陈磊说道：“比如保单识别就用到了OCR技术，通过聊天机器人完成报销就涉及NLP的一些领域。RPA的作用类似于胶水，它把人工智能的这些基础技术黏连起来，在人、流程、系统之间构建了一张大网，基本可以覆盖工作过程中的大部分业务。同时RPA本身可以看做是一个容器，当你在使用这些AI技术时，不用再单独搭建一个运行环境，在RPA的平台上就可以跑起来。”

RPA和AI之间的适配度极高，软件流程自动化有二十年的发展史，技术比较成熟，而且面向的都是非常务实的市场需求，而人工智能的发展前景虽然无限美好，但现实里落地比较困难，整个业界都在寻求真正的突破口。从这一层面上看，AI为RPA开拓了能力和想象的边界，而RPA为AI落地提供了“梦想照进现实”的可能。两者结合迎来了资本看好、市场升温的高光一刻。

不过基于NLP等AI技术自身还需要不断进阶和自我完善，RPA要成为真正的智能RPA，能够自主识别、分析、判断、执行任务，完成质变，尚需时日。

四、“一人一机”的时代终将到来

当RPA逐渐被大众接受，越来越多的创业者、厂商开始瞄准这个市场，先行者UiPath的成功或许不能复制，但他们的做法也可以为中国玩家带来一些启发。

一方面他们深耕通用能力，打磨技术平台。今年5月UiPath推出业界首个端到端超自动化平台，通过充分利用流程发现工具与员工众包决定自动化内容，解决了端到端自动化生命周期问题，新的部署方案帮助企业从UiPath 自动化云中直接管理机器人。

另一方面他们持续加强平台+开发者社区的打法。通过运营UiPath论坛吸引开发者用户，通过UiPath Academy在线教育项目为开发者提供RPA课程和认证证书，让这些开发者自动成为UiPath和大量长尾客户、需求之间的桥梁。

此外，在本土化的实践中，UiPath在面向中国市场时尤其注重技术和商业生态的扎根落地。一是与本地的AI厂商建立合作伙伴关系，来解决RPA平台上部分AI功能的中文支持问题；二是提升UiPath产品的本地集成能力，比如对于金蝶、用友、帆软、泛微等本地软件产品的支持，更契合中国企业的IT环境；三是打造中国UiPath论坛，建立本土生态。

从长期来看，高效的技术手段取代低效的人力劳动是不可逆的趋势。但是RPA的普及还是引发了一些焦虑：机器取代人是否会造成失业率的上升？

陈磊认为很多人对此存在一些偏见和误解。“坦率的讲，RPA本身具备两种功能，一是取代人，一是协助人提高效率。有些工作其实是员工本身也不愿意做的。举个例子，合同比对，假设一个企业有300个供应商，不同供应商有不同的合同模板，每天做这项工作其实就是不断重复相同的事情，价值并不大。但这项工作又很重要，因为合同涉及之后的付款及责任归属，所以还是需要认真做。有了机器人之后，大部分工作就可以交给机器去做，人只要去处理一些例外的、异常的部分。这无论对于员工还是企业都是有益的事情。”

“有些工作即使没有RPA技术也会消失，那些对人的成长和企业的革新价值很低的岗位肯定是会被慢慢淘汰的，而且新技术会催生新岗位。采用RPA技术，对一些员工来说，就是驱使他们从一个具体环节的操作工转变为机器人的管理者，或者流程的优化者，或者平民的开发者。当然这中间需要正确的规划、沟通和引导。”

面向未来，对于RPA技术的发展方向，陈磊简要总结了三点趋势：

一人一机。“我们判断，将来业务用户对于RPA的使用会像 Office一样，每个人工作的时候都会主动使用。”当然“人手一台机器人”的前提是RPA的简单易用，让最接近流程的员工构建自己的自动化系统，创造数字化产能，提高员工生产力。

超自动化。这是Gartner去年发布的2020年十大战略性技术趋势之首。“业务用户的能力有其局限，梳理流程的水平也参差不齐。从UiPath来说，目前就是通过平台和工具提供抓手，让业务用户能够通过简单的操作，找出部门或机构里哪些地方自动化程度比较低，进而发现并持续改进他们的流程，提高自动化投资的回报速度。”

与人工智能的结合。“这并不是指作为一家公司要掌握各种人工智能技术，但我们觉得，如果你能够主动去融合更多的主流的AI技术，你的发展会越来越好。虽然目前大多数RPA工具并没有多少AI元素，但越到后期，融合AI的RPA会崛起的越快。”

【采访后记】

RPA从小众市场走向大众的道路颇有“十年磨剑，一朝成锋”的意味。固然其商业模式还不够完美，尤其在中国市场，付费订阅的模式受到不少质疑，但它确实给数字化转型风潮下的众多企业带来了新的选择。且不论未来RPA的技术路线会呈现怎样的图景，它所代表的用机器取代大量重复人力劳动的理想必定会成为一种越来越普遍的刚需。