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大家好，我是王言。這一節我將為您介紹RPA技術的四個不同演進階段，即桌面自動化、機器人流程自動化、高級流程自動化、智能自動化。其中很多內容前面也有所涉及，在這一節中，我更希望利用發展和演進的視角來重新審視一下RPA技術的不同發展階段的主要區別。

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在這四個階段之前的階段，我們可以稱作“前RPA階段”。大多數實現自動化的方式主要是通過開發人員編寫程序腳本或者程序代碼的方式來實現的自動化處理，其實本質和傳統的開發是一模一樣的。在這里就不再做過多介紹了。

我們先看第一個階段，就是“桌面自動化” 。桌面自動化概念我們前面也大致談到過，它叫做RDA（Robot Desktop Automation）。指的是一種計算機的應用程序，為了員工能夠提供的一種自動化的活動的任務的處理。

在這個處理過程中，它可以完成這個員工桌面中的應用軟件或者系統的自動化的銜接操作。通常由于RDA的流程主要是為某個員工所來幫助執行的，所以， RDA這種類型的自動化通常不會對整個業務流程做出調整，其主要目的是為了加快員工執行任務的速度，減少人為錯誤。所以，員工是自動化的主要負責人。RDA起到了支持和輔助員工操作桌面軟件的作用，機器人的控制和管理都是由業務人員自己來完成的。

RDA是自動化早期的一種比較簡易的形態，也是一種快速部署的方式。RDA幾乎變成了所有RPA技術的前身，因為我們看到市場上很多的RPA產品早期都是從RDA演變過來的，比如國內的按鍵精靈和國外的WinAutomation。

第二階段，就是我們談到的RPA階段，機器人流程自動化階段。我們既可以講它是對RDA的升級，同時它也在技術上對RDA進行了很多完善，在自動化理念上也往前進了一大步。

通常RDA是必須有人參與的，而RPA除了有人參與之外，還提供了無人參與的能力，就是我們前面提到的無人值守機器人。這樣可以從效率上對RDA進行很大的提升，實現了7×24小時的不間斷運行。同時，為了能夠實現統一的RPA機器人管理，提供各種諸如自動化任務的調度，多種的機器人啟動方式，機器人的編排和監控能力，以及更豐富的，不管是表層還是底層的集成技術。同時，支持大規模的機器人管理和云端的部署。

在實現理念上，希望通過RPA，實現的流程不只是從個人，而更多是站在企業的角度去重新思考問題。所以，基于此也提出很多在流程優化、機器人治理、虛擬員工管理等更深層次范圍上對業務流程的影響，可以在更大范圍內去推動自動化的解決方案。所以說，RPA的主要目的從原來我們談到的最簡單的節省人力和提高運營效率，可以再進一步提升，提升到整個企業的運營管理水平。

RPA除了支持桌面自動化以外，還支持服務器部署。

所以說，我們可以看到二者比較大的一個區別是說， RDA機器人的控制點是比較靠前的，也就是剛才我們談到的主要由業務人員進行管理，而RPA的管理是靠后的，是由機器人的運維和管理人員統一完成機器人的管理。所以，這是比較大的一個區別。

隨著RPA的發展，RDA就逐漸的演變成了有人值守機器人，然后統一納入到RPA平臺的管理。所以，我們談到從桌面的流程自動化，演進到機器人的流程自動化，主要的提升就是從桌面級到企業級的提升，在這個提升過程中是有很多能力需要逐步完善的。前

面我們談到了主要是RPA的一些基礎的能力，比如說，編輯器，運行器和控制器這三部分的技術能力。但是，我們在面對一些棘手的問題時，仍然是沒有辦法解決的，比如說，涉及到物理世界和數字世界交互時，需要把掃描件的文檔或者圖像轉化成結構化的數據，這里的結構化數據可以理解為，我們通常使用的電子表格或是Text文檔，這些內容是可以被計算機理解的。

所以，這個時候就進入到了流程自動化的第三個階段，高級流程自動化階段。在這時候，就不只是單純應用RPA的技術能力，要配套很多的其他的一些技術能力，比如說，光學識別字符的能力，叫做OCR。OCR的技術就是對這些圖像中的文本資料進行識別，獲取里邊的文字，以及排版和版面上的信息。

