先破后立，讓RPA越過人人可用之“關山”
應讓產品最終像Excel一樣方便易用。
RPA，從長期蟄伏到一時間風頭無兩，再到逐漸的行業降溫回歸商業本源，這幾年經歷了一次過山車。
何謂RPA？根據IDC組織的“RPA軟件帶來業務運營變革”報告（2017）給出了RPA的定義：“RPA軟件能夠處理基于固定規則且重復執行的流程，而不需要人類操作。在那些高度重復、單調且勞動量大的工作中，RPA消除了對人類員工處理的需要。”IDC表達了能實施RPA的流程具有規則固定、重復執行和工作量大的主要特征。
2019年，Gartner公布了影響企業未來發展的10大關鍵技術，RPA榮登榜首。這一年，也被看作是國內的RPA元年。同年5月，UiPath獲得了5.68億美元D輪融資，估值達70億美元，引爆了全球的RPA行業，國內外接連出現融資熱潮。
2020年，中國的RPA玩家加速崛起，其中，AI+RPA智能軟件機器人解決方案提供商實在智能，在一年內完成三輪融資。
2021年，是RPA行業大展拳腳的一年。2021國內RPA市場共計15家廠商完成19起投資，融資總額破34億估值近230億。尤其是2021年的最后一個月，RPA市場融資事件更是達到5起。水位不斷上漲。
然而來到2022年，RPA行業似乎與整個企業服務大賽道一起，陷入了一場沉寂。2022年國內RPA市場，截至今年9月共計7家廠商完成融資總額20多億估值近174億。
僅僅一年時間，RPA的聲量明顯不如去年，投資人直言看不懂。
有投資人曾經公開表示，中國整體SaaS公司融資都高于估值。 一是中國很多SaaS軟件企業產品力太薄，二是在中國做SaaS類企業，內卷嚴重。“企業上沒能突破處在同一維度下的內卷競爭，產品力差別不大，價格只會越報越低，最后就變成便宜了客戶，但是苦了自己，賺不到什么錢，RPA就是一個縮影。”
對于這個觀點，RPA行業從業者，實在智能創始人兼CEO孫林君表示，在SaaS的高光時刻，大家都愿意相信它一定是未來的大趨勢，美國如此，中國也不例外。但是在SaaS表現不好的時候，就有人覺得當前的SaaS有這樣那樣的缺點，SaaS缺點肯定有，好的SaaS企業也肯定存在，RPA行業也一樣，長遠來看，大趨勢不會變，問題是誰能找到這些企業。
雖然今年來看，RPA的投資熱度比去年降溫不少，但市場并不會因為資本的不出手就立馬冷卻下來。實際上整個市場需求增量還在，對C端用戶來講，需求也還在，尤其在疫情之下，整個市場對RPA的需求并沒有減少。
以RPA頭把交椅的UiPath為例，服務全球8000多家客戶。《財富》全球500強企業中63%都在使用UiPath的服務。
比如國內RPA廠商實在智能今年的線索量是去年的10倍還多，這代表市場量其實還在。只不過RPA市場目前能夠直接達到人人可用程度的產品比較少，導致用戶需求沒有被激發。
一位關注RPA賽道幾年的投資人告訴「甲子光年」，RPA今年好歹有規模變現的可能，不像前兩年，很多企業只有個概念就一頓爆炒。
與前幾年RPA由于過度炒作帶來的失真視角相比，如今RPA已經到了看業務、看產品、看收入的階段，逐漸回歸到商業本源，最終更貼近市場需求，真正在做產品的公司會在市場上逐漸浮現。
這對于RPA行業來說，其實并不是一件壞事。
由于RPA具有快速連接已有系統且又不侵入到系統里面的特性，相當于是錦上添花來做增量。加上RPA本身的技術門檻不高，意味著可以承接更多需求，市場空間也就更大。
在這樣的趨勢下，國內RPA廠商“內卷”程度空前白熱化。在產品上，各家產品大同小異，幾乎都是采用傳統的拖拉拽模式；在定價上，你低我更低，頻繁價格戰；在營銷上，RPA廠商清一色都在宣傳人人可用，但實際上只是一句口號，并非真正實現了人人可用。
