「你说，PC 做」AIGC 智能体产品化时代到来

来源  /   ToB 行业头条  （ID：wwwqifu）  

作者 /   樊航  

百模大战的开始似乎昭示着 AIGC 时代的到来，以“ChatGPT”为主的 AIGC 类工具释放出的魔力几乎家喻户晓，在企业端，一场更深刻、更大规模的变革也在我们看不见的地方正在发生。

过去多年，以“解放生产力，代替人工完成重复性任务”著称的 RPA（软件机器人）早已进入万千企业，其中 RPA+AI 的发展模式也逐渐成为 RPA 赛道的标配，与 NLP、OCR 等 AI 技术的融合更是让 RPA 技术焕发新春，让人人身边都拥有智能机器助手成为现实。

伴随着 AIGC 技术的发展，以 ChatGPT 为代表的大模型技术更是将过去的 AI 能力推向新的高峰，而 RPA 作为 AI 技术的最佳载体，势必也将迎来新的颠覆。

「ToB 行业头条」观察到，国内 AI 准独角兽、RPA 赛道头部企业实在智能基于六月上线的自研垂直领域大模型 TARS（塔斯）已经完成了与现有产品矩阵的融合，并在最近的发布会上逐一亮相。

为此，在发布会开始前夕，「ToB 行业头条」特邀「实在智能 CEO 孙林君」就 AIGC+RPA 如何带来更极致的体验，彻底解放生产力？一向以“科技与狠活”著称的实在智能又如何做到迅速响应？对于大模型时代的 RPA 赛道走向又有怎样的思考等等问题进行深入探讨，以期望找到 ToB 软件结合 AIGC 的最佳出口，供业内参考。

01

人人可用，就是现在

把大象放进冰箱需要几步？这是一个广为流传的经典笑话，也是一个流程简化的极致愿景。

或许大家都在思考，要是所有任务只需要“打开、放入、关上”三步走该多省事。

在 ToB 领域，有一帮这样的企业，它们用自动化软件技术帮助企业处理大量重复、劳动密集型以及事务性业务流程，致力于为企业打造“人人可用”的数字员工，帮助企业实现几步甚至只需要一步就能提高企业流程执行效率及准确度，它们便是 RPA 厂商。

设想一下这样的场景：某中大型电商企业，要将其商品各类上百万甚至千万级数据进行采集、导出、清洗、加工最后形成可视化结果进行分析、决策需要多久？根本无法实现？4 小时？6 分钟？甚至更快？

如果是在传统人工操作下，这样的需求根本无法实现。

而 4 小时，是过去传统 RPA“拖拉拽”模式（专家模式）下的时间。孙林君介绍道，“拖拉拽”式的 RPA 是过去 RPA 市场最主流的方式，上述电商业务场景下需要相对资深的 RPA 开发工程师花费 4 个小时，通过至少 50 个组件才能完成搭建。

并且在这个模式下，用户如果想要配置自动化操作，必须先要学会如何使用 RPA 软件，并逐步以“写代码”和“拖拉拽”的方式完成。但要知道，光是学习使用 RPA 软件就已经需要 1-2 个月的时间，根本称不上实现“人人可用”。

根据 2022 年《Market Insight：中国 RPA 市场发展洞察（2022）》报告显示，有超过 23%的投资人认为 RPA 企业估值存在泡沫，当前营收和业务增长并不及预期，其重要的原因还是来源于 RPA 的“硬伤”尽管市场对 RPA 的期望很高，但当下的 RPA 还未进化的人人可用的阶段。

6 分钟是 IPA 模式（小白模式）下所使用的时间。过去三年，实在智能一直在尝试通过 AI 技术去帮助企业实现效率问题，并彻底打消市场对 RPA 的质疑，这也是实在智能在业内首次提出 IPA 模式的原因。

用户无需学习和思考如何使用 RPA 软件，只需鼠标悬停在想要操作的界面，便可以获得自动化操作推荐，通过鼠标点击的模式便能实现自动化流程配置。

无需 RPA 开发工程师，业务人员自身只需要短短 6 分钟便能完成，前所未有的提升工作效率。

在「ToB 行业头条」看来，如果“拖拉拽”的专家模式是需要一定技术手段才能实现企业业务流程自动化，那它仍然距离厂商提出的“人人可用”口号相差甚远。

而实在智能提出的 IPA“所见即所得”模式，彻底颠覆了已有的 RPA 开发模式，普通业务人员能够轻松上手构建业务流程，也让“人人可用”进一步成为现实。

对于整个 RPA 行业而言，由于易用性的突破，让 RPA 的普及率进一步提升；而对于组织而言，应用超自动化的人力物力成本将会降低，生产效率也大幅提升。某种程度上，实在智能的探索是对传统 RPA 的一次革命，就此也打开了新技术的大门。

