RPA 正在从“自动化工具”升级为“企业级执行引擎”

很多人第一次接触 RPA，都会把它理解为：“在电脑上帮人点鼠标、输表单的软件机器人。”这个理解并不算错，但已经严重低估了 RPA 在企业数字化体系中的真实定位。

在银行后台的票据流转、制造业的排产协同、医院药房的库存核对、政务窗口的材料流转中，RPA 早已成为连接系统、打通流程、承接执行动作的基础设施层。它并不热闹，也不占热搜，但却是当前 AI 技术与实体业务结合最紧密、落地最稳定的一类技术形态。更关键的是，RPA 的角色正在发生变化：

它不再只是“替人做重复劳动”，而是开始承载智能体的执行层能力。

当大模型负责“想清楚怎么做”，RPA 负责“把事情真正做完”，企业级智能体才有可能从 Demo 走向生产系统。从产业趋势看，RPA 正在成为多智能体系统（MAS）落地的“执行基座”。

为什么 RPA 会成为 AI 智能体落地的关键底座？

企业在尝试 Agent / 智能体时，最常遇到的问题不是“模型不聪明”，而是：能规划，不能执行；能对话，不能跑流程；能生成方案，无法真正落地；RPA 的价值，恰恰在于补齐这一层能力：

它让 AI 从“会说”，变成“会做”。

从企业架构角度看，RPA 处在：业务系统（ERP / CRM / OA）与 AI 能力之间的执行中枢层。

这使得 RPA 的战略意义，已经从“效率工具”升级为：企业流程自动化与智能化融合的核心连接器。

IDC 在 2025 年 RPA+AI 市场分析中指出，中国 RPA 市场规模将首次突破百亿，自动化正在成为企业基础设施级能力。

但真正重要的不是规模本身，而是：RPA 正在成为企业级智能体的“执行引擎”。

从工具到战略：RPA 正在改变企业的生产力结构

过去，RPA 常被部署在局部流程中，解决单点效率问题。现在，越来越多企业开始以 RPA 为底座，构建：自动化执行 → 数据化分析 → 智能化决策。

这类闭环一旦形成，改变的不只是流程效率，而是：人从事务性执行中被释放；管理重心从“盯流程”转向“做决策”；组织开始具备规模化“数字员工”能力。

本质上，RPA 正在成为企业“数字劳动力体系”的基础设施。

2025 年国内 RPA 厂商格局：头部集中，路线分化

从 IDC 披露的市场占有率来看，国内 RPA 已形成明显头部阵营：金智维、艺赛旗、来也科技位居第一梯队，实在智能、弘玑、容智信息紧随其后，头部厂商合计占据接近一半市场份额。

从竞争维度看，2025 年 RPA 的主战场已经从“谁能做流程自动化”，转向：谁能把 RPA 与 AI 智能体深度融合，并真正跑进核心业务系统。

这也是为什么头部厂商纷纷推出“企业级智能体 / Agent 平台”：

因为只有掌握流程执行能力，智能体才能真正产生业务价值。

重点厂商对比：为什么企业级 RPA 走向分化？

1️⃣ 金智维：以“稳定可控”为核心的企业级执行底座

金智维长期深耕金融行业，在银行、证券、保险等高合规、高稳定性场景中积累了大量复杂流程落地经验。

其 RPA 的核心竞争力，并不在“界面好不好看”，而在于：

大规模部署下的稳定性；多系统联动下的可靠执行；严苛合规环境下的安全保障。

这类能力，恰恰是企业级智能体最稀缺的底座条件。因此，金智维近年的产品路线，逐步从“流程自动化工具”转向：以 RPA 为执行引擎 + 大模型为规划中枢的企业级智能体体系。

这也是其能长期占据金融与大型企业市场的重要原因。

2️⃣ 弘玑（Cyclone）：跨国业务与多语言场景的流程专家

弘玑在跨境贸易、多语言、多币种处理等场景中具备明显优势，适合跨国企业的复杂流程自动化需求。

其产品更强调全球化流程编排能力，在制造与贸易型企业中更容易获得认同。

但在国内企业级复杂流程沉淀深度上，整体落地广度仍与金智维这类头部厂商存在差距。

3️⃣ 来也科技：以文档智能为核心的 RPA+AI 路线

来也科技在智能文档处理（OCR、NLP、文档审核）方面优势明显，在文档自动化处理场景中具备较强技术积累。

更偏“数据与文本智能中枢型”，而非“复杂业务执行引擎型”。

4️⃣ 达观：从文本智能走向流程自动化的融合路线

达观更像是一家“文本智能公司 + RPA 能力延伸”，在合同审查、法律文本风控等场景具备优势。

但其 RPA 更偏辅助型，适合文档密集型场景，对复杂业务系统联动的覆盖相对有限。

RPA 的终局，不是“自动化工具”，而是企业智能执行底座

RPA 的价值，正在从“帮员工省时间”，升级为：为企业构建一套可规模化复制的数字劳动力体系。

当 RPA 成为智能体的执行层，当智能体成为业务流程的调度中枢，企业才真正进入“自动化执行 + 智能化决策”的新阶段。

未来真正拉开差距的，不是谁的 Agent 更会聊天，而是谁的 RPA 能撑起企业级智能系统的长期运行。