新冠疫情不仅肆虐了华夏大地，还一定程度上改变了社会原有的运行方式，促使人工智能更加快速地登上舞台。

阿里达摩院开发的AI诊断技术，可以辅助新冠肺炎CT影像识别，准确率高达96％，而且仅需20秒就能完成熟练医生5－15分钟的诊断任务。

百度的AI多人体温快速检测解决方案，可以直观、非接触连续工作24小时，既降低了工作人员被传染的风险，又提升了巡查效率。

目前，随着AI技术成熟，外界对AI企业的价值判断，已经从关注技术本身，转变为关注商业落地。实在智能于2018年7月成立，立足于“AI＋RPA”技术，该技术是AI商业化落地的一种重要形式。

近日，亿欧科创采访了实在智能创始人孙林君，试图探寻以下问题的答案：“AI＋RPA”技术的意义在于哪里，和有同样作用的PaaS平台和大数据中台相比，有什么优势？在2020年疫情下，AI行业受到什么样影响，“AI＋RPA”行业又有什么影响？

4．5亿App交互成本解决方案

2017年年底，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出：2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

作为解决人口老龄化和中国产业升级的办法之一，人工智能在未来必然拥有广阔市场空间。但达到1万亿产业规模的时间节点是否会在2030年，具体又将涉及哪些赛道呢？

“我认为，AI商业化落地程度是决定整体市场空间的重要指标。‘AI＋RPA’恰好符合了这个阶段的时代刚需”，孙林君表示。

孙林君，原阿里巴巴P9级别资深算法专家，曾牵头打造阿里巴巴诚信模型体系，支撑集团四十多项核心业务，奠定阿里诚信体系基础；并主持开发智能决策维权客服产品，大幅提升客户维权处理效率及满意度，节省大量人力成本，助力集团客服降本增效；还曾孵化部署智能运筹中枢产品，应用前沿算法成功实现近万人的服务资源运筹调度，实现服务量预测、预警、排班、路由、分配及服务智能化、无人值守和可视化。

在大数据、人工智能、机器学习等领域丰富的积累和成功的经验，让孙林君坚信AI凭借着先天优势，将取代“劳动密集型”工作场景，因此于2018年7月创立实在智能，并开始深耕“AI＋RPA”领域。

氢气遇到氧气，燃烧产生能量；能量守恒定律辅以核裂变技术，创造出了让世人恐惧的原子弹；那么AI结合RPA又将为世界带来什么？

RPA不是一个新鲜的事物，早在十年前就已经存在。RPA中文名为“机器人流程自动化”，机器人众所周知；“流程自动化”主要是指： 根据流程操作，强规则、大量重复发生的工作自动化。

过去，由于不同系统之间交互成本过高，RPA商业化价值未能充分发挥，业界关注度不高。近年来，随着RPA和AI技术的发展，以及“AI＋RPA”概念提出，使RPA从基于规则的自动化技术，升级为能够智能决策的自动化技术，相当于模仿人类开展团队型的协作工作，从而完成更多类型的工作任务，并在更丰富的场景里落地。于是商业化出现了转机。

举个简单的例子，问答机器人可以通过简单“拖拉拽”和点选配置，在短短的1分钟内快速生成。这个机器人可同时通过配置多轮问答准确识别访客意图，并将对话内容及关键诉求实时发送邮件通知相关主管。

再举个标杆案例，某省运营商专家客服坐席应用实在智能的“AI＋RPA”产品后，小场景下每通电话平均时长降低37秒，点击次数缩短15次以上。考虑到该产品自动处理的工单，预计综合效能提升40％以上，降本增效成果显著。

标杆案例

RPA作为AI商业化落地方式之一，受到资本市场热捧。近年来，国内外融资火热，如2019年5月，UiPath完成D轮融资后的估值超过70亿美元，2年时间估值增长了70倍；Automation Anywhere于2019年11月份完成B轮融资，估值高达68亿美元。即使在投资市场低迷的2020年新冠疫情时期，共有9家RPA公司获得15亿人民币融资，其中包括5家中国RPA企业。

据据Gartner最新发布的《2020年十大战略技术趋势》报告，RPA将成为超级自动化技术发展的开端，到2022年底，85％的大型和超大型组织都将部署某种形态的RPA。基于此，Gartner预测，从2019年至2022年，AI＋RPA市场规模将年均增幅37％，达到24亿美元。

