RPA怎么了？2025年可能会很可怕。

在清晨的第一缕阳光透过数据中心玻璃幕墙时，财务机器人已经完成了银行系统的第37万笔交易核查； 生产车间的机械臂群聊刚刚结束自我诊断，向中央控制台发送了设备健康指数报告； 医学AI助手正以0.03秒的速度比较10万个病例，为医生选择最佳治疗方法。 随着RPA和AI的深度融合，这些看似科幻的场景正在加速照片的实现。

由于新技术的出现，过去“大力出奇迹”的方式发生了变化，传统的自动化工具也经历了脱胎换骨的转变。RPA(机器人过程自动化)就像一个隐形的效率引擎，重新定义了企业经营的底层逻辑。

也许不像ChatGPT那样。、像DeepSeek这样占据热搜头条，却悄然渗透到银行后台的文件运行、制造车间的生产系统、医院药房的库存管理等方面，成为数字技术与实体产业相结合最紧密的应用之一。

但是，更值得注意的是，这些“数字员工”的工作形式正从脚踏式无效劳动演变为具有独立决策能力的智能协作。

此时此刻，我们透过五个关键棱镜，看到了这一变化的下一个新趋势。

从“效率工具”到“战略资产”阶段

2025年，预计中国RPA市场规模将首次突破100亿元，以RPA为代表的自动控制正成为企业不可或缺的一部分。从定位上看，今天的RPA不仅仅是一个自动化工具，它不仅可以作为支持企业数字化转型的业务流程管理的一部分，也可以作为自动化战略主导企业的数字化转型。可以看出，RPA正从部门级的高效工具升级为企业级的战略资产。

RPA的本质是通过技术手段从复杂的日常事务中解放人力资源，然后专注于更具战略性和前瞻性的业务范围，如战略规划、文化塑造和员工发展。如果公司能以RPA为基础，构建“自动执行-数据分析-智能决策”的闭环，不仅可以提高组织效率，还可以重塑人才管理的核心竞争优势。

“RPA “方法受到青睐，基于RPA的系统集成进一步加强。

RPA与其它系统的集成已成为RPA及相关自动化设备的必需品，也成为RPA产品衡量RPA产品的重要评价选项之一，这是市场需求和技术发展的双重因素。

如今，许多企业已经将RPA集成到原来的ERP系统和CRM系统中，不仅可以打开数据壁垒，提高遗留系统的性能，还可以通过自动执行多项任务来降低成本。RPA成功地连接了多个异构系统，并以“无入侵”和灵活配置改进了ERPA。、系统性能，如CRM。与此同时，RPA还展示了与HR系统、财务系统等非IT系统集成的强大能力，有利于最大限度地减少人为因素，保证数据的准确性，提高数据的可见性。

举例来说，在能源领域，中石化共享服务公司建立了基于RPA的“享当当”RPA机器人 RPM AI产品组合，构建集团超自动化能力。在中石化集团内部，“享当当”实现了40多家企业的推广应用，财务共享工作流程整体RPA利用率超过70%，提高了50%以上的业务处理工作量，降低了加油站资金清算和合同智能审查，在提高业务处理质量和效率、提高风险控制水平等方面取得了显著成效。

未来，基于RPA的系统集成将变得更加灵活和强大，以适应更多的需求场景，为用户提供更简单的多系统软件流程自动交互。

深度培育垂直领域，传统产业超自动化进入加速布局周期

由RPA组成的超自动化技术集合、AI、LCAP(低代码开发平台)、iBPMS(智能业务流程管理)等创新技术构成。超自动化作为一个多样化的技术和工具集，可以帮助用户智能化环节中更复杂的非结构化数据业务。

Gartner预测，到2025年，全球超自动化市场规模将达到8600亿美元，复合增长率为12.3%。随著企业数量智能化转型的加快，我国超自动化市场规模将继续高速增长，特别是传统产业超自动化进入加速布局周期。

具体到需求场景，超自动化控制在供应链、客户服务等一般情况下具有很大的发展前景，传统行业如政府、电信、物流、能源、制造等的超自动化需求将进一步增加。

企业要实现非常自动化，必须有一定的基础设施建设，包括数据规范、原始软件系统规范、数据管道建设等。几年前，由于超自动化基础设施不完善，该技术基本处于局部应用状态。对于传统行业来说，超自动化进入加速布局周期，主要是因为在制造业升级、新基础设施等战略的鼓励下，更多的传统行业开始采用超自动化控制来降低成本，提高服务和产品质量。

艺术竞赛旗联合创始人兼联席首席执行官吴鑫指出，如何有效识别业务自动化机会、自动发现过程中的断点、堵点、重复流程等问题，是公司扩大自动化规模的“绊脚石”。因此，超自动化的实施面临的挑战之一是如何找到潜在的自动化机会，为企业提供更有价值的业务洞察力和分析。