其實說到底，傳統RPA本質上還是一種高度簡化的專家系統。RPA的應用場景需要符合兩大要點：大量重復（讓RPA有必要）、規則明確（讓RPA有可能）。
對于普通用戶來講，使用RPA會面臨拾取、元素、變量這三座大山。很多RPA廠商是利用編輯器模式去做流程，直接把使用產品的人預設成程序員，用戶要在編輯器里面學會使用幾百種組件，用拖拉拽的方式來去構造流程。（注：“拾取”指RPA對于軟件的拾取適應能力；“元素”指的是屏幕上的圖標、文字或區域，RPA要先識別它們，才能自動地點擊和操作它們；變量是內存保存數據的一個儲存空間，主要的作用是在組件之間傳遞數據，同一個變量可以反復使用。）
拖拉拽看似簡單，用起來卻十分抽象，當操作系統識別不到底層，很多工作就需要依賴計算機視覺的方法，但要使用不同的組件。這就要先將使用者培訓成專家，再去學習如何使用RPA產品。這對用戶來說，天然就設定了一道門檻，跟人人可用有巨大差距。
而當前RPA尚處于企業大規模推廣應用的早期階段，如果不能突破人人可用的壁壘，很難實現規模化運營，也會極大程度限制RPA的發展。
這也就解釋了為何RPA技術起源于20世紀90年代早期，算是一項出現很久的技術，雖然能夠在簡單自動化、離散和線性的工作中發揮一定價值，但它的能力依舊受到限制。因為工作往往是變化流動的，當應用程序界面或流程工作流發生變化時，就可能會導致RPA機器人在任何類型的動態環境中崩潰。
Forrester Research指出，每花一美元在RPA上，額外的3.41美元實際上是花費在咨詢資源上。一句話便道出這個行業的最大痛點。
所以人人可用的產品絕不僅僅只是上手快，更要有強大的產品技術能力去實現產品與場景的貼合。好的RPA產品，僅強調體驗還遠遠不夠，也絕不是只學幾個組件，將體驗好和人人可用“劃等號”，也是行業的一個普遍誤區。
只有讓非技術人員能夠用RPA在各行各業低門檻上手，才稱得上是組織化或者數字化中的一場變革。
變革在哪里？誰又是變革者？
企業數字化轉型的目標在于變革業務，而RPA承擔的只是部分業務的優化，想進一步優化業務流程，需要其他技術的加持，并且技術還要降低使用門檻，才稱得上是人人可用。
可事實上在RPA廠商大肆宣傳下的人人可用，不少用戶在嘗試使用過RPA后，真實感受卻成了“一看就會，一用就廢”。這讓RPA廠商所喊出的人人可用更像是一種營銷噱頭。
實際上，傳統RPA若不解決拾取、元素、變量的三座大山，對普通用戶的門檻就始終存在，更談不上真正的人人可用。實在智能創始人孫林君用了一個比喻是：“一駕裝修的再精致的馬車，它也還是馬車，因為并沒有突破原來的形態，就不會變成汽車。 ”
作為一家以AI技術為驅動的RPA廠商，實在智能尤為看重通過融合AI技術，降低產品使用門檻。如當鼠標滑過一個瀏覽器圖標，AI就知道它能用來打開網頁和搜索新聞；當鼠標滑過一個對話框，AI就判斷可以輸入文字并發送消息；當鼠標框選一個包含各種文字的區域，AI就知道可以進行文字識別及抽取。
實在智能在2021年11月推出了融合拾取技術，把CV技術和底層拾取融合為一體，在拾取速度、精度、穩定性方面都達到了行業高水平，大幅提升了RPA軟件的適用范圍，讓AI與RPA的能力融合成為新的發展趨勢。
2022年3月，實在智能又在發布會中全行業首發了“融合拾取3.0”技術，高效精準地解決了復雜元素的識別和操作。將AI能力在各方面增強了傳統RPA技術的能力邊界，讓RPA行業發展進入了全新的IPA階段。
