致很多厂商不得不把技术人员派到客户现场解决问题，这就极大限制了产品的研发节奏和产业规模化。
其次，分清RPA行业的本末和表里是关键：体验是表，技术是里；技术是本，体验是末。所以，要攻克RPA拾取能力无法适用所有的软件，且实现对于用户来说智能化能力无感使用这个难题，把AI融合到RPA中，提升RPA的基础能力是必然的。
因此，实在智能始终保持高强度的研发投入，积累了数十项技术发明专利和上百项软著。团队在进行技术研发攻关，取得了多项重要的突破，并获得了《一种基于RPA元素智能融合拾取的方法与系统》、《基于深度学习的弱监督RPA元素识别方法及系统》、《一种RPA机器人智能元素定位拾取方法及系统》、《RPA元素拾取同屏切换方法及系统》等核心发明专利，筑牢坚实的技术壁垒。
RPA产品想要完美实现信息提取、软件控制这两项核心能力，AI是至关重要的技术。以信息提取为例，基于《一种基于RPA元素智能融合拾取的方法与系统》专利，实在智能在业内独创“智能融合拾取”技术，把Windows底层的拾取能力和计算机视觉识别能力整合到了一起，智能拾取技术不仅精度高，在各种分辨率下都非常稳定，使用门槛也非常低。融合拾取技术是RPA行业最底层、最基础的技术，本质上是通过计算机视觉的方式解决各种原生软件无法拾取、无法操作的问题，使软件元素拾取不再是难事，该技术在操作易用性、软件覆盖度、拾取精细度、环境适配性、运行高效性及拾取稳定性等方面都有巨大的提升，堪称是流程自动化的一次生产力革命。采用融合拾取技术，实在智能的RPA产品理论上能够识别、操作任何软件，RPA应用将不再有软件的边界限制，突破了RPA的应用天花板。
以WPS为例，实在RPA的高精度元素拾取
“自动化技术是非常贴近一线业务人员的，能够让其迅速地看到实践效果。如果反过来，只从顶层做一个非常完备的设计，不契合一线业务人员的需求，最终成为空中楼阁。”孙林君尤其看重RPA产品对一线业务人员的赋能。为此，实在智能在流程挖掘、自动化流程设计、流程执行等多个环节应用AI技术，显著提升一线业务人员的使用体验。例如，借助智能流程生成技术，实在智能通过解析业务视频，结合操作日志校正，基于最新的目标检测技术和图像匹配技术，一键生成80%完整度的业务组件流，减少业务人员约30%的流程设计时间；借助数字员工的无感知流程修复技术，可有效应对90%的页面变动情况，实现流程修复10秒内完成，零人工介入。
用领先的AI技术，打破传统RPA的天花板
要把RPA逐步推向IPA的全新阶段，实在智能通过融合AI技术，打破传统RPA的天花板。具备将AI与RPA打通的能力之后，实在智能就开始不断点亮AI技能，在机器视觉、自然语言理解、智能对话、知识图谱等领域取得一系列突破。
实在智能AI能力矩阵
机器视觉（CV）
在机器视觉领域，实在智能在全球范围内首创基于CV等AI能力的融合拾取技术，支持所有软件精细控制。该技术具备多方面的优势，包括：支持高精度微小目标拾取；模型内置支持CPU硬件加速；算法领先拾取速度堪比原生；切换任意分辨率均保持稳定；支持自动化锚点定位；支持形变重识别及唯一定位；拾取交互体验一体化等。
自然语言处理（NLP）
在自然语言处理领域，实在智能率先开源中文预训练模型并成功运用。实在智能联合中文自然语言处理专家创立中文版GLUE——CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）并担任会长单位，打造CLUE中文语言理解基准，通过FewCLUE小样本学习、DataCLUE数据中心AI、IFLYTEK长文本分类等16项基准任务，全面评价NLP模型能力。目前，已经有华为、腾讯、字节跳动、阿里达摩院、搜狗等多家企业积极参与刷榜。
企业参与中文版GLUE测评
智能决策：实在云脑
