機器人員工爆火催生70億美元獨角獸，正孵化像微軟office類應用

數字機器人員工正在代替白領加速進入職場。

四大會計師事務所之一的安永公開資料顯示，其過去兩年在中國落地了超過一百個RPA（Robotic Process Automation，即流程自動化機器人）案例，服務的對象是大型國企和民企，以及政府機構。

另外有業內人士反饋，跟隨頭部標杆企業，大量中小企業也在積極嚐試RPA服務。對應井噴的需求，過去一年市麵上的RPA廠商以肉眼可見的速度增長了逾3倍。

RPA這個一年前對於創投圈還很陌生的概念，進入2019年後迅速成為了熱門賽道。

據不完全統計，今年以來在RPA領域發生的融資總額已經超過10億人民幣，近一年完成兩輪融資的企業也不在少數。

但與此同時業界也出現了質疑之聲，認為十幾年前就已經出現的RPA概念隻不過是借AI炒了一把冷飯，當前的熱潮隻不過是在國外知名RPA廠商UiPath的高估值帶動下，由資本市場非理性投資推動的短暫風口。

RPA究竟是供需雙方共同推動的創業新機會，還是資本市場正在醞釀的新一輪概念炒作，身處其中的創業者與投資人，甚至於客戶企業和代理商都在摸著石頭過河。

為了一探RPA之究竟，方便各參與方做出更符合趨勢的選擇，小飯桌采訪了：

雲擴科技創始人兼CEO劉春剛

來也科技聯合創始人兼高級副總裁、RPA負責人褚瑞

容智信息創始人兼CEO柴亞團

達觀數據副總裁陳文彬

明勢資本合夥人曾穎哲

本文要點提示：

1、已經創生十幾年的RPA為什麼會在2019年突然爆火？

2、RPA有哪些今時不同往日的能力？

3、RPA創業的終極護城河是什麼？

4、to B與to C哪個才是RPA的最終歸宿？

5、RPA當前的競爭格局如何？

6、RPA究竟有多大的想象空間？

1、鐵樹開花的“老技術”

今年5月，美國知名RPA廠商UiPath完成了5.68億美元的D輪融資，投後估值達到了驚人的70億美元，全球RPA領域為之振奮。

而3年前的2016年，UiPath還隻是一個年營收僅350萬美元的小企業，且當時其已經創立了10年之久。

按容智創始人兼CEO柴亞團的話講，RPA在國外其實已經有十幾年的發展，但是國內最近才在資本的助推下變得異常火爆。“目前中國RPA市場還處於初期階段，隨著中國人口紅利的逐漸消失，未來中國有可能成為全球最大的RPA市場。”

已經創立了十幾年的RPA行業，是不可不扣的“老”技術。

如果要追根溯源，RPA始於微軟內部檢測軟件bug的軟件流程自動化技術，軟件流程自動化技術可以模擬人手點擊鼠標和鍵盤的動作，反複進行某些操作以檢測即將上線的程序是否有bug。

“Microsoft office辦公軟件中的‘宏’功能就是軟件流程自動化技術的一個典型應用，其開放出了自動化接口，供用戶根據需求自主設計需要自動化運行的各種操作。”來也科技聯合創始人兼高級副總裁、RPA負責人褚瑞進一步解釋道，“這可以算是第一代RPA。”

進入2000年後，跨軟件進行自動化操作的RPA開始出現，隻不過最初主要應用於C端。

其中的代表產品就是由褚瑞在大學時就開發出來的“按鍵精靈”，這款應用2001年上線後就被廣大網友用於在電腦遊戲中自動打怪、在辦公軟件中自動轉換數據、自動收發郵件等一係列代替人手的重複性操作。

據悉，截至目前按鍵精靈每年仍在被大量用戶使用，且每年仍在產生收入。

但一直以來C端的商業空間有限，而且初期的RPA隻能處理規則明確的簡單操作，以及結構化的數據，碰上靈活多變的複雜性操作或者非結構化數據便無能為力，因此RPA的發展一直受到製約。

2015年是RPA領域的一個裏程碑，以UiPath為代表的行業先驅紛紛把焦點轉向B端企業用戶，而且當時出現了一個重要變量，AI。

“RPA解決的是hand work，AI解決的是head work，兩者結合才能創造出完美的數字機器人員工。”褚瑞向小飯桌解釋道。

正是借助AI的能力，和向B端的轉型，UiPath的年營收一躍從2016年的350萬美元，猛漲至2018年的超過2億美元，增幅超過57倍，這也是資本市場願意給出其35倍市銷率的原因。