剛過去的12月7日，實在智能在基于融合拾取和屏幕語義的層面上，推出了全新引導式的“IPA模式”，是基于大數據和智能化的算法，類似觸屏手機的顛覆式創新。
簡單來說，是通過所見即所得的方式去一步步地引導客戶完成流程，用戶不需要額外學習使用實在RPA，也完全不需要“拖拉拽”或“寫代碼”，客戶只需要關注業務邏輯，按照正常流程直接操作業務軟件即可。大幅縮小了使用者的學習成本，往人人可用上邁進了一大步。
原本大家以為拖拉拽已經是低代碼和RPA產品的終極形態，但實在智能這次帶來的創新還是讓不少人覺得震撼，原來還有比拖拉拽更智能化的點選操作，讓AI和RPA融合在一起，實在智能將這種模式命名為“IPA模式”。
具體來說，主要涉及三方面。
其一，沉浸式的流程編輯
在沉浸式的流程編輯中，用戶直接的工作環境，就是實在智能RPA設計器的環境。不再需要傳統RPA軟件的“流程畫布”，把“更大，更寬，更全面”的電腦屏幕留給用戶。
在沉浸式的思維下面，用戶無需在同一個界面上雙模式操作，只需關注業務即可。實在智能的產品界面只占少部分，其余部分均是用戶的工作環境，用戶通過鼠標懸停+鼠標點擊，即可完成自動化流程配置。
不再需要傳統RPA軟件的“拖拉拽”，鼠標懸停+鼠標點擊，即可完成自動化流程配置
其二，所見即所得的操作
用戶用鼠標點擊，馬上在“流程窗”中以所見即所得的方式自動生成，無需將業務操作轉為系統對應組件以及組件屬性參數設置。每一步用戶只要像業務人員一樣想干什么，直接操作內容即可。
只要看到就能自動化，無需思考，當鼠標懸停，馬上會彈出可能的自動化操作推薦列表；當鼠標框選任意圖像區域后，馬上彈出可能的AI能力推薦列表（文字識別等）。支持基于場景和動作的在線學習，用得越多越“聰明”，推薦越準。
其三，重新設計了整套交互模式
這次實在智能重新設計了整套交互，包括每一個鼠標動作所觸發的響應，自動對文字識別的組件等。比如將鼠標移到一個表格上面，它就會自動推薦出數據采集組件；將鼠標移到一個登錄框上面，它就會推出來登錄組件。能識別場景，以及識別出場景里面需要什么。
在先前的傳統專家模式下，若想打開一個網頁，還需要在左側挑一個打開網頁的組件，將其拖到空白區域中間部分。下一次再要登錄，就再拖一個登錄組件過來，一個一個組件地去配，要在桌面、設計器環境、需要操作的對象中間反復切換。
在實在智能重新設計的交互模式下，所有操作可直接在桌面上進行，從拖拉拽的抽象方式，進化到一個完全可視化的直觀操作方式。抹平了從業務場景操作到RPA組件之間的理解鴻溝，讓用戶的每一次點擊就是一次拾取，用戶的每一步操作都在配置流程。
傳統RPA“專家模式” vs 實在RPA“IPA模式/小白模式”
RPA行業有些觀點是認為只要是融合了AI技術，就是IPA。但其實很多RPA廠商完全沒有AI自研能力，或者是通過API接口去連接的第三方AI能力。
但是對于拆解畫面、理解頁面結構以及能做什么事本身，用第三方提供的能力，不能解決RPA行業真正所面臨的問題，比如人人可用、穩定性等。
相對于很多其他RPA廠商的AI技術是在SaaS應用層去融合，孫林君告訴「甲子光年」，他認為AI能帶給RPA的價值非常深遠，更愿意通過AI技術，圍繞用戶的核心痛點打造差異化、高價值的產品矩陣。所以實在智能是在底層就融合了AI技術，且AI為自研，扎實的技術功底讓大規模部署成為可能。
事實上，中國市場是一直AI先行，所以對“RPA+AI”一體化有天然的需求。而實在智能一直所秉持的也是以AI技術來改造RPA為核心，這讓他們始終在為突破底層技術和行業壁壘上面下功夫，從多方面將RPA進行改造創新。
