​来也科技汪冠春：全面拥抱大模型，开启数字员工新纪元｜融中对话-来也科技

汪冠春：来也科技，面向B端客户布局的核心产品，主要包括机器人流程自动化、智能文档处理、对话式AI等，期望通过智能自动化技术，为客户开发数字化的劳动力。这三款核心产品能够为时下企业用到的客服机器人、财务机器人、运营机器人等数字化劳动力提供服务。由于它们分别解决的是业务流程当中的一些特殊的、比较单点的环节，所以也能看到一个新的趋势，就是将这些能力集成为一个一体化平台，然后再向客户输出。目前越来越多的客户需要这样的一体化平台，来帮助其解决各种各样的自动化和智能化需求，以及打造可在各个部门各个业务场景落地的数字员工。对此，我们还推出了一个产品——数字化劳动力平台，即将上述各单点能力融合在一起的一体化平台。

汪冠春：AI 1.0时代，来也科技就是一个非常擅长做AI、做自然语言处理的公司。只是原来我们会针对不同应用场景，开发特定的自然语言处理模型，或特定的AI模型，通过选择不同的算法，以最经济有效的方式去满足场景需求。AI 2.0时代，有了大模型之后，因为大模型相当于是一个通用的AI能力，相当于是个“全能选手”，同时这个全能选手很强，他在很多单项上的水平已经与很多特定模型做的一样好，甚至更好。所以我们将在技术底层上全面拥抱大模型。如果大模型应用效果更好，成本更低的话，我们会直接将原有的特定模型替换成大模型。这是一个很重要的变化。

另外，有了大模型之后，我们认为在产品架构方面一体化平台就不仅仅是简单地将原来单点产品进行融合，还可以让它们发生一些化学反应。举个例子，比如说在原来开发数字员工时，交互方式都是在可视化界面上通过拖拽的方式完成的。但有了大语言模型后，我们的开发者都可用自然语言描述其需求，来开发数字员工。这就相当于将所有的交互界面统一了起来，而这是在有了大语言模型之后才具备的一个能力。

自然语言也变成了一种入口。以前不同的流程开发是不一样的，比如说文档机器人、流程机器人、对话机器人之间的这种交互界面是不一致的，但现在都可以用自然语言来进行描述。有了大模型之后，让一体化平台在与开发者的交互层面能够形成统一。而产品层面，我们也会利用大模型加速向一体化平台的演进。

汪冠春：来也科技是一家注重应用场景的公司，因为我们有大量的企业和政府客户，同时掌握了很多企业的智能自动化场景。所以来也科技在数据和应用层面是具有首发优势的。比如数据层面，来也科技除了一些流程相关的业务数据之外，还会拥有客户服务相关的语料数据，然后基于这些数据，就可以基于大模型的能力去做更多的优化微调，让开发出来的应用型产品能够更好地满足客户需求。

未来，来也科技也会基于数据和应用层面的这种优势，逐步深入到大模型上。比如现在我们用百度、OpenAI的模型做优化，但是随着开源模型变得越来越强大，来也科技会考虑针对特定领域自研大模型。或者我们跟一些提供基础大模型的厂商进行深层次的合作。

现阶段在基础层面、技术应用层面是足够的，但是未来想要效果进一步提升的话，就需要去将这些预训练对齐，或环节上做的可控性更强。从中长期来看，我们会更好地利用开源模型，或与做大模型的公司做深度绑定。同时在部署层面，我们的解决方案将基于客户需求提供公有云和私有部署两套版本。

汪冠春：中国RPA市场，来也科技覆盖的客户数量，以及软件收入在整个市场的占比，都是最高的。当然，如果放眼全球，中国市场只是其中一个小市场，所以我们也在向东南亚和欧洲进军。目前，海外的收入已占公司的15%。