对于“AI＋RPA”赛道的市场空间，孙林君用一句话表明他眼中的未来，“未来5年，市场将诞生4．5亿个应用。如此量级的应用，意味着系统之间数据交换是一个非常庞大的刚需。”

在纯技术方式的对比中，“目前，PaaS平台和大数据中台也被用于商业化落地，但是存在成本高企的问题”，孙林君表示，“而‘AI＋RPA’是一种无缝接入获取数据，并操作的技术，避开了不同系统之间交互代价，并且能有效降低大数据智能应用的门槛和成本。”

不仅如此，当谈及5G和大数据中台或者PaaS结合是否会对“AI＋RPA”的市场造成冲击时，孙林君充满信心，似乎看到了更大的市场空间。

“不会。我甚至认为，RPA可以和数据中台强强联合，因为RPA拥有跨介质能力。”孙林君指出。

简单来说，无论是基于安卓系统还是OS系统的App，人都可以在简单地了解规则之后，轻易上手。“AI＋RPA”也是如此，似乎不再是一串代码和数据，而是和人一样，去感知和理解App的操作规则，然后再生成机器人用于执行的逻辑代码，为后续完成高强度的重复工作做好准备。

因此，孙林君感慨到：“AI就像大脑和眼耳鼻等感知器官，而RPA就像人的手脚一样，两两结合，就是一个完整的‘人’”。

AI＋RPA

如此优质的赛道，实在智能的产品有什么特点呢？

密集重复劳动解放者

在谈到2020年新冠疫情对世界的影响时，孙林君表示：“毫无疑问，新冠疫情对世界造成了严重的伤害，影响巨大。但对于处于人工智能赛道的实在智能，却有着一定的利好。如果说AlphaGo与李世石的围棋人机大战，代表着人工智能的元年；那么2020年很可能是‘AI＋RPA’元年。”

疫情下，无论是政府还是企业，都对“密集型”劳动场景有了更深层次的思考和担忧，使用AI代替一些简单、重复劳动的筹码又多了一些。

过去，大量机械工具的出现，如机床、工程机械等，让很多人从纯体力劳动中解放出来，个人生产力水平得到了跨越式的提高；今天，“AI＋RPA”的作用是代替PC和手机端大规模、重复性、批量性的人工工作。毫无疑问，这一技术将大幅解放劳动力，个人的生产力将再一次得到提升，企业也将因此受益，节约大量人力成本。

“实在智能创立的初衷和其名字一样，实实在在通过 AI 技术为传统行业带来改变，帮助企业实现从‘劳动密集型’向‘AI 密集型’的转型，”孙林君表示，“在创业的过程中，我们团队深刻地认识到，仅有AI技术是不足的。对于客户来说，其产品系统很可能是分散的，数据是分散的，同时还有个性化场景的诉求，因此，对AI技术落地的标准化，以及AI技术的落地成本，都提出了巨大的挑战”。

在这种情况下，孙林君团队看到了AI和RPA技术结合的可能性，并且基于传统RPA三件套“机器人工厂”、“终端机器人”和“中央控制台”进行深入研究。

在传统的“三件套”领域，实在智能有着独特的优势。

实在智能的“机器人工厂”Z－Factory，由可视化低代码、400多个RPA组件和AI组件、自研引擎、智能加持组成，具备行业领先的普适性、稳定性和兼容性。

实在智能“客户端机器人”Z－Bot， 可通过“零侵入、零改造”方式灵活无缝地部署在客户终端设备，执行不同流程任务，适应不同场景，以多模态（任务式、流程式、交互式）方式对整个过程进行实时监督和数据闭环。

实在智能的“中枢控制台”Z－Commander是一款企业级控制平台，其作用不仅可以对下游的“客户端机器人”远程分配工作，还会根据下游工作状态对Z－Factory做出反馈。该平台不仅稳定性高、维护成本低，还可以完成传统“中枢控制台”不具有的智能调度和决策。

相对传统的RPA，实在智能还在“三件套”的基础上，独创了“智能云脑”Z－Brain。这是一个自研AI能力平台，可以输出AI组件、做出智能决策。孙林君认为：“创业两年，Z－Brain是实在智能的一大亮点，是进入各个行业，各个领域，各个系统的基础。”

技术对比

Z－Brain还反应了实在智能研发的前沿性：在自然语言处理领域，Z－Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在计算机视觉领域，Z－Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。

