蹿红的RPA赛道，正成为巨头和创业者围猎的百亿美元新机会

另外有业内人士反馈，跟随头部标杆企业，大量中小企业也在积极尝试RPA服务。对应井喷的需求，过去一年市面上的RPA厂商以肉眼可见的速度增长了逾3倍。

RPA这个一年前对于创投圈还很陌生的概念，进入2019年后迅速成为了热门赛道。

据不完全统计，今年以来在RPA领域发生的融资总额已经超过10亿人民币，近一年完成两轮融资的企业也不在少数。

但与此同时业界也出现了质疑之声，认为十几年前就已经出现的RPA概念只不过是借AI炒了一把冷饭，当前的热潮只不过是在国外知名RPA厂商UiPath的高估值带动下，由资本市场非理性投资推动的短暂风口。

RPA究竟是供需双方共同推动的创业新机会，还是资本市场正在酝酿的新一轮概念炒作，身处其中的创业者与投资人，甚至于客户企业和代理商都在摸着石头过河。

为了一探RPA之究竟，方便各参与方做出更符合趋势的选择，小饭桌采访了：

本文要点提示：

1、已经创生十几年的RPA为什么会在2019年突然爆火？

2、RPA有哪些今时不同往日的能力？

3、RPA创业的终极护城河是什么？

4、to B与to C哪个才是RPA的最终归宿？

5、RPA当前的竞争格局如何？

6、RPA究竟有多大的想象空间？

铁树开花的“老技术”

今年5月，美国知名RPA厂商UiPath完成了5.68亿美元的D轮融资，投后估值达到了惊人的70亿美元，全球RPA领域为之振奋。

而3年前的2016年，UiPath还只是一个年营收仅350万美元的小企业，且当时其已经创立了10年之久。

按容智创始人兼CEO柴亚团的话讲，RPA在国外其实已经有十几年的发展，但是国内最近才在资本的助推下变得异常火爆。“目前中国RPA市场还处于初期阶段，随着中国人口红利的逐渐消失，未来中国有可能成为全球最大的RPA市场。”

已经创立了十几年的RPA行业，是不可不扣的“老”技术。

如果要追根溯源，RPA始于微软内部检测软件bug的软件流程自动化技术，软件流程自动化技术可以模拟人手点击鼠标和键盘的动作，反复进行某些操作以检测即将上线的程序是否有bug。

“Microsoft office办公软件中的‘宏’功能就是软件流程自动化技术的一个典型应用，其开放出了自动化接口，供用户根据需求自主设计需要自动化运行的各种操作。”来也科技联合创始人兼高级副总裁、RPA负责人褚瑞进一步解释道，“这可以算是第一代RPA。”

进入2000年后，跨软件进行自动化操作的RPA开始出现，只不过最初主要应用于C端。

其中的代表产品就是由褚瑞在大学时就开发出来的“按键精灵”，这款应用2001年上线后就被广大网友用于在电脑游戏中自动打怪、在办公软件中自动转换数据、自动收发邮件等一系列代替人手的重复性操作。

据悉，截至目前按键精灵每年仍在被大量用户使用，且每年仍在产生收入。

但一直以来C端的商业空间有限，而且初期的RPA只能处理规则明确的简单操作，以及结构化的数据，碰上灵活多变的复杂性操作或者非结构化数据便无能为力，因此RPA的发展一直受到制约。

2015年是RPA领域的一个里程碑，以UiPath为代表的行业先驱纷纷把焦点转向B端企业用户，而且当时出现了一个重要变量，AI。

“RPA解决的是hand work，AI解决的是head work，两者结合才能创造出完美的数字机器人员工。”褚瑞向小饭桌解释道。

正是借助AI的能力，和向B端的转型，UiPath的年营收一跃从2016年的350万美元，猛涨至2018年的超过2亿美元，增幅超过57倍，这也是资本市场愿意给出其35倍市销率的原因。