單純的獲取這些文字信息可能還是不夠的，因為當你讀到一段文字的時候，你能識別出具體每個字是什么，但是你卻不能夠理解這段字所能表達的內容是什么。為了能夠更好的理解這樣的內容，就需要依賴于第二類技術，就是自然語言處理技術，也就是NLP（Natural Language Processing）。NLP技術是可以把人類敘述的自然語言轉化成有含義的一組數據。

有了這樣的OCR技術和NLP之后，我們需要再做一些復雜判斷的時候，我們同樣需要引入對于分析和復雜規則的處理能力。通常簡單的業務規則我們可以采用簡單的業務邏輯判斷if else，Loop循環，就可以去完成了。但面對一些復雜處理的時候，可以引入規則引擎技術，也就是Business Rules Engine，在行業內有很多的相關技術和產品是能夠處理要求。業務規則引擎主要是在考慮在業務規則足夠復雜時，涉及到多個維度互相交叉時，它能做出決策和判斷。

另外，對于一些需要人類經驗的判斷以及推理的判斷呢，就不得不需要依賴，比如知識庫、知識圖譜的技術進行處理。所以說，我們把已經解決了上述問題，融入了其他不同技術的領域進行組合之后，我們稱它為高級的自動化階段，即Advanced Process Automation，可以簡稱APA 。所以，在傳統的RPA技術，我們結合上其他更多的技術，比如OCR、NLP、規則引擎、知識庫、專家系統、知識圖譜等等以后，這樣，RPA的技術能力就會有提升。

所以說，APA和RPA的本質目的其實也是相似的，都是為了能夠適于復雜的一些業務流程，能夠從技術層面做一些補充，然后提高整個的流程自動化的能力。發展到APA的下一個階段，可以稱為智能的流程自動化，即 IntelligenceProcess Automation，就是IPA階段。我們前面理解RPA或者APA是否屬于這樣的人工智能（領域）呢？其實行業內有不同的這樣的看法和說法。通常我們認為說，如果是依賴于人工智能技術，必須有考慮三種因素：1.算法因素；2.數據因素；3.算力因素。

所以，有人就會拿汽車給人工智能做一個比較，算法就像是發動機，數據就像是汽油，提供動力，而算力就像是車輪，這樣人工智能才可以這樣的去推動去處理。

今天我們可以看到，其實大部分的人工智能技術都是要基于底層大數據的數據供給，同時中間有相應的一層技術平臺，比如TensorFlow。上層是一些人工智能的應用層，比如說對話機器人、自動駕駛、智能家居、智能制造等等。那每一層的技術的擴展不僅需要人工智能技術的積累，還需要更多的跨科學領域的支持。

所以說，當我們把APA升級之后，升級到IPA之后，更多的我們談到的是利用了數據、算法和算力方面的優勢，形成一些自我學習和自我推理的能力，這樣機器人會達到一個更高級的水平，就是說，簡單的講，原來的機器人只能夠按照人的指導去工作，卻不能舉一反三。如果通過IPA去實現這樣的一個操作，它是能夠學習和積累人的操作過程，然后不斷進行推理和演化。同時，IPA可以通過依賴自然語言去完成實現溝通。

所以說，我們談到的RDA、RPA、APA、IPA四個自動化的演進階段。不管是哪種技術的應用，最終解決的問題都是希望能夠把業務流程做到盡量的自動化，這個目標是始終不變的。所以，每一種技術都是不斷的積累，當前階段的技術再結合到新的技術，然后能夠更好的結合起來。所以說，我們講到每一種后邊的技術對前一種技術又是可以去向下兼容的。

通過以上對于流程自動化的四個階段的介紹，您也可以結合自身的實踐情況，思考一下您對RPA機器人應用目前是處于什么階段，主要的制約主要是什么？

下一節我會和您聊聊另外一個非常火爆的概念，就是“數字化勞動力”。謝謝，我們下次再見！

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