由于RPA拥有跨介质能力，不受系统限制，所以下游行业众多，如金融、运营商、政务等，可用于财务、运营、人力、客服、法务等场景。

目前，实在智能在“AI＋RPA”经典运用场景——财务领域斩获颇多。

在和国泰产险合作中，实在智能“财务数字员工”可以提高公司开票效率：工作量由2人／天降至0．5人／天，节约了75％的人力，并且达到“零误差”，实现100％自动化。

在和山东烟草的合作中，实在智能帮助其自动生成财务报表，除去仍需人员收集部分数据外，自动化率高达98％，差错率依旧是0％；同时在效率上实现了质的突破，由之前两个工作日降至一个工作小时，节省人力90％以上。

在谈到未来最有前景的行业或者运用领域时，孙林君非常重视客服业务，认为这是典型有待“AI＋RPA”去解放的领域，甚至多次用了“它很痛”来强调，可见孙林君非常看好“AI＋RPA”未来在客服领域的运用。

相比于财务有一套固定的规则，客服涉及与人打交道，一定的智能化是必不可少的。同时，孙林君也举了个例子来证明“AI＋RPA”在客服领域作用有多大，“过去，全球最大的电商平台使用实在智能产品后，其客服团队从1100余人缩减至仅有50人”。

在谈及行业最核心的竞争力时，孙林君表示：“我更看好具有AI基因，能在AI层面大量创新，并且把自动化和智能化，及RPA和AI融合的企业。”

据悉，实在智能在仅仅创立的两年时间内，其AI研发能力已在市面上形成了很强的技术壁垒。

对此孙林君表示，“目前，市面上的AI＋RPA产品只是在替代30％人工的规则化任务并从中挖掘确定性的东西。而只有达到90％以上的人工替代，才能算是真正意义上的‘数字员工’，RPA与AI的耦合程度决定了RPA能走多远，实在智能发布的最新产品‘章鱼·数字员工’，便是基于这个目标而打造的。”

RPA各阶段特点

优质的产品效果离不开“AI＋RPA”的核心——算法和数据。在算法领域，实在智能集齐了一批中国优秀的人才，近30％人员来自阿里巴巴，其他的研发人员大部分也都来自一流互联网企业，如百度、腾讯、美团点评、网易、搜狐等。其中不乏在自然语言处理NLP和计算机视觉CV的顶尖人才，这也是实在智能核心竞争力之一。

不仅如此，孙林君作为实在智能的创始人，也是实在智能技术带头人之一。谈起在阿里巴巴工作时，孙林君言语中透露着骄傲，用“我们”代替“阿里巴巴”：“大数据应用层面，我们是中国一流。”

“我在阿里巴巴打造诚信模型体系时，天猫极速退款是主要业务之一，除了每天需要处理几百亿的流水，还需要基于客户的各种信息，如消费记录、评价等各方面的因素，构建一个合理的模型，这是一个典型基于大数据的应用。如此大规模流水，如何减少坏账率，仅靠人力是无法解决的，智能化方案才是关键，”孙林君表示：“现在这个系统已经成为电商行业标杆，甚至是电商行业的标配”。

算法就如烹饪技术，数据就像大米；在人工智能领域里，数据是非常重要的一环。数据的数量与质量，对算法的准确性有非常大的影响。

为此，实在智能建立了良好的生态。一是和百度、阿里，还有华为等知名厂商和一些同行学者，以及多所知名高校和研究所发起了建立了中文语言理解的评价标准体系（CLUE：Chinese Language Understanding evaluation Benchmark），是一个关于“自然语言处理”领域的组织，受到业界广泛支持。

“在组织中，实在智能贡献很多开源的企业数据的同时，也享有了其他厂商分享的数据，有利于共同提高技术水平”孙林君表示。

实在智能产品涉及的AI能力不仅仅是“自然语言处理”，还涉及到如“计算机视觉”、“智能决策”等诸多能力。因此，实在智能建立了一个“AI＋RPA”的免费开源SaaS生态。

整个生态包括“实在学院”，包含众多RPA教程；“实在论坛”，有众多AI和RPA领域权威人士参与讨论；“实在市场”，有众多非常低成本的AI和RPA组件出售。孙林君表示：“在构建和运用整个生态的过程中，实在智能积累了大量的语料和数据。”

道阻且长，行则将至。“Intelligence in need is Intelligence Indeed”，被需要的智能才是实在的智能。