汪冠春：过去几年里，来也科技的商业化水平取得了较大进步。首先，这得益于来也科技是以技术驱动产品创新，并持续投入的一家公司，这是我们最内核的源动力。其次，我们有做生态的前瞻理念，我们的产品多是面向开发者的。通过社区版产品，我们培育了非常多的开发者以及合作伙伴。他们通过来也科技的产品去做服务，也反哺来也科技覆盖到更多市场和最大的客群。再有，过去几年，来也科技不断提升销售和服务大客户（世界500强、中国500强）的能力。总体来看，来也科技具备的是从产品内核，到社区、宏观生态，再到服务大客户的能力的一种综合性优势，这让我们成为中国智能自动化领域中的一个市场领导者。

当前，大模型正引发变革，令AI赛道上机遇和挑战并存。像海外的UiPath尽管占据了全球市场第一份额，但它并没有AI的基因，也没有真正的AI能力，所以是有机会将其超越的。我们很期待抓住此机遇，但如果抓不住的话，那风险也会很大。

汪冠春：商业模式还是比较清晰的，就是为客户提供AI软件产品。我们通过订阅或者是买断的方式来收取费用。作为企业服务公司，我们的毛利率是比较高的，可达70%。因为主要收入来自软件销售。

汪冠春：其实好几次融资，对于来也科技的发展都是非常关键的。这与中国的企服市场仍处于早期阶段，而像RPA这样的AI软件又是一个非常创新的领域有关。由于AI范畴非常广，所以究竟凭借什么来落地就变得很重要。RPA被普遍认为是人工智能落地的一个主要阵地。尤其是通过打造“数字员工”解决简单、繁琐的重复性操作，推动实现企业内部的流程自动化，已被金融、零售、政企等传统行业所接受。

在创业早期，光速创投对来也科技的支持非常重要。我们的愿景是希望每个人都拥有智能的数字助理，这与当前火爆的ChatGPT所呈现的能力不谋而合。而此愿景当时也吸引到光速创投的关注。正巧彼时的光速创投还投了另外一家RPA公司，与来也科技的业务协同性非常好，产品上也有可结合的地方，便促成了我们之间的并购。通过并购，来也科技在RPA市场上占据了主动，成功拓展了客户群和生态。

另外，有凯辉资本。他们曾向来也科技引荐了对话机器人的创业公司和法国物流海运公司——达飞海运集团（CMA CGM），在来也科技并购这些海外标杆客户中，发挥了很大作用。如果没有这笔海外收购的话，我们要拓展海外业务，挑战也是蛮大的。

汪冠春：尽管市场在快速增长，但是竞争也异常激烈，尤其是中国市场的价格战，为公司盈利带来了较大挑战。由于RPA赛道、AI赛道在国内都非常火，这就导致很多公司会在项目上去压低价，打价格战，往往就会出现劣币驱逐良币的现象。今年以来，资本环境更加严峻，融资难度大幅提升，这让不少单纯融资为目的的劣币公司死掉，我认为反而是件好事，利于行业整合与优胜劣汰。

汪冠春：来也科技一直强调产品创新，并投入大量资金去研发我们的产品，这也是为何我们的RPA、IDP、对话机器人，在智能自动化品类里面都达到了世界级水平，同时纷纷入选国际知名调研机构如Gartner、Everest的报告。

不过，需要看到的是，在公司追求盈利的过程，要控制研发上的投入，才能够确保公司更快地走向盈利。这是一个矛盾点，对于来也科技来说，当融资越来越难的时候，盈利性、自我造血能力就变得越来越重要，也是我们必须要面对的一个挑战。因此研发投入需要与收入规模相匹配。

汪冠春：目前，主要关注两大方向：一个方向是一体化平台，即将单点的自动化、智能化能力融合到一个一体化平台上。另一个方向是 to B和 to C场景下的Agent（数字助理），如何具备自主拆解简单任务，并去执行的能力。

汪冠春：在我看来，随着大模型时代的来临，数字化劳动力的市场规模将会呈现出100倍的增长。数字员工将大量替代现在的人力工作。

很多人可能觉得大模型来了，RPA公司会死掉，或者没有必要有RPA了。其实我觉得恰恰相反，大模型将进一步增强数字化劳动力的前景，RPA公司或者做数字化劳动力的公司前景应该会更加广阔。

所以，目前来也科技的战略就是希望能够更加深入地服务大客户，从简单的任务自动化，一点点升级到复杂的端到端的流程智能自动化。