至此，一項十幾年來不溫不火的“老技術”鐵樹開花，迎來了春天。

2、AI和RPA究竟是誰成就了誰

最初的軟件流程自動化是隻有程序員才能用的技術，當在編程過程中遇到需要重複操作的流程時，一些聰明的程序員會開發一些腳本讓程序去自動運行這些操作。

對於大量不會編程的網民而言，他們也希望能使用這項工具，因為他們日常在電腦上操作各種應用時也會經常要做重複性的動作。

後來有了最初版本的RPA，可以跨應用模仿人的動作，去執行規則明確的重複性操作。

發展至今PRA已經相對成熟，主流的產品模型有三個部分組成：編輯器、機器人和控製器。編輯器負責設計業務流程，並傳達給機器人執行，機器人會把執行的過程和結果上傳給控製器，用戶可以通過控製器調配機器人資源按計劃完成各類工作。

看到了RPA技術的便利性，2015年前後四大會計師事務所（下文簡稱“四大”）開始把RPA引入它們的業務當中，用於審計、對賬等工作中需要重複執行的流程。

進入B端商業場景後，四大開始對RPA廠商提出了更高的要求，希望後者能不斷拓展邊界，讓RPA能處理更複雜場景。

2016年3月，AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍李世石，讓AI這個已經被提出來60年的“老技術”重新回到了大眾視野。

RPA廠商適時地引入AI能力，順利實現了邊界擴展。

最初的RPA技術隻是模擬人的手去完成各種操作，因此仍需要人事先為其設計好需要執行的流程規則。但OCR、NLP等AI技術拓展了RPA自動化的邊界。

“引入NLP、OCR、語音識別、語音合成等AI技術後，RPA正在變得更智能，運用範圍更廣，也能承擔更多複雜的業務工作。”達觀數據副總裁陳文彬解釋道。

NLP就像機器人的大腦，可以讀懂並處理人類的自然語言；OCR就像機器人的眼睛，可以將圖片上的字符轉化為數字化的字符；語音識別就像機器人的耳朵，可以聽懂各種聲音信息；語音合成則是機器人的嘴巴，可以“說話”。

NLP技術就像機器人的大腦，可以處理有關邏輯判斷與分析的工作；OCR技術就像機器人的眼睛，可以將實物文件或圖片上的信息轉化為結構化的數據；語音識別技術就像機器人的耳朵，可以識別各種聲音信息；語音合成技術則是機器人的嘴巴，可以“說話”。

有了這些能力，在RPA編輯器的流程設計環節，就可以通過錄屏的方式記錄人的操作，然後讓機器人自主學會操作的步驟，再通過功能模塊拖拽的方式排列組合出複雜的操作，快速完成流程設計，甚至讓機器人自主發現企業中可優化的流程，並一鍵創建流程，幫助企業更快更準確找到能降本增效的自動化高潛場景。

雲擴科技的客戶中有一家供應鏈信息服務平台企業，其員工每天需要從郵件中提取訂單信息，再在Excel表格中把這些信息做一定規則的梳理，然後上傳到供應鏈數據平台上。

整個操作雖然並不難但很複雜，需要頻繁重複地做同樣的事情，雲擴幫助其梳理了工作流程，然後在設計器中製作成機器人可以操作的程序，幫助客戶縮短了30%的處理時間，通過替代人工節省了25%的成本支出。

技術能力到位後，四大等谘詢公司開始把RPA這個原本內部使用的技術對外輸出。

企業端其實一直以來也有很多痛點。過去的20多年中國企業在進行風風火火的信息化改造，部署了大量IT係統用於輔助業務和管理。

隨著IT係統增多，員工就不免需要在各個係統之間來回操作以完成某些工作，比如從各ERP係統中導出數據繪製報表、從訂單郵件中提取用戶信息錄入CRM係統等。

這些工作需要經常做，往往操作起來還很複雜，人做起來還容易出錯，RPA則能很好的替代人工完成這些任務，且效率更高、成本更低、幾乎零錯誤率。

“當前的市場行情，一個RPA機器人一年隻需要3-5萬元的年訂閱費用，對比一個人類員工一年的工資支出，RPA要劃算得多。”柴亞團進一步解釋道，“和雇傭一個人類員工幾乎一樣，隻不過前者是一個采購合同，後者是一個雇傭合同。”

