以下内容转自：36氪
（https://36kr.com/p/2419035301339906）
过去两年，企服赛道颇为动荡，但RPA始终保持超快的进化速度。
2022年RPA市场同比由23亿美元增长到28亿美元，尽管增速在放缓，但依然远超全球软件市场11%的平均增长率。
去年下半年以来，大语言模型、生成式AI在全球范围内产生了深远的影响，几乎各行各业都在数字化转型的进程中感受到的机遇和调整。当然，RPA也不例外，市场上主流RPA厂商都已经宣布在已有的产品矩阵中融入ChatGPT等LLM的功能，以大模型的能力为基座，为客户提供小模型训练、智能化内容生产和报告生成、全新的流程挖掘工具等。
对于和AI密不可分的RPA赛道，这一次进化必然是颠覆式的。
近期，著名管理咨询机构Gartner对大语言模型、生成式AI与RPA技术相结合的趋势，进行了深入研究。Gartner认为，到2025年全球90%的RPA供应商，将提供生成式AI辅助的自动化服务。同时在生成式AI加持影响下，RPA市场将继续保持高速增长。
日前，Gartner发布了《2023年全球RPA魔力象限》，通过产品能力、技术创新、市场影响力等维度，对全球16家头部RPA厂商进行了深度评估。
国内知名RPA公司来也科技连续第三年入选魔力象限，相较去年，来也在“愿景”维度取得了显著提升，在全球挑战者象限和利基象限7个厂商中居于第二位。
36氪与来也科技联合创始人兼CTO 胡一川就大语言模型对RPA赛道的影响、来也科技的生成式AI研发实践等问题进行了一次深入探讨。
“大语言模型为RPA带来了范式革命，它所具备的能力和过去垂直领域针对特定任务所训练的小模型是完全不一样的。”胡一川向36氪表示：“这是一个由量变引起质变的过程，来也顺应潮流推出了开创性的数字化劳动力解决方案，让用户可以受益于由大语言模型驱动的企业级数字化劳动力，这也传达了来也对未来人机协同工作方式的长期愿景。”
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天下武功，唯快不破
过去几年来，RPA从执行相对单一自动化任务的软件工具，逐渐发展成为通用自动化平台，其底层技术和应用范围都发生了翻天覆地变化。
目前，大量主流RPA厂商都在提供覆盖流程挖掘、任务挖掘、低代码、无代码、智能决策、对话式AI和工作流程编排等一系列自动化工具。这已经远远超出了这个小众赛道刚刚初现时的初衷。尤其是厂商集成了流程挖掘、任务挖掘后，加速了RPA的场景化落地和自动化流程识别率。
随着大语言模型时代的到来，应用场景对流程自动化的需求变得更加明确和多元化，因此RPA市场看到了更大的增长空间，而要突破市场天花板势必要充分利用大模型的能力来重构自动化流程。
如果从更深层来看，大语言模型提供了全新的交互方式，这也让RPA与人的每一次交互具有更强的鲁棒性和容错性。凭借大语言模型更接近人类真实对话的交互能力，RPA将不再拘泥于此前的低代码或无代码操作方式。
“有了大语言模型，RPA对行业的覆盖和渗透都会进一步地加强。未来 RPA +大模型的自动化产品及解决方案，能够做的事情会比以前多很多，所以它能够覆盖的业务场景就更多。”胡一川详细介绍道：“大语言模型，它天然具备这个语言的理解和交互能力，所以会让RPA这一类技术触达更多用户，相信未来能够覆盖行业的广度和深度都会提升。”
事实上，过去半年来，来也科技在内部完成了一场大语言模型“急行军”，从1月吹响集结号，到4月即在国内外接入ChatGPT并提供服务。6月，来也科技完成了现有产品矩阵与大语言模型的第一轮融合。
4月，来也科技内部的黑客松圆满收官，旨在将以ChatGPT为代表的大语言模型应用于来也科技产品和业务中。比赛集结了来自不同部门的17支参赛队伍，角力创意落地与开发速度。参赛队伍从 “用大语言模型提升现有产品” 以及 “用大语言模型解决新的问题” 两个维度，探索为用户创造价值，提升产品竞争力。
“比赛让来也更快进入角色，对如何将大语言模型落地与实际场景有了更深刻的认识，比赛的价值远超预期。”胡一川谈到：“我们认识到大语言模型将使来也科技的机器人产品以更加个性化的方式提升用户体验；也将大幅降低来也科技所有toB产品的开发与模型训练成本；并且大语言模型可以将来也所有的自动化和AI产品集成于同一平台，为数字化劳动力提供自然语言处理能力。”
沿着过去一年将RPA、IDP、Chatbot这一系列产品升级成一体化数字化劳动力平台的路径，来也科技在6月的产品发布会上正式把大语言模型全面融入数字化劳动力平台。
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从AI+RPA到LLM+RPA
RPA是含着金钥匙诞生的，业内普遍认同满负荷运行的RPA机器人使用成本仅为人类员工的三分之一。而且RPA主要处理那些机械重复的工作，几乎可以做到7 * 24 小时零失误工作。
