市场对于RPA的预期越来越高，不具备AI能力的RPA工具将会被替代

回看2020年，Forrester的分析师就曾在一个行业峰会上断言：市场对RPA的期待早已不满足于简单的自动化。那些缺乏AI能力的工具，未来注定会被淘汰。真正的方向在哪里？答案是RPA必须与机器学习、深度学习相结合，从单纯的流程执行转向能产生洞察的智能化，也就是业内常说的IPA（智能流程自动化）。

RPA市场声量降温的背后，是产品未能激发真实需求

如果把时间线拉近，会发现一个有趣的现象。截至今年九月，国内RPA赛道虽然仍有七家厂商完成了融资，总额超过20亿，整体估值接近174亿，但对比去年，无论是融资总额还是估值都缩水了近56亿。短短一年，RPA似乎不像过去那样“喧闹”了。

但声量降温，真的意味着需求萎缩吗？恰恰相反。在疫情持续影响的大背景下，企业对降本增效、数字化转型的需求有增无减。有数据显示，像实在智能这样的国内厂商，其今年的业务线索量甚至是去年的十倍以上。那么问题出在哪儿？核心在于，市场上很多RPA产品还远未做到“开箱即用”，更谈不上“人人可用”。过高的使用门槛，像一堵无形的墙，把大量潜在用户挡在了门外，需求自然难以被充分激发。

破局关键：用真正的AI融合，推倒“专业”的高墙

要打破这堵墙，关键在于如何将AI技术深度融合到产品中，而非简单拼凑。行业内卷加剧，免不了出现低价竞争和鱼龙混杂的情况。但一个清晰的共识正在形成：仅仅在宣传中贴上“AI=IPA”的标签是远远不够的，必须让AI技术真正发挥实效。

以实在智能为例，其思路就是彻底抛弃传统的专业工具视角，转而立足普通用户的实际操作思维。具体怎么做？他们瞄准了传统RPA学习中“元素、变量、拾取”这三座令人生畏的大山，并试图一举推翻。其推出的行业首创的实在IPA模式，核心是基于国产自研的“智能屏幕语义理解”技术。这项技术融合了拾取3.0、动态元素匹配、页面结构分析、屏幕语义抽取、多模态意图预测等七大创新点。

效果是显而易见的：产品能主动协同用户去“看懂”屏幕，理解屏幕上各个区域的功能和关系，甚至能智能预测用户下一步想做什么，并自动优化操作路径。对用户而言，最直观的感受就是，再也无需纠结于“什么是元素、这个按钮能不能识别”等技术细节，真正做到“目之所及，皆可操作”。

告别“拖拉拽”：IPA模式如何重塑用户体验

这意味着什么？意味着使用实在IPA模式的用户，基本可以告别过去学习“拖拉拽”编程式搭建的漫长过程。他们只需要像平时一样，直接点击、使用业务软件，系统就能理解其业务逻辑并自动完成流程搭建。这将使用者的学习成本压到了最低，让他们能完全聚焦于业务本身。可以说，这在体验上是一次对传统RPA模式的碘伏。

技术深潜：页面结构分析——让机器真正“看懂”屏幕

如此体验的背后，离不开深层的技术支撑。为了在更大范围上理解屏幕内容，而不仅是识别零散的像素点，实在智能引入了“页面结构分析技术”。这项技术包含三大创新：页面图神经网络分析、动态缩放自适应和区域内容填充识别。

简单来说，页面图神经网络分析，解决了屏幕上哪些图标、文字应该被视作一个整体单元的问题；而动态缩放自适应和区域内容填充识别，则确保了即使页面窗口被移动、拉伸，或者因为输入内容而外观改变，系统依然能准确识别其结构。

在实际应用中，这项技术能精准识别出各种软件界面中的复杂结构，比如搜索框、聊天记录列表、对话输入栏等。举个例子，在获取冗长的聊天记录时，系统可以智能地整段读取，无需再一行一行进行OCR识别，整个流程的效率提升可能超过十倍。

实在新IPA模式

展望：紧抓AI机遇，突破RPA的天花板

毫无疑问，没有人工智能技术的飞速发展，就不会有“智能屏幕语义理解”的突破。当前，我们正处在一个关键的节点上。未来，只有持续深耕AI技术，积极推动底层创新，才有望彻底突破传统RPA工具在易用性和智能程度上的天花板，打造出真正具有变革意义的产品，从而为千行百业的数字化进程提供坚实而“实在”的支撑。