至此，一项十几年来不温不火的“老技术”铁树开花，迎来了春天。

AI和RPA究竟是谁成就了谁

最初的软件流程自动化是只有程序员才能用的技术，当在编程过程中遇到需要重复操作的流程时，一些聪明的程序员会开发一些脚本让程序去自动运行这些操作。

对于大量不会编程的网民而言，他们也希望能使用这项工具，因为他们日常在电脑上操作各种应用时也会经常要做重复性的动作。

后来有了最初版本的RPA，可以跨应用模仿人的动作，去执行规则明确的重复性操作。

发展至今PRA已经相对成熟，主流的产品模型有三个部分组成：编辑器、机器人和控制器。编辑器负责设计业务流程，并传达给机器人执行，机器人会把执行的过程和结果上传给控制器，用户可以通过控制器调配机器人资源按计划完成各类工作。

看到了RPA技术的便利性，2015年前后四大会计师事务所（下文简称“四大”）开始把RPA引入它们的业务当中，用于审计、对账等工作中需要重复执行的流程。

进入B端商业场景后，四大开始对RPA厂商提出了更高的要求，希望后者能不断拓展边界，让RPA能处理更复杂场景。

2016年3月，AlphaGo打败了围棋世界冠军李世石，让AI这个已经被提出来60年的“老技术”重新回到了大众视野。

RPA厂商适时地引入AI能力，顺利实现了边界扩展。

最初的RPA技术只是模拟人的手去完成各种操作，因此仍需要人事先为其设计好需要执行的流程规则。但OCR、NLP等AI技术拓展了RPA自动化的边界。

“引入NLP、OCR、语音识别、语音合成等AI技术后，RPA正在变得更智能，运用范围更广，也能承担更多复杂的业务工作。”达观数据副总裁陈文彬解释道。

NLP技术就像机器人的大脑，可以处理有关逻辑判断与分析的工作；OCR技术就像机器人的眼睛，可以将实物文件或图片上的信息转化为结构化的数据；语音识别技术就像机器人的耳朵，可以识别各种声音信息；语音合成技术则是机器人的嘴巴，可以“说话”。

有了这些能力，在RPA编辑器的流程设计环节，就可以通过录屏的方式记录人的操作，然后让机器人自主学会操作的步骤，再通过功能模块拖拽的方式排列组合出复杂的操作，快速完成流程设计，甚至让机器人自主发现企业中可优化的流程，并一键创建流程，帮助企业更快更准确找到能降本增效的自动化高潜场景。

云扩科技的客户中有一家供应链信息服务平台企业，其员工每天需要从邮件中提取订单信息，再在Excel表格中把这些信息做一定规则的梳理，然后上传到供应链数据平台上。

整个操作虽然并不难但很复杂，需要频繁重复地做同样的事情，云扩帮助其梳理了工作流程，然后在设计器中制作成机器人可以操作的程序，帮助客户缩短了30%的处理时间，通过替代人工节省了25%的成本支出。

技术能力到位后，四大等咨询公司开始把RPA这个原本内部使用的技术对外输出。

企业端其实一直以来也有很多痛点。过去的20多年中国企业在进行风风火火的信息化改造，部署了大量IT系统用于辅助业务和管理。

随着IT系统增多，员工就不免需要在各个系统之间来回操作以完成某些工作，比如从各ERP系统中导出数据绘制报表、从订单邮件中提取用户信息录入CRM系统等。

这些工作需要经常做，往往操作起来还很复杂，人做起来还容易出错，RPA则能很好的替代人工完成这些任务，且效率更高、成本更低、几乎零错误率。

“当前的市场行情，一个RPA机器人一年只需要3-5万元的年订阅费用，对比一个人类员工一年的工资支出，RPA要划算得多。”柴亚团进一步解释道，“和雇佣一个人类员工几乎一样，只不过前者是一个采购合同，后者是一个雇佣合同。”