比如在實在智能推出的IPA模式操作界面上，采用的是業務人員思維，鼠標移到哪，即能識別出要操作的對象是誰，能做什么，有哪些組件。點擊以后組件的參數都被帶進去，用戶不需要考慮何時使用計算機視覺，何時借助操作系統底層，只要進到環境里面就是默認自動拾取。
先前使用傳統RPA，即便是相對資深的RPA開發工程師也需花4個多小時，通過50多個組件才能完成搭建。
實在RPA的IPA模式操作界面上，無需RPA開發工程師，業務人員自身只需6分鐘左右即可完成，“流程窗”中生成的動作只有32個，大幅提升了工作效率。同時，IPA模式還支持對復雜頁面數據結構自動分析，實現一鍵采集整個表格數據。
自動一鍵采集抖音后臺管理頁面的整體數據
IPA模式實際是通過自研的AI技術將推薦算法、識別算法、屏幕語義理解等多種綜合用在RPA上面。讓AI與RPA平臺集成，為流程自動化帶來更多的人工智能。讓產品控制能力、穩定性、體驗深度依靠技術創新，將產品帶到真正有價值的層面。
孫林君告訴「甲子光年」，RPA行業需要有顛覆式的創新。RPA發展到今天，已經不局限于只能做規則化事情，他們更看好RPA與人工智能技術結合的應用與落地。
人工智能的應用與落地，本質上是依賴于數據，通過RPA可以讓數據的獲取成本變低，這種情況下再結合自動化。在使用門檻、拾取能力、穩定性、實施效率和性能方面，AI都會發揮很大作用。
作為一家技術為主導的公司，實在智能相信將商業化建立在優秀的產品和扎實的技術基礎上，才有持久的生命力。
做to B類企業，就不會繞開MLG和PLG兩種模式。而在孫林君這里，他更強調的則是底層邏輯，即所看重的技術。
孫林君認為，對于to B企業來講，光一味強調PLG沒有意義，很可能只是一廂情愿，而對于MLG又有可能只是個空殼，會忽略產品的發展。所以無論是市場驅動還是產品驅動，如果它的底層邏輯受到限制，兩種模式也都走不遠。
他表示，正因為現在大家還沒有突破原來的技術天花板，所以看不到更大的空間，才會片面去強調MLG和PLG模式。
“首先要解決核心技術問題，通過核心技術打造好的產品，再結合有力度的MLG市場拓展，讓RPA公司有一個更健康的發展。”這是孫林君所認為的順序。
今年來看，隨著市場逐漸回歸理性，無論是以MLG還是PLG為主導的RPA公司，目標大多聚焦在該如何把規模做大上面。原因在于對RPA來說，其維護成本和服務成本是一筆較高的費用。如果公司產品能力有限，所覆蓋的場景也就有限，就會導致將很多資源投在客戶維護上面，公司難以做大規模。
這時候如果產品是通用性，會降低維護成本，做大規模的可能性也更高，所以今年能夠看到RPA行業一個明顯趨勢在于廠商都在統一往綜合方向上走。
比如原來專注在金融行業的也去做電商、制造業；原來細分在電商行業的去做銀行；做零售商的去做電商，或者去嘗試多個細分行業。不少RPA公司都在互相往對方的領域去滲透，總結下來就是面越做越寬。
另外能夠看到國外的RPA龍頭無論是UiPath還是AA，所提供都是通用產品，有廣泛的市場。但通用產品也意味著對產品要求更高，要有能順利識別和控制所有軟件的產品操控能力，其次要保證產品大規模運行的穩定性和性能，底層技術要做到高并發高穩定。
孫林君告訴「甲子光年」，RPA其實本就是一種通用技術，任何行業都可以用，但是前期RPA公司由于規模限制，更多的只能把精力聚焦在某幾個行業上。
比如，國內市場對于RPA滲透率最高的金融行業接近10%，因為對于金融等注重監管、流程和標準化的行業，應用場景廣泛，其所應用的細分行業集中于銀行、證券領域，保險、基金行業等，已經進入到規模化應用階段。
