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當清晨的第一縷陽光穿透數據中心玻璃幕墻時，財務機器人已在銀行系統完成第37萬筆交易核對；生產車間的機械臂群組剛結束自我診斷，向中央控制臺發送了設備健康指數報告；醫療AI助手正以0.03秒的速度比對十萬份病例，為醫生篩選出最優治療方案。這些看似科幻的場景，正隨著RPA與AI的深度融合加速照進現實。

昔日的“大力出奇跡”模式正因為新技術的出現而改變，傳統自動化工具也經歷著脫胎換骨的蛻變。RPA（機器人流程自動化）如同隱形的效率引擎，重新定義著企業運營的底層邏輯。

它可能不會像ChatGPT、DeepSeek那樣占據熱搜頭條，卻悄然滲透進銀行后臺的票據流轉、制造車間的排產系統、醫院藥房的庫存管理，成為數字技術與實體產業結合最緊密的應用之一。

但更值得關注的是，這些“數字員工”的工作形態正從機械式重復勞動，進化到具備自主決策能力的智能協同。此刻，我們通過五個關鍵棱鏡，透視這場變革的下一個新趨勢。

一、從“效率工具”向“戰略資產”階段進階

2025年，預計中國RPA市場規模將首次突破百億大關，以RPA為代表的自動化技術正成為企業不可或缺的一部分。從定位上看，如今的RPA并不只是自動化工具，它既可以作為業務流程管理的一部分支撐企業數字化轉型，也可以成為自動化戰略主導企業的數字化轉型?？梢姡琑PA正從部門級的效率工具升級為企業級的戰略資產。

RPA本質是通過技術手段將人力資源從繁雜的事務性工作中解放出來，轉而聚焦于戰略規劃、文化塑造、員工發展等更具戰略性、前瞻性的業務領域。企業若能以RPA為基座，構建“自動化執行-數據化分析-智能化決策”的閉環，不僅能夠提升組織效率，更將重塑人才管理的核心競爭力。

二、“RPA+”模式受青睞基于RPA的系統集成進一步加強

在市場需求與技術發展的雙重因素之下，RPA與其他系統的集成已經成為RPA以及相關自動化產品的標配，也已成為衡量RPA產品的重要考核選項之一。

如今，許多企業已將RPA集成在原有的ERP系統和CRM系統上，不僅打通了數據壁壘、優化遺留系統性能，還通過自動執行多項任務，實現了降本增效。RPA憑借“無侵入性”和靈活配置，成功連接多個異構系統，優化了ERP、CRM等系統性能。同時，RPA也展現出與非IT系統（如HR系統、財務系統）集成的強大能力，有助于最大限度減少人為失誤，確保數據準確性，提高數據可見性。

比如在能源領域，中石化共享服務公司打造了“享當當”RPA機器人，同時基于RPA+RPM+AI的產品組合，構建起集團的超級自動化能力。在中石化集團內部“享當當”已經實現超過40家企業推廣應用，財務共享業務流程整體RPA使用率超過70%，優化減少加油站資金清賬、合同智能審查等場景的業務處理工作量超50%，在提升業務處理質效、增強風險防控水平等方面取得顯著成效。

未來，基于RPA的系統集成將變得更加靈活和強大，以適配更多業務場景，為用戶提供更簡單多重系統軟件的流程自動化交互。

三、深耕垂直領域傳統行業超自動化進入加速布局周期

超自動化是一種技術合集，由RPA、AI、LCAP（低代碼開發平臺）、iBPMS（智能業務流程管理）等創新技術組成。作為多元化的技術與工具集，超自動化能夠幫助用戶將流程中更加復雜的非結構化數據業務實現自動化。

Gartner預測，到2025年，全球范圍內超自動化市場規模將達到8600億美元，年復合增長率為12.3%。隨著企業數智化轉型加速，我國超自動化市場規模將持續高速增長，特別是傳統行業超自動化進入加速布局周期。

具體到業務場景，超自動化技術對于供應鏈、客服等通用場景發展潛力較大，政務、電信、物流、能源、制造等傳統行業的超自動化需求將進一步增加。

企業想要實現超級自動化，需要有一定的基礎設施建設，包括數據的規范、對原有軟件系統的規范、數據管道的建設等。前些年，由于超自動化基礎設施尚未完善，這一技術基本上處于局部應用狀態。對于傳統行業而言，超自動化進入加速布局周期主要得益于在制造業升級、新基建等戰略的鼓勵下，更多的傳統行業開始采取超自動化技術進行降本增效，改善服務和產品的品質。

藝賽旗聯合創始人兼聯席CTO吳鑫就曾指出，在實現超自動化落地過程中，如何有效地識別業務自動化機會、自動發現流程中的斷點、堵點以及重復流程等問題，是企業擴大自動化規模道路上的“攔路虎”。因此，實施超自動化所面臨的挑戰之一，在于如何發現潛在的自動化機會，為企業提供更多有價值的業務洞察和分析。