但值得注意的是，进一步成为现实并非现实，那么有没有一种技术，能够进一步为 RPA 技术提供补充，彻底降低使用门槛？真正实现人人可用呢？

答案是当然，AIGC 的出现，让原本就拥有 AI 技术能力的 RPA 厂商们可以无缝进行创新升级，彻底实现了将“人人可用”的愿景变为现实。

也就是在今年，业内大部分企业还在探索 AIGC 与软件如何结合时，实在智能已经率先将其落地，推出自研垂直大模型 TARS 塔斯，并基于自家大模型推出“所见即所得”的 TARS-RPA-Agent 傻瓜应用模式以及 AIGC+IDP 等系列智能应用。

只需要对话，无需操作，交给 AI 自动处理，这便是当下 RPA 发展阶段实在智能给出的答案。

比如，同样是电商业务场景，TARS-RPA-Agent 模式下，RPA 可以处理订单查询、收集、加工等任务，而得益于 AIGC 在语义语音理解能力的突破，TARS 在处理自然语言查询，将过去广为诟病的“人工智障”模式一举变为“人工智能”，为客户提供更加自然和准确的交互。

和市面上一些同类型产品差异在于，实在智能 TARS-RPA-Agent 并不自动生成组件（单个执⾏错误会影响整体进度），而是采取单步分解，生成的同时可以接受每步的调优，相当于给⼤模型装上眼睛，进⼀步巩固稳定性。

在这个阶段下，用户只需通过对话给出指令，便可以呈现“所说即说得”的准确业务结果。

也正是这一步，让业内一直所推崇的“人人可用”，人手一个智能助理的时代来临，在此刻终得实现。

02

做新一代 RPA 行业领军者

在 RPA 赛道，并不缺乏像弘玑、来也科技、Uipath 等深耕多年的玩家，也吸引如阿里、腾讯等互联网科技大厂纷纷下场。

在「ToB 行业头条」的印象里，实在智能是一家以“科技与狠活”著称的 AI 技术公司，尽管成立仅仅 5 年，但早已荣誉满身（Gartner《Hype Cycle for ICT in China》重点推荐厂商、全球软件成熟度最高级别认证 CMMI-5 认证、专精特新及国家高新技术企业等），并先后获得 6 轮融资，一举成为国内 AI 准独角兽。

在如此短的时间内，便达到该行业头部梯队的位置，不由得引起好奇。

“实在智能的成长速度，离不开对 RPA 前沿技术的不懈探索。我们更愿意从行业未来发展的终局角度来思考其本质，距离问题最近的人，也是最先解决问题的人。”孙林君对「ToB 行业头条」说道。

比如在“拖拉拽”时代，RPA 根本做不到所谓的“人人可用”，由此引发的对 RPA 技术是“伪需求”的批判引发了实在智能的深度思考。

实在智能最早也是拖拉拽模式起家，并首创了与 CV 机器视觉深度融合，通过拖拉拽组建构建流程。

但彼时由于业内同质化严重，且处于行业高度集中又被质疑的情况下。

实在智能选择通过智能化来构建新的流程方式，一方面这种新的方式降低了使用门槛，另一方面还可以进一步突破行业渗透率以及企业规模化的问题。

孙林君介绍，实在智能的解决方案是通过智能屏幕语义理解技术，解决“像人一样理解要操作的对象”的问题，基于此，向下突破人人可用的壁垒，向上突破数字员工大规模可用的壁垒，也就是业内首创的 IPA 模式。

由于 IPA 模式的问世，让实在智能在短短五年内便快速收获以国央企和政府为主的运营商、金融、政务、烟草以及以电商、零售为主的电商业务等领域超 1500 家中大型企业的认可。

而这一切的源头很显然得益于实在智能成立之初便拥有的 AI 技术基因。「ToB 行业头条」了解到，整个团队目前超过 70%的人员是技术研发团队，这几年间，实在智能已经拥有 200 余项独立自主知识产权，发明专利 53 项，排到行业第一。