另外隨著90後進入職場，其對重複性工作的忍受程度要遠遠弱於前幾代人，這也為企業的對內管理提出了更大的挑戰。

通過RPA機器人去處理重複性工作，把員工從低附加值的重複勞動中解放出來，去從事更加有價值的工作，這對企業而言則是一件既降本又增效的投入。隨著企業數字化轉型的推進，RPA在企業的使用將會逐步提升。

正因為如此，四大等谘詢公司對外輸出RPA業務時才會得到市場的積極響應，同時中小企業也快速跟進，市場需求在短短一年時間內呈現出井噴之勢。

但與此同時行業內也出現了一些主導權的爭議，即究竟是AI成就了RPA，還是RPA成就了AI。

這個直接決定了，RPA企業是否有獨立發展壯大的機會，還是會被AI公司降維打擊替代掉。

雲擴科技創始人兼CEO劉春剛認為，當前眾多RPA廠商中能把流程自動化引擎這個核心技術做好的並不多，當前階段打磨出好的產品才是關鍵。

“當前RPA主流廠商主打的並非AI技術，而是其RPA產品在兼容性、穩定性、靈活性等方麵的核心能力。”立足當前，劉春剛認為RPA企業和AI企業彼此合作才是主流，“RPA需要集成更多成熟的AI技術，而AI可以借助RPA實現更好的落地。”

AI技術雖然近幾年發展的如火如荼，但在實施環節也會存在一些“斷點”，需要用戶基於原有的信息係統進行一定程度的定製化開發。

而RPA作為數字員工，具有跨係統執行任務和不需要改造用戶原有信息係統的“非侵入式”特性，能很好地解決AI落地“最後一公裏”的問題，從而在更多場景中發揮出AI的價值，輔助AI更好地實現商業化落地。

做好產品雖然是當前的重點，但卻無法在商業的維度構建起長期的護城河。因為當前的主流RPA都是在微軟.NET框架下開發出來的，技術上的優勢長時間而言必然會被拉平。

作為行業領導者的UiPath則已經給出了建立長期護城河的答案，即圍繞自身標準化的RPA產品建立起一個廣泛合作的生態。

3、生態之戰

RPA有編輯器模塊，理論上用戶可以自主完成工作流程的設計，但是當前處於RPA發展的初期階段，產品的成熟度和用戶的認知程度都還不夠高。

因此在為企業客戶部署RPA機器人時，需要幫助客戶梳理工作流程，現場設計好各個任務程序。因此就免不了要針對用戶的個性化需求做大量定製化程序開發。

如果靠自身完成所有的項目交付，RPA廠商就淪為了一個項目實施的企業，不僅要養一支規模龐大的交付團隊，而且很難實現規模化擴張。

為了應對這個挑戰，UiPath廣泛地尋求外部合作夥伴，其隻負責技術研發提供標準化產品，合作夥伴負責項目落地和大量個性化開發任務。

前文提到的四大等谘詢公司，就是負責對接客戶實施RPA部署任務的重要渠道之一，其它的渠道還有各類區域代理商、三方IT係統集成商、to B的平台企業等。

“這些合作夥伴有更多的客戶資源和更強的客戶關係，也更了解客戶的真實情況和需求，借助他們的力量RPA廠商更容易打開市場，而且彼此可以合作共贏。”劉春剛對小飯桌說道。

而且這些生態合夥夥伴有一定的獨占性，誰先快速布局完成卡位，其它的廠商就很難插足進去。“to B服務的替換成本普遍很高，彼此之間一旦建立起信任和合作關係，一般不容易替換合作商。”明勢資本合夥人曾穎哲進一步補充道。