在效率為王的時代，“先人一步”總是要比別人擁有更多商業機會，也正因如此越來越多的企業選擇利用超自動化技術實現降本增效，比如太保構建的“黑燈工廠超自動化卓越中心”就是其中之一。

在財產險行業的傳統作業模式中，人工操作占據了很大比例，而RPA能夠更充分地替代這些操作，從而釋放出寶貴的人力資源。為此，太保產險于2021年決定成立黑燈工廠，專注于集中管理和運營RPA技術，通過應用RPA來提高效率并優化業務。

借助超自動化技術的支撐，截至2024年12月，太保自動化流程工廠累積活躍運行2286個，合計折算年均替代人力8148人，全年累積運行時長141.7萬小時，有效支持了太保產險整個自動化生態系統的運營迭代。

四、強化自主意識RPA Agent成為業務現代化關鍵組成

可能就連技術圈也沒想到，AI Agent的火爆再次帶火了RPA。ChatGPT橫掃全球大語言模型風靡海內外之始，就有很多人斷言了RPA的終場。但現在再看，RPA不但沒有死，還在最新技術的加持之下，發展出了RPA Agent以及具備自主性的數字員工。

如今，RPA Agent已經成為AI Agent家族的一個重要品類，大量企業都已經部署了RPA，很多業務流程的自動化依賴RPA。Gartner認為，RPA則是實現數字現代化的關鍵組成部分。

RPA能夠以極低的投入極大地提升AI Agent在企業復雜業務流程的執行能力，是當前理想的AI Agent拓展工具。如何將RPA和AI Agent結合起來提高企業運營效率，可以算是已經采用RPA的企業問的最多的問題之一。

相較于國外RPA廠商目前重點耕耘Copilot，從去年開始，RPA廠商開始陸續將Agent與RPA進行融合。

比如旗旗AI助手，通過集成大模型的能力，基于用戶的自然語言輸入，可將其轉化為可執行指令，并自動判斷處理、執行自動化流程，還能以人類能理解的語言形式返回處理結果。

五、提升人機交互能力RPA從“規則驅動”轉向“意圖理解”

當RPA撞上AI，一場重構企業生產力的風暴正在全球蔓延。Gartner發布的《2024年機器人流程自動化魔力象限》提到，預計到2025年，90%的RPA廠商會提供生成式AI輔助的自動化功能。畢威馬數據顯示，到2025年，組織在IPA等技術的投資將達到2320億美元。這場生產力變革已不再局限于流程自動化，而是進化為企業數字化轉型的核心引擎。

在AI技術的驅動下，RPA不再局限于簡單的流程執行，而是具備更強的認知和決策能力，能夠處理更復雜的任務，如圖像識別、數據智能分析等。這一趨勢揭示了RPA進化的新方向：從“規則驅動”轉向“意圖理解”。就像汽車從定速巡航升級到自動駕駛，RPA與AI的融合正在突破流程自動化的天花板。

從哪個角度與AI融合更有效果、更易讓用戶接受，一直是國內RPA廠商所思考的問題。今年，隨著DeepSeek的火爆出圈，利用其強大的語義理解、邏輯分析、交互生成能力，通過自然語言進行流程開發，無疑進一步降低了開發和使用門檻。開發者只需說出開發需求，AI就能自動生成代碼，之后再通過對需求的精細優化，待滿足需求測試達標后就能直接生成組件，實現了AI與用戶的高效協作。

“將大模型技術加入產品，不是為了智能而智能，本質上還是秉承著‘易學易用穩定’的理念，為用戶降低使用成本、提高效率。”吳鑫此話透露出這樣一層意思：以業務需求為錨點，站在用戶視角，實現RPA對業務的智能化賦能，而這正是RPA的根本價值所在。

通過與AI技術的相互加持，RPA實現了更高水平的人機交互能力。同時，RPA的自我學習和自我優化能力將得到更進一步提升，能夠更好地理解和處理非結構化數據，以優化更復雜的業務流程，滿足多元化的業務場景需求。

歷史總是驚人地相似。19世紀蒸汽機取代馬車時，沒人能預見會出現鐵道工程師這個職業；今天面對AI與RPA帶來的變化，或許我們更該思考：當智能機器接管了確定性，人類是否終于能專注于創造不確定性中的價值？正如麥克盧漢所言：“我們塑造工具，然后工具重塑我們?！痹谶@場永不停歇的進化之舞中，唯一確定的是，只有持續進化的企業才能成為數字化浪潮里的一朵浪花，并最終影響潮水的方向。

在深圳灣的某棟寫字樓里，張會計剛剛收到系統推送的季度分析報告，這次她沒有點擊“確認”按鈕，而是調出數據可視化模塊，開始構建全新的經營預警模型——這或許就是人機共舞時代最生動的注腳。

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審核編輯 黃宇