RPA 的天花板真的到了吗？智能体正打开下一个市场

       过去几年，RPA（机器人流程自动化）一直被视为企业数字化的“降本神器”。它能帮财务自动做报销、能帮电商自动处理订单，甚至能替银行批量完成数据迁移。

       但伴随着应用的深入，越来越多的企业发现：RPA 似乎遇到了“效率天花板”。

       真的是到头了吗？答案是否定的。随着 AI、大模型、云原生和超自动化的加持，RPA 正在完成一次质变，从“工具型自动化”走向“智能型自动化”。

一、RPA 的天花板在哪里？

先承认一个现实：传统 RPA 确实有明显局限。

第一，场景有限。

       RPA 适合规则明确、重复性高的任务，比如数据录入、订单处理。但一旦涉及到复杂逻辑、动态决策或非结构化数据（比如客服投诉处理、供应链风险预测），它就“力不从心”。举个例子，在物流行业，RPA 能帮你自动录入订舱信息，但它无法主动优化运输路线，也不能预测中断风险。

第二，脆弱性高。

       RPA 是模拟界面操作的“机械手”，一旦底层系统升级或界面调整，原有流程可能瞬间失效，需要大量维护。对企业来说，这是看不见的长期成本。

第三，安全与合规挑战。

       RPA 往往要接入企业核心系统，涉及敏感数据。如果权限和加密管理不严，就可能带来风险。尤其在金融、政务、国央企等领域，安全是硬门槛。这些限制，让很多人认为 RPA 已经“到顶”。但真的是这样吗？

二、突破天花板的三条路径

答案在技术。RPA 的进化并不是停滞，而是正在换挡提速。

路径一：AI 融合，走向智能体

         这是最具颠覆性的趋势。RPA 与 AI Agent、大模型结合，能突破传统“只会按规则做事”的限制，真正拥有“理解—决策—执行”的闭环。

        比如金智维推出的 Ki-AgentS，通过大模型微调，结合行业 know-how 和合规规则，既能拆解复杂任务，又能在流程中自我修复，确保安全和可追溯性。简单来说，AI 是“大脑”，RPA 是“手脚”，两者结合才是真正的智能自动化。

路径二：云原生与信创适配

        对国央企来说，RPA 要能运行在国产操作系统和信创生态上，才能真正落地。像九科信息的 bit-Worker，就支持高并发和弹性扩展，降低本地资源依赖。未来，谁能适配好信创，谁就能吃下政策敏感行业的市场。

路径三：超自动化（Hyperautomation）

        不仅仅是 RPA，而是把 RPA、低代码、流程挖掘等组合在一起，覆盖更大范围的业务流程。企业不只是“自动化几个环节”，而是“整体业务链的智能化”。

三、未来的增量市场在哪里？

        如果说前十年是“谁先做 RPA 谁就有红利”，那么接下来十年就是“谁能突破边界，谁能找到增量”。

        目前国内厂商大体分四类：纯 RPA 创业公司；软件行业老玩家；行业切入者（如财务、制造等垂直领域厂商）；科技巨头孵化的产品。

未来的增量市场有两条路：

存量市场深挖：比如深耕金融的厂商切入电商，或者教育行业的厂商切入政务，跨行业扩展。

空白市场开发：通过技术升级和市场教育，去打新兴行业的自动化需求，甚至通过开放生态、培训客户来培育市场。

        从趋势来看，多技术融合是唯一出路。AI、大模型、低代码、流程挖掘……都可能成为 RPA 的“增量发动机”。但核心仍然要回归到客户真实需求和高价值场景，避免技术空转。