作为近两年大火的科技名词，RPA的市场热度不断攀升。

据2018年Harvey Nash/毕马威CIO联合调查发现，目前已有33%的亚太区CIO和31%的全球CIO投资了RPA。同时，根据Gartner的最新研究，到2022年底，85％的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA。

与此同时，全球60%的职业至少有30%的工作可以被完全自动化。

据报告显示，RPA市场规模，预计从2017到2022年以30.14％的年复合成长率发展，到2022年达到24亿6，700万美元。

在亚太地区，RPA的市场规模预计在2021年达到8.17亿美元，在此期间的增长率将达到181%。促进该市场成长的主要原因，是RPA提供的商务流程的容易性，及RPA和传统商务流程产业的汇流。

什么是RPA

人类社会进入21世纪的第一个十年之后，全球企业大都面临着两个严峻的挑战：

一是人力成本的不断飙升带来了企业经营成本的不断增加；

二是业务的快速发展导致企业内部流程纷繁复杂，工作效率的提升跟不上业务的发展速度。

因此，随着信息技术的日新月异，如何通过有效的技术手段降低企业的人力成本，以及不断提升业务流程的自动化程度和员工的工作效率，已然成为全球企业家们迫切需要思考并尽快解决的重大课题。

在这一大环境和大背景下，机器人流程自动化便应运而生。

RPA（全称：Robotic Process Automation）又可以称为“Digital Labor”，即：数字化劳动力。

这是一种智能化软件，通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，实现工作流程中的自动化。RPA具有对企业现有系统影响小，基本不编码，实施周期短，而且对非技术的业务人员友好等特性。

RPA不仅可以模拟人类，而且可以利用和融合现有各项技术，实现其流程自动化的目标。如：规则引擎、光学字符识别、语音识别、机器学习及人工智能等前沿技术。

RPA技术发展路线

RPA 1.0（Assisted RPA，辅助性RPA），涵盖了现有的全部的桌面自动化软件操作，用以提高工作效率，部署在员工PC机上，缺点是不支持端到端的自动化和难以成规模应用。

RPA 2.0（Unassisted RPA，非辅助性RPA），涵盖了目前机器人流程自动化的主要功能要求，实现端到端的自动化和成规模的虚拟劳动力，具有工作协调，机器人几种管理，机器人性能分析等功能，部署在虚拟机上，缺点是需要人工控制和管理RPA软件机器人的工作。

RPA 3.0（Autonomous RPA，自主性RPA），涵盖了目前机器人流程自动化最期望的主要功能要求，实现端到端的自动化和成规模多功能虚拟化劳动力，弹性伸缩，动态负载均衡，情景感知，高级分析，和工作流等功能，部署在云服务器（虚拟机）上，缺点是无法处理非结构化数据。

RPA 4.0，涵盖了未来机器人流程自动化（下一代RPA软件机器人）需要涵盖的功能要求，使用人工智能AI和机器学习等技术，实现处理非结构化数据，预测规范分析，自动任务接受处理等功能。