但是在过去，因为RPA 有开发成本、实施成本，对企业现有业务流程的数字化建设有较高要求，所以很多企业很难有机会拥抱新技术。胡一川结合来也科技过往的经历谈到：“RPA 刚出来的时候其实只有特定行业的大客户会关注，因为RPA对他们来说可以快速降本增效。这一次我们深深感受到，不论是大企业还是小企业，在过去半年多的时间里都在非常积极地关注、学习、拥抱大语言模型。”
来也科技也总结出了RPA规模化落地的主要挑战：
开发效率不高，RPA有成百上千条命令，开发者要先熟悉，按需要编写；
维护成本太高，已经开发好的RPA机器人要跟着业务发生变化时，新来的维护人员未必能完全理解原有的流程；
业务场景实在是太多了，RPA不能覆盖完全，还得依赖工程师去编写扩展命令。
过去RPA的引擎层相对简单，主要基于业务规则去调度RPA机器人。在有了大语言模型之后，RPA引擎的能力得以大幅提升，让数字员工真正具备了可以逻辑思维的大脑。借助大语言模型的推理能力，引擎层能够让数字员工将用户的需求拆解成可执行的步骤和动作。基于这样智能的引擎，用户可以直接表达需求，让机器人知道每一步应该做什么。
因此，大语言模型明显降低了企业开发、实施RPA的门槛，胡一川说：现在和过去几年的感受完全不一样，企业不论规模，也不仅限于金融、电力这样的行业，包括传统制造业，都在自上而下地推动大语言模型、RPA项目落地。从技术的角度来说，大语言模型带来了真正的临界点，它能够让RPA基于自然语言的对话交互，成为每一个人工作、生活中的智能助理。
得益于大语言模型带来的智能涌现、得益于黑客松的脑暴成果，来也科技推出了基于大语言模型的“魔法帽”（Magic Hat）产品，让开发者可以通过自然语言生成自动化的流程片段。
这为用户带来了颠覆式的使用体验，过去用户需要自己记住、编写一条命令，现在可以直接告诉“魔法帽”，让机器人自动生成流程片段，提升RPA的开发效率。对于已经开发好的RPA流程，它可以直接阅读、理解机器人在干什么，给维护人员提供注释，提升RPA的可维护性。并且，“魔法帽”也能够帮助开发者去生成自定义的扩展命令，快速地复用到其他场景。
胡一川表示：以大语言模型为契机，未来来也的产品会演进成一个平台，可以被称为大语言模型驱动的数字化劳动力平台。这个平台里包含了过去的RPA、IDP、对话式AI。从底层逻辑来讲，大语言模型可以让产品更简单。
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魔力象限之旅
过去几年来，魔力象限见证了RPA赛道的成长。
Gartner于2006年取得了魔力象限（Magic Quadrant）的注册版权，作为在某一特定时间内的对市场情况进行的图形化描述，魔力象限描述了Gartner依据标准对该市场内的厂商所进行的分析。
2019年Gartner首次发布了全球RPA魔力象限，叠加数字化转型所带来的需求，RPA市场规模始终保持着快速增长。科技巨头如微软、SAP、IBM、Salesforce都在布局RPA赛道，创业公司的表现则更加亮眼。
2021年 7 月，来也科技成为首家入选 Gartner RPA 魔力象限的中国厂商时，被评价为“或将改变亚太 RPA 市场”。
2022 年来也科技再次入选，Gartner 认为来也科技将持续发力进军全球市场，高度认可其端到端的智能自动化平台、合作伙伴与开发者双生态以及全球市场战略。
2023年初，Gartner 魔力象限第二次聚焦对话式 AI ，来也科技是19 家公司入围公司中唯一中国企业，并取得了利基象限“执行”与“愿景”双维度第一的成绩。
2023年8月，来也科技第三次入选 Gartner RPA 魔力象限，Gartner 指出，“大语言模型的创新融合”是来也科技取得成功的关键因素，其产品架构中大语言模型驱动的RPA功能创新（RPA魔法帽）引人瞩目。
在Gartner看来，RPA在过去五年发生了彻底的变化，从屏幕抓取工具发展为通用自动化平台。现在，RPA公司正在基于大语言模型提供自动电子邮件生成、工作流设计中的提示、更准确的IDP模型培训、流程挖掘分析和人工智能驱动的RPA脚本开发等直接功能。
连续三次入选RPA魔力象限，和行业进入大语言模型时代对于来也科技都是迈向下一个台阶的契机，胡一川表示：在第一阶段来也正在增强现有的产品，去进一步实现降本增效，在我们规划的第二阶段，借助大语言模型来也提供的数字化劳动力将能够做很多以前做不了的事情，是一个完全从无到有的过程，我们期待这是一次真正的变革。
此外，2022 年来也科技完成了对法国对话式 AI 创业企业 Mindsay 的全资收购，并通过与欧洲之星、强生等全球客户的深度合作，实现了全球化客群收入10 倍的增长。未来，来也科技将通过集成大语言模型、生成式人工智能能力，加速全球化布局，在持续提升RPA智能的同时，拓展行业解决方案，扩大全球市场赋能范围。