在服务过1200多家企业，和客户在数字化转型方向进行深入沟通后，孙林君明显感受到，现在企业对智能化的需求越来越强烈。如何能让企业业务人员也能够玩转AI，真正让AI实现低门槛，为他们所用？是不是可以通过AI技术构建一个平台，辅助企业做智能决策？
为了让AI技术更便捷、更高效地在企业中落地，实在智能创新AI产品——实在云脑应运而生，这个基于多种深度学习、机器学习框架的平台，不仅能为企业业务人员提供高效的模型开发能力，提升业务人员的专业技能；还可以赋能企业，自主可控定制智能模型，提升企业数字化转型效率。
以实在智能在服务的某电商品牌为例，他们在评论管理场景使用云脑平台：基于企业已有的大量评论数据，实在云脑能一键训练深度学习模型，监控商品评论走向，再结合RPA实现智能监控商品质量和智能提醒。
实在RPA+实在云脑落地场景：建立智能的商品评论管理流程
被需要的智能才是实在的智能，打造真正人人可用的超级自动化平台
正如孙林君所说，“Intelligence in need is Intelligence Indeed，被需要的智能才是实在的智能。”技术很重要，但光有领先的技术是不够的，要把各项技术融合起来，打造一个人人可用的超级自动化平台，才能够切实解决用户的需求。
近日，Gartner发布了《2022年12大技术趋势》报告，其中，超自动化已连续3年入选技术趋势报告，成为入选次数最多技术之一。超自动化的核心，就是将RPA与AI深入融合，同时融入低代码、流程挖掘等技术，实现智能决策和数字化运营。Gartner预测，到2024年，超自动化技术有望将企业的运营成本降低30%。
Gartner发布的2022年12大技术趋势
实在智能的目标就是通过全栈全国产全自研AI与RPA技术，打造一个真正人人可用的超自动化平台，实现所有软件的自动化和智能化。为此，实在智能以“AI×RPA”作为核心技术引擎，打造了设计器、机器人、控制器、实在云脑四位一体产品体系。
其中，设计器是一款适用于企业、开发者及个人的可视化自动流程编辑器，用户通过简单拖拽即可完成设计；机器人作为数字员工的执行终端，执行机器人工厂构建的自动化流程，实现安全、稳定、智能的人机协同或无人值守；RPA控制器作为控制中枢，实现便捷灵活的管理调度、轻型全面的数据汇总和分析，是强大易用的智能桥接中枢。
实在智能超自动化平台架构
真正人人可用，需要强大技术能力支持
在产品层面，孙林君尤其看重RPA产品的用户使用体验，“现阶段RPA不一定是一款人人可用的产品，但却具有人人可用的价值。人人可用的产品在我看来不仅是上手快，更要有强大的产品技术能力去实现产品与场景的贴合。好的RPA产品，仅仅强调体验好是远远不够的，也绝不是学几个组件就完事。将体验好和人人可用‘划等号’，这也是行业的一个误区。
镶了金边的马车也还只是马车，体验再好也不会变成汽车。一款RPA产品是否被使用、能否真正为用户创造价值，产品的稳定性、体验感、技术能力等都将长期发挥重要影响，片面强调产品大于技术是一件荒唐的事情。
产品价值传递，需要深度依靠技术创新
现在市面上的很多RPA产品只是帮助用户了解新的工具本身，而没有更深层次的与用户业务场景相贴合。很多用户经历了‘一看就会，一用就废’的阶段，才深刻体会到一个产品的价值——就是需要将其控制能力、稳定性、体验都能做到极致，这些都深度依靠技术创新，把产品带到真正有价值的层面。”
为了解决这个问题，在设计器、机器人、控制器这RPA传统三大产品之外，实在智能还推出了一个机器学习平台——实在云脑。该平台集数据处理、数据标注、模型开发、训练及发布于一体，帮助客户构建定制化的AI能力。针对客户不同的业务场景，实在云脑会将从不同业务系统中采集的授权数据上传到本地数据仓库，基于业务数据来训练AI算法，形成能够针对性解决客户业务问题的AI模型。基于实在云脑，实在智能将RPA和AI的技术能力与客户的业务场景结合起来，形成智能文档（IDP）、商业智能（BI）、对话智能（CI）、决策智能（DI）、智能流程挖掘等具体的业务解决方案，真正帮助客户解决具体的业务问题。