在中國市場，各RPA廠商已經開始在快速布局，擁有渠道資源的廠商往往能獲得一定程度的先發優勢。

據曾穎哲介紹，明勢資本有大量谘詢公司的行業資源，可以為自己投資的項目雲擴科技輸送大量資源。

除了商業合作夥伴外，UiPath在生態內還招募了大量技術合作夥伴。

這些技術合夥夥伴既包括各類合作的AI等技術企業，也有大量對RPA感興趣的個人和客戶企業。

為此UiPath開發了一個開發者社區，在社區內提供免費下載的測試版產品，也提供各類關於RPA的課程，參與者既可以下載免費版軟件嚐試使用，也可以學習課程自主掌握一些RPA知識，UiPath會為完成了課程學習的學員用戶頒發認證證書。

開發者社區的作用一方麵能用於教育市場，另一方麵能為行業培養更多技術人才。在社區內，用戶的廣泛交流還能加深其對UiPath產品的忠誠度，另外企業客戶很多使用過程中出現的問題也可以在社區尋求幫助，社區還承擔了一部分售後的工作。

在國內市場，各RPA廠商也都在積極建立自己的開發者社區，據褚瑞介紹，來也科技建立的UiBot開發者社區是目前國內最大的RPA開發者社區，擁有超過10萬注冊用戶、完成了超過30萬次下載量、積累了6000多家企業客戶的有效信息。

對於合作的分成方式，雙方各取所需，RPA廠商每年收取產品訂閱的使用費，合作夥伴收取一次性的產品部署和個性化程序開發的服務費。

而這套被RPA企業廣泛采用的收費模式，也從另一個角度助推了RPA行業的爆火。

4、成為office那樣成功的產品

RPA之所以快速受到資本市場的青睞，一方麵是由於近一年來供需兩端的爆火之勢，另一方麵是因為其極具想象力的盈利模式。

由於企業客戶的大部分信息係統都部署在本地，往往隻能通過內網訪問，而且為了數據安全考慮，企業在部署RPA時往往會選擇本地化部署的方案，SaaS化的方式目前在RPA領域並不是主流。

但RPA行業目前普遍采取的收費模式並非傳統軟件售賣的一次性買斷模式，而是按年收費的訂閱模式。

就好比傳統Microsoft office辦公組件和office 365版本的區別，傳統的模式用戶一次購買終身使用，除非用戶想要使用更新的版本才需要二次付費購買；而office 365是訂閱模式，用戶按年或按月訂閱使用，可以適時使用到最新的版本和功能，還能享受文件雲端存儲、文件分享、即時消息等一係列雲服務。

相比一次性買斷的傳統軟件售賣模式，按年續費的訂閱付費模式往往能在二級市場獲得更高的市盈率。

據曾穎哲透露，RPA還有更大的想象空間，那就是重返to C市場。

推動微軟成為一家世界級偉大科技企業的，除了其最為人熟知的Windows係統外，就當屬其office辦公軟件了。

而且對於每一個網民而言，其最初接觸PC時，office應該是其最早接觸的軟件之一，學會使用office也是其進入職場前必須掌握的一項技能。

據公開資料顯示，Microsoft office目前全球的裝機量超過15億，已經超過Windows成為微軟營收貢獻最大的產品。

劉春剛認為，RPA有望像office一樣成為人手一套的必備應用。

“我們長期的目標是將RPA打造成智能化的私人助理，可以幫助個人處理所有工作生活中存在的需要重複操作的無價值勞動，把個人解脫出來去從事更有創造力和價值觀的工作。”劉春剛總結道。

在價格方麵，柴亞團認為隨著市場競爭的加劇，以及未來RPA不斷向C端市場滲透，RPA機器人當前一兩萬一台的價格將會逐漸親民化，“未來出現數百元一台的RPA機器人也不是沒有可能的。”

如果未來真能如RPA廠商所願，實現RPA的全民化普及，對比微軟的成功，RPA的想象空間可想而知。

近年來看到RPA機會的不隻有前幾年就入局的RPA創業公司，還有在RPA上看到豐富場景的AI企業，和無處不在的科技巨頭。

5、並不輕鬆的圍獵戰

RPA廠商與AI企業當前已成難分難解的競合態勢。

AI企業手握NLP、OCR、語音識別等各類智能技術，非常看重RPA這個能輕便且多場景觸達的落地應用，但一時間其想開發出一套相對成熟的RPA產品也並非易事。

專注於智能對話機器人平台的來也科技則選擇了合並策略，合並了老牌RPA廠商奧森科技，將自身的AI能力和RPA產品實現集成，以更完善的解決方案對外交付。

像雲擴科技和容智信息這樣純粹的RPA廠商，一時間想要積累足夠的AI技術也不現實，因此當前階段主要通過對外合作的方式獲取AI能力。

純粹的RPA廠商和AI企業究竟誰能在“RPA+AI”的賽道上勝出，當前來看很難說，兩項技術對事業的成功的都很關鍵，但目前誰也沒有能力完全把兩種技術都吃透，因為技術的積澱需要時間。