此外還有電商行業，由于電商客戶多是在SaaS平臺上經營，在訂單量大的情況下，引入RPA能夠替代大量人工。
而之所以今年RPA廠商在逐漸從細分行業轉向通用，一個重要原因在于如果只做細分行業，很難建立起對大B客戶的產品及行業壁壘，通常在客戶選型階段就處于劣勢，很難會被大B客戶選中。另外，只做細分行業，一旦拓展不如預期好，容易變得沒有“防御”。
實在智能則是一開始就將自己瞄準在跨行業的通用產品上，沒有給自己貼上專注于電商、金融之類的標簽。孫林君表示，之所以定位在通用RPA軟件，是希望未來在有規模的情況下，能夠在各行各業應用起來。
在通用基礎之上再有所聚焦，目前實在智能著力拓展的四個板塊分別是運營商、金融、政務、電商。
孫林君坦言之所以選擇這些行業，也是因為這些行業的信息化程度比較充分。尤其是運營商、金融、政務這類大B客戶，在實在智能服務客戶里的付費率增速，能達到百分之二百多到百分之三百。
在SaaS企業里，以中小企業居多，RPA能夠幫助中小企業以快速、有效、低成本的方式實施數字化轉型，在強人工智能到來之前，RPA仍是重要的AI落地重要載體之一。
不過也要看到，雖然國內RPA的發展速度算比較快，但是相對國內龐大的市場來看，總體滲透率仍然偏低。
但這兩年數字化轉型的推進，還是給RPA帶來了一定機會。在數字化的今天，RPA處在一個大獨立賽道且極具剛性場景價值。因RPA承接著大量企業的技術運用，被廣泛集中使用在大型企業或者高科技企業中，在大企業帶動下也會逐漸影響中小企業使用。
能夠看到攜自動化解決方案登門拜訪的技術服務商不在少數。 相較于ERP或者CRM，RPA廠商給出的解決方案有著更高的性價比，并且RPA能夠迅速體現數字化轉型的好處產生價值，方便采購方計算出投入產出比（ROI），這讓RPA未來還有巨大的空間和市場。
根據Global Market Insights Inc的一份報告預計，到2024年，RPA市場將達到50億美元。組織越來越多地采用RPA技術以增強其能力和績效并促進成本節約，這是RPA預期增長的主要原因。
盡管RPA因其簡單性而廣受歡迎，但企業一直在努力擴展實施。Gartner預測，到2024年，75%的政府將啟動或實施至少三項超自動化計劃，從長遠來看，RPA的增長將使用超自動化加速。
超自動化平臺是從單點、以RPA為底座逐步過渡到大規模的、AI能力更成熟的數字員工，幫助企業優化內部流程，實現組織端到端協同。
超自動化工具將RPA與其他類型的自動化工具相結合，包括低代碼和無代碼開發工具、BPM工具和決策引擎。IPA和認知自動化模塊將使AI功能融入自動化變得更加容易。
現階段，國內RPA廠商都在持續加深超自動化產品能力和技術實力。
國內RPA這幾年稱得上發展迅速，國外的頭部RPA廠商UiPath，一開始還是行業的引領者地位，但UiPath的問題在于自動化程度還不夠好，仍然要依賴伙伴去做交付，廠商的業務人員難以用它直接搭建一個自動化產品。
反觀國內有些對技術理解深刻的廠商，已經可以在相對新興的行業實現一套RPA流程，這是國內RPA領域走得相對靠前的地方。
雖然總體國外RPA產品成熟度更高，但是隨著國內廠商的崛起，國內RPA產品在某些技術點上可能比國外略先進，加之推出市場后其性價比更高，迭代速度又快，實力不容小覷。
一個趨勢能夠看出，近三年UiPath在國內的業務在逐漸收縮。
并且在當前國產替代化的趨勢下，對于大B客戶來講，更青睞于國內廠商，這也在一定程度為國內優秀的RPA廠商帶來機會，可以在生態適配上發力。