拓展RPA的技术边界，持续发力低代码、国产信创、云RPA
在不断强化“AI×RPA”的核心能力基础上，实在智能也在低代码、国产化、云RPA等前沿技术领域持续发力，并将多项技术实现深度融合。
低代码
孙林君提到，现在的市面上的很多产品其实是专家型产品，需要把人培训成专家再来使用，并不能真正实现人人可用的价值。实在智能的一大目标就是大幅度降低RPA产品的使用门槛，让业务人员只需简单学习一下RPA产品，就可以像使用Excel一样使用自动化工具来为自己的工作赋能。
要实现这个目标，低代码是RPA的一个重要发力方向。低代码应用开发平台（LCAP）基于抽象和最小化手工编码来快速开发和部署自定义应用程序。通过低代码技术来降低RPA产品的应用门槛，具有重要的战略意义。降低技术门槛，将从两个方面推动RPA的应用普及：一方面，企业内部大部分员工都是不懂IT技术的业务人员，实现低代码甚至零代码，让RPA产品更好地应用于财务、人力、销售、市场、运营等业务领域；另一方面，通过低代码降低RPA产品使用门槛，有助于拓展中小微企业和个人用户，这将极大的扩展RPA的市场规模。
实在智能在低代码技术方面持续发力，将RPA功能封装为标准化组件，在RPA通用平台上形成了超过500个RPA组件，用户可以通过拖拉拽功能组件这种低代码、零代码的方式，来搭建企业的业务流程。实在智能在低代码方面的技术实力，也得到了市场的认可，并入选了Gartner首份中国低代码应用平台（LCAP）竞争格局报告。
实在智能重磅入选Gartner中国低代码应用平台竞争格局报告
国产信创
近几年，我国加快构建自主可控的信创产业链，在芯片、操作系统、数据库等基础软硬件领域取得一定突破。需要指出的是，RPA、ERP、OA等上层应用软件生态的完善，对于构建完整的信创产业链条也至关重要。上层应用软件的国产化适配，是国产芯片、操作系统、数据库等底层软硬件突围的关键。
实在智能在自研和国产化适配两方面同时发力：一方面是坚持AI和RPA核心技术全栈自研，拥有自主知识产权；另一方面是在国产化适配方面做了大量的工作，实在RPA全系列产品已广泛兼容、适配行业主流的国产芯片、国产数据库、服务器及操作系统，并通过工信部信通院等多家权威机构严格测试，目前已经通过全部国产系统及国产芯片统信、麒麟的认证。对信创的全面支持，为实在智能服务“2+8+N”（2，党政+金融两个核心行业；电信、电力、石油、交通、教育、医疗、航空、航天8大关键行业；N个其他行业）信创产业客户奠定了基础。
云RPA
随着越来越多的企业选择将其业务、数据迁移到云端，帮助客户实现业务流程自动化的RPA产品向云端迁移也就成为大势所趋。相对于本地化部署，云化部署有诸多优势：云RPA可以放大部署规模，降低部署成本。同时，客户可以按使用量计费，显著降低RPA产品的使用成本；云化部署有助于实现RPA产品的标准化，降低开发成本；云化部署可以实现RPA产品的一键更新，让客户随时能享受到最新的功能。
依据Gartner《新技术：RPA增强功能》报告，到2024年，RPA产品实现云部署的比例将超过20%。
实在智能支持本地化和云两种部署方式，可依据客户需求来灵活地选用RPA部署方式。目前看来，虽然目前客户选择本地化、私有云部署方式居多，但长期来看，云RPA的比例将持续提升。在这点上，实在智能首先在业内迈出了重要的战略一步，与阿里云无影达成深度合作，将RPA部署在云端，在节省企业与RPA厂商资源成本的同时，还能让RPA在各个行业及领域快速落地，极有利于智能化、自动化的“数字员工”更好地融入企业主业务流程，共同为各行业数字化转型提供高效、安全、智能的服务。