效率为王的时代， “先人一步”总是比别人有更多的商机。 ，正因为如此，越来越多的企业选择使用超自动控制来降低成本和提高效率。比如太保建的“黑灯厂超自动化卓越中心”就是其中之一。

人工操作在财产保险行业的传统操作模式中占有很大的比重，RPA可以更充分地替代这些操作，从而释放出宝贵的人力资源。因此，太保险于2021年决定成立黑灯厂，致力于RPA技术的集中管理和运营，通过应用RPA来提高效率，优化业务。

在超自动化控制的支持下，截至2024年12月，太保自动化工艺厂共活跃运营2286家工厂，年平均换算人力8148人，年累计运行时间141.7万小时，有效支持了太保整个自动化生态系统的运行迭代。

强化自主意识，RPA Agent成为业务现代化的关键构成

也许连技术界都没有想到，AI Agent的流行再次点燃了RPA。自从ChatGPT横扫全球大语言模式风靡全球以来，许多人肯定了RPA的终点。但是现在看来，RPA不仅没有死，而且在最新技术的加持下，RPA已经发展起来。 Agent和有自主性的数字员工。

如今，RPA 已成为AI已成为AIent 在Agent家族的一个重要类别中，大量企业已经部署了RPA，RPA依赖于许多工作流程的自动化。Gartner认为，RPA是实现数字现代化的重要组成部分。

RPA可以通过极低的投入大大提高AI。 Agent在公司复杂工作流程中的执行能力，是目前理想的AI。 Agent扩展工具。RPA和AI Agent的结合可以提高企业的运营效率，这是已经选择RPA的公司最常问的问题之一。

与目前专注于Copilot的海外RPA厂商相比，RPA厂商从去年开始陆续将Agent与RPA相结合。

例如，旗旗AI助手可以根据用户的自然语言输入，将其转化为可执行的指令，可以自动判断和处理自动化过程，并以人类能够理解的语言形式回到处理结果。

从“规则驱动”到“意图理解”，提高人机交互能力RPA

当RPA撞上AI时，一场重建公司生产力的飓风正在全球蔓延。根据Gartner发布的《2024年机器人流程自动化魔法象限》，预计到2025年，90%的RPA制造商将提供生成AI协助的自动化功能。根据毕威马的数据，到2025年，组织对IPA等技术的投资将达到2320亿美元。生产力变革不再局限于流程自动化，而是进化为企业数字化转型的核心引擎。

在AI技术的驱动下，RPA不再局限于简单的流程执行，而是具有更强的认知和管理能力，能够处理图像识别、数据智能分析等更复杂的任务。这一趋势揭示了RPA进化的新方向:从“规则驱动”到“意图理解”。就像汽车从巡航控制升级为自动驾驶一样，RPA 结合AI 过程自动化的天花板正在突破。

国内RPA厂商一直在考虑从哪个角度与AI结合更有效，更容易被用户接受。今年，随着 DeepSeek 通过自然语言开发流程，利用其强大的语义理解、逻辑分析和交互生成能力，无疑进一步降低了开发和使用的门槛。开发人员只需说出开发需求，AI就可以自动生成代码，然后通过对需求的精细改进，直接生成符合要求的零件，完成AI与用户的高效合作。

“在商品中加入大型技术，不是为了智能而智能，而是本质上坚持“易学易用稳定”的理念，为用户降低维护成本，提高效率。”吴鑫的话表明，RPA的核心价值在于以业务需求为锚点，从用户的角度实现RPA对业务的智能赋能。

RPA通过与AI技术的相互加持，完成了更高层次的人机交互能力。与此同时，RPA的自学和自我优化能力将得到进一步提高，能够更好地理解和处理非结构化数据，从而优化更复杂的工作流程，满足多样化的业务场景需求。

历史总是惊人地相似。当蒸汽机在19世纪取代马车时，没有人能预见铁路工程师的职业。今天，面对AI和RPA带来的变化，也许我们应该更多地考虑:当智能机器接管确定性时，人类最终能否致力于在不确定性中创造价值？正如麦克卢汉所说：“我们塑造工具，然后重塑工具。“在这个永无止境的进化舞蹈中，唯一可以肯定的是，只有不断进化的企业才能成为数字浪潮中的一朵浪花，最终影响潮汐的方向。

在深圳湾的一栋办公楼里，张会计刚刚收到了系统推送的季度分析报告。这一次，她没有点击“确定”按钮，而是转移了数据可视化模块，开始构建一个全新的运营预警模型——这可能是人机舞蹈时代最生动的注脚。

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