另外随着90后进入职场，其对重复性工作的忍受程度要远远弱于前几代人，这也为企业的对内管理提出了更大的挑战。

通过RPA机器人去处理重复性工作，把员工从低附加值的重复劳动中解放出来，去从事更加有价值的工作，这对企业而言则是一件既降本又增效的投入。随着企业数字化转型的推进，RPA在企业的使用将会逐步提升。

正因为如此，四大等咨询公司对外输出RPA业务时才会得到市场的积极响应，同时中小企业也快速跟进，市场需求在短短一年时间内呈现出井喷之势。

但与此同时行业内也出现了一些主导权的争议，即究竟是AI成就了RPA，还是RPA成就了AI。

这个直接决定了，RPA企业是否有独立发展壮大的机会，还是会被AI公司降维打击替代掉。

云扩科技创始人兼CEO刘春刚认为，当前众多RPA厂商中能把流程自动化引擎这个核心技术做好的并不多，当前阶段打磨出好的产品才是关键。

“当前RPA主流厂商主打的并非AI技术，而是其RPA产品在兼容性、稳定性、灵活性等方面的核心能力。”立足当前，刘春刚认为RPA企业和AI企业彼此合作才是主流，“RPA需要集成更多成熟的AI技术，而AI可以借助RPA实现更好的落地。”

AI技术虽然近几年发展的如火如荼，但在实施环节也会存在一些“断点”，需要用户基于原有的信息系统进行一定程度的定制化开发。

而RPA作为数字员工，具有跨系统执行任务和不需要改造用户原有信息系统的“非侵入式”特性，能很好地解决AI落地“最后一公里”的问题，从而在更多场景中发挥出AI的价值，辅助AI更好地实现商业化落地。

做好产品虽然是当前的重点，但却无法在商业的维度构建起长期的护城河。因为当前的主流RPA都是在微软.NET框架下开发出来的，技术上的优势长时间而言必然会被拉平。

作为行业领导者的UiPath则已经给出了建立长期护城河的答案，即围绕自身标准化的RPA产品建立起一个广泛合作的生态。

生态之战

RPA有编辑器模块，理论上用户可以自主完成工作流程的设计，但是当前处于RPA发展的初期阶段，产品的成熟度和用户的认知程度都还不够高。

因此在为企业客户部署RPA机器人时，需要帮助客户梳理工作流程，现场设计好各个任务程序。因此就免不了要针对用户的个性化需求做大量定制化程序开发。

如果靠自身完成所有的项目交付，RPA厂商就沦为了一个项目实施的企业，不仅要养一支规模庞大的交付团队，而且很难实现规模化扩张。

为了应对这个挑战，UiPath广泛地寻求外部合作伙伴，其只负责技术研发提供标准化产品，合作伙伴负责项目落地和大量个性化开发任务。

前文提到的四大等咨询公司，就是负责对接客户实施RPA部署任务的重要渠道之一，其它的渠道还有各类区域代理商、三方IT系统集成商、to B的平台企业等。

“这些合作伙伴有更多的客户资源和更强的客户关系，也更了解客户的真实情况和需求，借助他们的力量RPA厂商更容易打开市场，而且彼此可以合作共赢。”刘春刚对小饭桌说道。

而且这些生态合伙伙伴有一定的独占性，谁先快速布局完成卡位，其它的厂商就很难插足进去。“toB服务的替换成本普遍很高，彼此之间一旦建立起信任和合作关系，一般不容易替换合作商。”明势资本合伙人曾颖哲进一步补充道。

在中国市场，各RPA厂商已经开始在快速布局，拥有渠道资源的厂商往往能获得一定程度的先发优势。

据曾颖哲介绍，明势资本有大量咨询公司的行业资源，可以为自己投资的项目输送大量资源。

除了商业合作伙伴外，UiPath在生态内还招募了大量技术合作伙伴。

这些技术合伙伙伴既包括各类合作的AI等技术企业，也有大量对RPA感兴趣的个人和客户企业。

为此UiPath开发了一个开发者社区，在社区内提供免费下载的测试版产品，也提供各类关于RPA的课程，参与者既可以下载免费版软件尝试使用，也可以学习课程自主掌握一些RPA知识，UiPath会为完成了课程学习的学员用户颁发认证证书。