也正是每个阶段对前沿技术的敏锐嗅觉以及探索，在 AIGC 时代来临之时，实在智能才能如此快速的发布新一代的自研大模型以及产品。

在探讨期间，孙林君向记者展示了最新一代所说即所得模式的 TARS-RPA-Agent

在实际场景中的应用，同时也了解到，这家厂商深度研究以 Auto-GPT 等为代表的 AI Agent，这是当前 AIGC 创业领域的新方向，也是 RPA 领域最靠谱的方向之一。

简单而言，AI Agent 就是智能体，可以代替用户和 ChatGPT 之类的大模型进行交互，也是 prompt 系统工程之后最重要的技术以及最具商业前景的落地场景之一。

从整体感受来看，无论是从早前拖拉拽时代通过 CV 技术探索 RPA 的稳定易用，以及通过自研 AI 技术进一步实现 IPA 模式创新，再到 AIGC 时代下与大模型的深度融合，并对 Auto-GPT 前沿技术的初步探索，实在智能正在用全新形态和全新模式的产品告诉外界，RPA 实现人人可用并非妄言。

可以预见，所说即所得的傻瓜模式也势必将会成为 RPA 的最新趋势，而作为先发者，实在智能则引领了这一行业的深刻变革。

03

新的突破，更广阔的市场前景

如果真的快速融入 AI 大模型时代，是否就意味着会有更广阔的市场空间？在「ToB 行业头条」看来，答案是确定的。

尤其在当下可以看到，几乎所有 RPA 厂商都一致认为 RPA 是 AI 的最佳载体，并愿意为 AIGC+RPA 融合上付出努力。

这其实也不难理解，首先是底层技术上，尤其是得益于 AIGC 技术的加持，RPA 技术得到质的飞跃。比如 RPA 的特性是处理结构化、重复性的任务，而 AI 则适合处理复杂、需要推理和判断的任务，当 RPA 遇到无法处理的异常情况时，AIGC 可以接管任务，通过不断学习优化流程。

像过去的智能文档处理（IDP），可以识别相对标准化、结构化票据（银行票据、保险单据等）和非标准化票据（各商场小票、货运单等），AIGC 技术使得 IDP 的表现出现显著变化，一些无固定格式的文本（合同、简历）均可学习和处理。

这也就意味着，未来无数过去不被满足的个性化需求会被激活，几乎所有线上业务繁重且重复的工作流程都可以通过新一代 RPA 技术去完成替代。

孙林君同样也认为，RPA 的整个市场前景并不会局限于 Gartner 最新报告的 28 亿美元，如果放眼整个人机协同以及数字员工替代人工这个市场空间来看，尤其是人力成本上升、人口老年化趋势下，这个市场未来会产生百倍甚至近千倍的市场空间。

根据日本总务省调查数据显示，2022 年，日本各省、一线城市超过 90%以上的政府机构已广泛使用 RPA，以应对老龄化和人力成本高昂的情况。其中涉及的场景也逐渐从财务、会计、金融向教育、保险、养老、户籍管理等细分领域开始高速渗透，是典型的将 RPA 作为实现企业数字化转型重要工具的国家之一。

其次是易用性上，也在很大程度上决定了市场规模的渗透。

说到底客户能否广泛接受和使用 RPA 技术，最核心的根本仍然来源于使用门槛，这也是决定了其市场空间和发展前景。对每一位 RPA 厂商亦如此，谁能既解决客户业务难题的同时还能保证一秒上手，基本客户都是用脚投票的。

因此，谁率先掌握吸收领先技术进行创新，谁就能占据客户心智主动权。

技术是有门槛的，而且不低。实在智能花了非常多的人力和物力以及时间进行创新和打磨，才有了今天的产品形态，虽然产品形态可以模仿，但可以看到，不论是最早实在智能首发的 IPA 模式还是率先创新的 AIGC+RPA 模式，都足以证明其的先发优势和技术底蕴。

有理由相信，像以实在智能为首快速通过最新技术实现人人可用的 RPA 企业，在未来竞争中，势必会率先改变当下当前 RPA 渗透率不足 15%的困局，也是最有希望拓宽领域、做大规模并且从中得利的企业代表。