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量子位RPA＋AI这个278亿市场规模的赛道，IDC的这份报告讲清楚了


郭一璞 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
RPA+AI ， 正在成为AI领域看得见的一股潮流 ， 各类厂商都不约而同的朝着这个方向前进 。
量子位RPA＋AI这个278亿市场规模的赛道，IDC的这份报告讲清楚了
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它的另一个名字叫做IPA ， Intelligent Process Automation ， 智能流程自动化 。
在过去一年多的时间里 ， 这个领域被密集的提到、被密切的关注 ， 甚至不同阶段的大中小公司一齐入局 ， 其中也不乏有自然语言处理背景的厂商和有一定经验的AI创业公司 。
RPA+AI的确很大程度基于自然语言处理能力 。 当然 ， 计算机视觉等其他方面的AI模型对它一样重要 。 相对成熟的技术和广阔的应用空间 ， 让RPA成为人工智能商业化进程中触手可得的果实 。
或许 ， 早期阶段的RPA之于自然语言处理 ， 正如安防刷脸之于计算机视觉一样 ， 是这个领域最早的爆发机会之一 。
RPA+AI ， 如何解放生产力
在RPA（Robotic process automation ， 机器人流程自动化）的基础之上 ， 接入OCR、图片识别、自然语言理解等AI能力 ， 自动化的机器人系统操作 ， 就可以变得更聪明 ， 能完成更多任务 。
举个例子 ， 如果你需要把一些纸质信息数据录入数据库 ， 并进行整理、分类保存 ， 那么传统RPA可以把在数据库后台的图形界面上点选、设置、上传的工作自动完成 。
这些工作是1+1=2的 ， 是写死的 ， 不需要高级的智慧就能做 。
但在传统RPA系统 ， 机器自动操作的情况下 ， 你要把文件中的字符复制粘贴到电子数据库里 ， 它做不到 ， 必须要加上OCR才能识别字符；如果你需要给文件打标签、写归纳总结 ， 它做不到 ， 因为这需要一定的自然语言理解能力 。
这样 ， 自动的工作会不断中断 ， 需要人类的智慧做补充 。 但识别文字、打标签这种工作 ， 对人类而言无疑是非常简单、重复的低级脑力工作 ， 招一个小助理来做这样的工作 ， 简单重复没上升空间 ， 不离职才怪 。
所以RPA+AI就可以让这些低智能人类工作完全机械化、自动化 ， 带来更高程度的效率提升和人类解放 。
RPA以前只会走路 ， 现在可以走着走着开始跑步、跨栏、跳高、过河、爬山……从蹒跚学步的幼儿 ， 变成能够翻山越岭的探险家 。
关键是 ， 程序员圈子爱开源 ， 各种AI能力甚至都不需要自己做 。
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OCR字符识别、图像识别、邮件内容归纳、机器人助理多轮对话……想要找到实现这些功能 ， 直接从GitHub上找到该任务成绩最好的预训练模型 ， 做成API接入到原有的RPA软件里 ， 就可以用了 。
左手RPA ， 右手各种成熟AI模型 ， 拼在一起 ， 就成了新产品 ， 有了新功能 。
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仿佛是白捡的技术能力 ， 只要找到应用场景 ， 盈利前景肉眼可见 。
怪不得不少厂商都在过去一两年转向 ， 朝着RPA+AI的方向转型 。
那么RPA+AI到底有多大市场机会？
IDC发布了一份《中国智能流程自动化(IPA)市场机会分析》报告 ， 详解了这个赛道当前的机会与前景 。
RPA+AI即将爆发
RPA+AI在国内和全球的发展空间有一些不同 ， 国内的增长空间明显更大 。
根据IDC追踪的市场规模数据 ， IDC预计 ， 到2023年 ， 全球RPA市场规模将达到39亿美元（278亿人民币） ， 2018-2023年复合增?率达36% 。 中国RPA市场具备较强增长动力 ， 2023年市场规模将达到 10.2亿美元 ， 2018-2023年复合增?率为64% 。

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