开发者社区的作用一方面能用于教育市场，另一方面能为行业培养更多技术人才。在社区内，用户的广泛交流还能加深其对UiPath产品的忠诚度，另外企业客户很多使用过程中出现的问题也可以在社区寻求帮助，社区还承担了一部分售后的工作。

在国内市场，各RPA厂商也都在积极建立自己的开发者社区，据褚瑞介绍，来也科技建立的UiBot开发者社区是目前国内最大的RPA开发者社区，拥有超过10万注册用户、完成了超过30万次下载量、积累了6000多家企业客户的有效信息。

对于合作的分成方式，双方各取所需，RPA厂商每年收取产品订阅的使用费，合作伙伴收取一次性的产品部署和个性化程序开发的服务费。

而这套被RPA企业广泛采用的收费模式，也从另一个角度助推了RPA行业的爆火。

成为office那样成功的产品

RPA之所以快速受到资本市场的青睐，一方面是由于近一年来供需两端的爆火之势，另一方面是因为其极具想象力的盈利模式。

由于企业客户的大部分信息系统都部署在本地，往往只能通过内网访问，而且为了数据安全考虑，企业在部署RPA时往往会选择本地化部署的方案，SaaS化的方式目前在RPA领域并不是主流。

但RPA行业目前普遍采取的收费模式并非传统软件售卖的一次性买断模式，而是按年收费的订阅模式。

就好比传统Microsoft office办公组件和office 365版本的区别，传统的模式用户一次购买终身使用，除非用户想要使用更新的版本才需要二次付费购买；而office 365是订阅模式，用户按年或按月订阅使用，可以适时使用到最新的版本和功能，还能享受文件云端存储、文件分享、即时消息等一系列云服务。

相比一次性买断的传统软件售卖模式，按年续费的订阅付费模式往往能在二级市场获得更高的市盈率。

据曾颖哲透露，RPA还有更大的想象空间，那就是重返to C市场。

推动微软成为一家世界级伟大科技企业的，除了其最为人熟知的Windows系统外，就当属其office办公软件了。

而且对于每一个网民而言，其最初接触PC时，office应该是其最早接触的软件之一，学会使用office也是其进入职场前必须掌握的一项技能。

据公开资料显示，Microsoft office目前全球的装机量超过15亿，已经超过Windows成为微软营收贡献最大的产品。

刘春刚认为，RPA有望像office一样成为人手一套的必备应用。

“我们长期的目标是将RPA打造成智能化的私人助理，可以帮助个人处理所有工作生活中存在的需要重复操作的无价值劳动，把个人解脱出来去从事更有创造力和价值感的工作。”刘春刚总结道。

在价格方面，柴亚团认为随着市场竞争的加剧，以及未来RPA不断向C端市场渗透，RPA机器人当前一两万一台的价格将会逐渐亲民化，“未来出现数百元一台的RPA机器人也不是没有可能的。”

如果未来真能如RPA厂商所愿，实现RPA的全民化普及，对比微软的成功，RPA的想象空间可想而知。

近年来看到RPA机会的不只有前几年就入局的RPA创业公司，还有在RPA上看到丰富场景的AI企业，和无处不在的科技巨头。

并不轻松的围猎战

RPA厂商与AI企业当前已成难分难解的竞合态势。

AI企业手握NLP、OCR、语音识别等各类智能技术，非常看重RPA这个能轻便且多场景触达的落地应用，但一时间其想开发出一套相对成熟的RPA产品也并非易事。

专注于智能对话机器人平台的来也科技则选择了合并策略，合并了老牌RPA厂商奥森科技，将自身的AI能力和RPA产品实现集成，以更完善的解决方案对外交付。

像云扩科技和容智信息这样纯粹的RPA厂商，一时间想要积累足够的AI技术也不现实，因此当前阶段主要通过对外合作的方式获取AI能力。

纯粹的RPA厂商和AI企业究竟谁能在“RPA+AI”的赛道上胜出，当前来看很难说，两项技术对事业的成功的都很关键，但目前谁也没有能力完全把两种技术都吃透，因为技术的积淀需要时间。