人类与RPA机器人的协同，将成为未来主要的办公场景
孙林君认为，不久的将来，办公的场景将是每个人都拥有属于自己的数字员工助手，这些助手来帮助完成底层简单的工作，人来完成需要决策和有创造性的工作。在企业中，过去十年人人都会使用Excel办公，未来的十年应该是一个人人都会使用自动化工具的时代。人类与RPA机器人的协同，将成为未来主要的办公场景。
数字化发展进入“深水区”，企业对跨系统、跨平台的服务需求呈现量级增长。业务系统将越来越复杂，跨系统业务交互、数据决策的需求也将日益增多。同时，企业的经营过程中会源源不断地产生大量的数据，多源异构数据的存储、管理、分析对人类员工而言是一个艰巨的挑战。数字员工在处理复杂业务，解决跨系统、高精度、大数据吞吐量的问题时，将比人类更加高效。实在RPA数字员工既是助理、也是桥梁，可帮助企业将各个复杂的业务系统互相串联，协同共生。
实在RPA将创建一种全民“人机协作”的工作模式。AI×RPA给人类员工带来的不是工作岗位的流失，而是工作价值的升级：RPA就像是“触手”，去连通财务、人力、运营、销售等多个业务领域；而实在云脑相当于“大脑”，在大脑的分析、判断和训练下，触手进行数据采集和自动化流程操作。
实在RPA数字员工形象
在很长一段时间内，我们都不必担心数字员工会抢人类的“饭碗”。企业增加100万数字员工，并不意味着替代100万白领，而是给人类员工分发了100万高效工作的秘书。数字员工将是人类很好的助手、合作伙伴，而不是竞争对手。
例如，在今年年初杭州出现新冠疫情，实在智能联合杭州市余杭区数管局，在除夕夜紧急推出“疫情防控数字员工”，该系统可以实现以小时为单位，自动采集汇总密接、次密接和重点人员数据，2分钟内就可以完成原来需3名防疫人员全天连轴转才能完成的疫情数据统计工作。防疫人员可以有更多的时间来做数据分析、防疫决策等更有价值的事情。在这个案例中，“疫情防控数字员工”与防疫人员密切配合，更高效的完成了杭州疫情防控任务，《杭州日报》对此人机协同案例进行专题报道。
数字化的核心问题，是要解决数据问题，未来的公司广义上都是数据驱动的，全方位的数字化建设是各行各业的共识。而优秀的AI和RPA产品，则是推动企业数字化建设的一把利器。正是基于优异的技术产品实力和服务能力，实在智能获得了众多客户的认可，其RPA产品已经成功应用于运营商、金融、电商、数字政务、能源、交通及烟草等多个行业领域。
同时，我们需要看到，目前RPA在各个行业的应用渗透率还较低。例如，电商、运营商、公共服务领域的RPA渗透率都低于5%。并且，RPA在企业各个业务领域的应用渗透率也不高。其中，应用最广泛的财务领域，RPA渗透率低于10%；运维业务的RPA渗透率低于5%；人力资源领域的RPA渗透率甚至还不到1%。未来，RPA平台将有异常广阔的市场空间。尤其是融合了AI、低代码、流程挖掘等技术之后的超自动化RPA平台，应用范围将进一步扩大，对企业客户的价值也将得到进一步提升。
此外，实在智能希望能够推动RPA行业的健康发展，“客户心中自有一本账，一味地打价格战，用杀敌一千、自损八百的方式跑量，不是一种健康的商业模式。我们更愿意通过AI技术，围绕用户的核心痛点打造差异化、高价值的产品矩阵来赋能企业。”市场教育会逐渐抬升行业天花板，厂商壁垒也会逐渐显现。很可能第一批RPA厂商来教育了市场，但是第二批功底更扎实、技术创新能力更强的厂商才更能赢得客户的选择和信任。因而，实在智能秉持赤子之心，希望推动RPA市场建立起良性竞争的行业秩序，大家将竞争的重心放在技术创新、用户价值创造上，用优质的产品来真正解决各行业客户的痛点问题，帮助客户打造数据驱动的组织，进而为中国的数字经济建设贡献力量。