然而也要看到，現階段RPA仍然缺乏“一站式”自動化生態建設體系，項目完成后，如何在企業層面統籌實現更大范圍地推廣、實現企業戰略價值，面臨重大挑戰。而平臺型公司，才能沉淀更多服務經驗，保持更高的客戶留存率。
實在智能采用的是以輸出產品和打造以售賣license和場景化解決方案的平臺型公司，通過跟所交付合作伙伴一起去各個行業打造一站式解決方案。
其一，提供足夠好的通用性能力，讓任何軟件都能用，任何人都能用；
其二，在應用市場里提供諸多已經做好的標準化場景，讓用戶可以開箱即用；
其三，在企業內部應用的時候，用搭積木的方式讓整體模塊能夠復用，用戶在里面可一站式的將自動化能力和AI能力集成，快速生成機器人的工作。
由于RPA的標準化以及三件套模式（包括編輯器、控制臺和執行器），本質上是通過設計器去滿足配置千變萬化的流程，但是底層邏輯為標準化，這讓RPA與其他人工智能項目制的售賣方式相比， RPA機器人更多是年租式的收費方式，每年都會有重復的收入回來，讓它有著更好的商業模式。
實在智能目前主要是兩條主線，核心的收費客戶來自于大B，但從實在智能對未來市場的判斷來看，他們希望這是一款to C級別的產品，只有這樣才能達到人人可用。
對于RPA廠商來說，要想把RPA這條路走寬，未來需要讓大B跟C端一起融合前行。這在于做大B客戶通常需要帶著交付去做服務，如果只做大B的話，就會忽略產品的標準化和易用性。
實在智能希望通過AI技術的加持，讓RPA成為一項真正普適性的技術。孫林君認為超級自動化會是RPA一個大的發展方向，這其中AI在超級自動化里面占的比重也越來越大，把RPA當成底座，無論是數據采集，執行各種任務動作，都能通過RPA去做。
為此，實在智能的產品矩陣也是圍繞著超級自動化來布局。包括IDP智能文檔審閱、智能決策的機器學習平臺云腦、對話機器人、語音機器人等。
孫林君告訴「甲子光年」，他們尤為看好數字員工未來的發展前景，認為未來的工作方式會從純人來到人機協同，機器會代替掉人類重復瑣碎的工作，甚至代替掉人經過經驗積累就做出的判斷。在這種情況下，假設未來有20%的工作量可以被數字員工所代替，也是一個巨大的空間和市場。
當前我國正處在人口老齡化階段，一方面是居高不下的勞動力成本，一方面又要求GDP增長速度快。在這種博弈下，數字勞動力可以去填補人工勞動力不足。
隨著數字化的進一步發展，人工智能將滲透到各行各業，包括辦公自動化的領域，但這一切的前提是要解決掉底層問題，才可能大規模地去部署數字員工，這需要有更多優秀的RPA公司一起突破。
to B的企業服務市場是優質的市場，空間巨大，能看到國外圍繞RPA和超自動化的投資事件依舊層出不窮，這代表行業還處于一個高速成長的階段。但是拓展需要時間，這不是一朝一夕的冷熱切換，而是一個長期過程。
正如雪球要一點點滾大，也并非今天種了樹明天就能吃到果，賽道的發展和投資者的熱情也并不絕對正相關。
典型如UiPath是沉寂接近十年時間，在前期積累下深厚的RPA模型，前10年基本ARR（年度經常性收入指標 ）一直在百萬美金級別，第11年達到1000萬美金后開始起飛。
就像孫林君所言，國內RPA廠商已經度過了跟隨階段，現在更多要從行業本質上思考需要做什么以及圍繞客戶需求來打造好的產品。
于實在智能而言，他們的目標在于要讓產品實現能夠完美到操作所有的應用系統，通過技術大大拉低使用RPA的門檻，讓每一個普通用戶能夠將這款產品用起來，最終像Excel一樣方便易用。
本文來自微信公眾號“甲子光年”（ID:jazzyear），作者：周曉莉，36氪經授權發布。