而无处不在的科技巨头，比如阿里云、平安科技、用友、金蝶等，也都在积极布局RPA产品线。

但当前RPA市场规模尚小，根本无法满足巨头们的胃口，巨头们也不太可能花费太多精力和资源参与到RPA领域的竞争。

市场研究公司HFS Research发布的研究报告显示，2018年全球的RPA市场规模仅17亿美元，具体到RPA厂商瞄准的软件市场规模仅4.6亿美元，其余更大的市场都是提供产品部署和个性化开发的RPA服务。

HFS Research同时预测，到2022年RPA全球的整体市场规模也仅能达到43亿美元，和云计算千亿美元的市场规模相去甚远，因此RPA不会是巨头们的战略重点。

除了横向的企业竞争外，RPA厂商还要面对深层次的产业级竞争。

RPA本质解决的是企业客户信息化改造“最后一公里”的难题，即帮助企业在已经建成的纷繁复杂的信息化系统之上嫁接桥梁，实现更高效的数据交换和数字化操作。

但能实现这个功能的不仅RPA这一种技术，近来也十分火热的数据中台技术也能实现同样的效果。

区别是RPA部署更轻便，不用改变原有的信息系统；而数据中台需要打通原有的信息系统，做深度改造，但改造完成的数据中台可以在统一化的企业数据基础上创造出新的价值。

在一定程度上二者有相互替代的作用，哪种技术选型能最终胜出还需要市场的验证。

另外在RPA替人这个逻辑上，主打替代人工客服的智能客服企业也在不断延伸自己的边界，试图用机器人替代更多的岗位。在这个维度上RPA也会面临产业层面的挑战。

因此在这场多角色参与、多维度开展的围猎战中，RPA厂商虽然有幸踩中了市场的风口，却也不会顺顺利利地打怪通关走向成功的彼岸。

百亿美元估值的机会？

UiPath在2018年仅实现了2亿多美元的营收，就已经占到当年全球市场总规模的一半，按理说天花板并不高，但却拿到了70亿美元的估值，市销率高达35倍。

悲观的人士普遍认为这样的估值虚高，资本市场存在泡沫。结合HFS Research预测的2022年市场总规模43亿美元，其中RPA软件市场规模10亿美元，泡沫似乎确实存在。

但刘春刚有不同的看法，其认为这样的市场预测仅是基于当前的产品成熟度做的线性预测，并不能真实反映RPA行业真实的发展潜力。

因为受四大的影响，当前企业部署RPA仅用于财务、人力等规则比较明确的岗位。“一家企业可能仅部署几台机器人就够了，预算也就几万到十几万元。”刘春刚向小饭桌计算道。

但随着RPA智能程度的不断提升，其就会向更多岗位延伸，替代掉更多的重复工作，企业对RPA机器人的需求就会呈指数级的增长，保守估计市场规模将在千亿美元以上。

刘春刚进一步向小饭桌举例道，“我们已经有订单合同在百万级甚至千万级的客户，未来将在企业内部部署数百甚至数千台的RPA机器人。”

曾颖哲乐观地判断，中国的RPA企业有望出现百亿美元估值的项目，因为在RPA领域中国和美国是处于同一起跑线的，并非像很多其它软件行业一样比国外落后很多年。

而且中国市场对RPA的接受程度相比美国并没有逊色多少，在市场发展程度上国内厂商和国外厂商也处于相同的起跑线。

因此国内的RPA厂商一开始就可以瞄准全球市场做布局，可以和UiPath在全球市场掰一掰手腕，而非只是在国内主场打守卫战。

刘春刚告诉小饭桌，其在日本已经开始开展业务，并且已经有成功的案例落地。

一上来就全球化的RPA战场，或许未来真的会出现几家有中国基因的百亿美元超级独角兽。