而無處不在的科技巨頭，比如阿裏雲、平安科技、用友、金蝶等，也都在積極布局RPA產品線。

但當前RPA市場規模尚小，根本無法滿足巨頭們的胃口，巨頭們也不太可能花費太多精力和資源參與到RPA領域的競爭。

市場研究公司HFS Research發布的研究報告顯示，2018年全球的RPA市場規模僅17億美元，具體到RPA廠商瞄準的軟件市場規模僅4.6億美元，其餘更大的市場都是提供產品部署和個性化開發的RPA服務。

HFS Research同時預測，到2022年RPA全球的整體市場規模也僅能達到43億美元，和雲計算千億美元的市場規模相去甚遠，因此RPA不會是巨頭們的戰略重點。

除了橫向的企業競爭外，RPA廠商還要麵對深層次的產業級競爭。

RPA本質解決的是企業客戶信息化改造“最後一公裏”的難題，即幫助企業在已經建成的紛繁複雜的信息化係統之上嫁接橋梁，實現更高效的數據交換和數字化操作。

但能實現這個功能的不僅RPA這一種技術，近來也十分火熱的數據中台技術也能實現同樣的效果。

區別是RPA部署更輕便，不用改變原有的信息係統；而數據中台需要打通原有的信息係統，做深度改造，但改造完成的數據中台可以在統一化的企業數據基礎上創造出新的價值。

在一定程度上二者有相互替代的作用，哪種技術選型能最終勝出還需要市場的驗證。

另外在RPA替人這個邏輯上，主打替代人工客服的智能客服企業也在不斷延伸自己的邊界，試圖用機器人替代更多的崗位。在這個維度上RPA也會麵臨產業層麵的挑戰。

因此在這場多角色參與、多維度開展的圍獵戰中，RPA廠商雖然有幸踩中了市場的風口，卻也不會順順利利地打怪通關走向成功的彼岸。

6、百億美元估值的機會？

UiPath在2018年僅實現了2億多美元的營收，就已經占到當年全球市場總規模的一半，按理說天花板並不高，但卻拿到了70億美元的估值，市銷率高達35倍。

悲觀的人士普遍認為這樣的估值虛高，資本市場存在泡沫。結合HFS Research預測的2022年市場總規模43億美元，其中RPA軟件市場規模10億美元，泡沫似乎確實存在。

但劉春剛有不同的看法，其認為這樣的市場預測僅是基於當前的產品成熟度做的線性預測，並不能真實反映RPA行業真實的發展潛力。

因為受四大的影響，當前企業部署RPA僅用於財務、人力等規則比較明確的崗位。“一家企業可能僅部署幾台機器人就夠了，預算也就幾萬到十幾萬元。”劉春剛向小飯桌計算道。

但隨著RPA智能程度的不斷提升，其就會向更多崗位延伸，替代掉更多的重複工作，企業對RPA機器人的需求就會呈指數級的增長，保守估計市場規模將在千億美元以上。

劉春剛進一步向小飯桌舉例道，“我們已經有訂單合同在百萬級甚至千萬級的客戶，未來將在企業內部部署數百甚至數千台的RPA機器人。”

曾穎哲樂觀地判斷，中國的RPA企業有望出現百億美元估值的項目，因為在RPA領域中國和美國是處於同一起跑線的，並非像ERP、CRM等企業管理軟件行業一樣比國外落後20多年。

而且中國市場對RPA的接受程度相比美國並沒有遜色多少，在市場發展程度上國內廠商和國外廠商也處於相同的起跑線。

因此國內的RPA廠商一開始就可以瞄準全球市場做布局，可以和UiPath在全球市場掰一掰手腕，而非隻是在國內主場打守衛戰。

劉春剛告訴小飯桌，其在日本已經開始開展業務，並且已經有成功的案例落地。

一上來就全球化的RPA戰場，或許未來真的會出現幾家有中國基因的百億美元超級獨角獸。