新冠疫情不僅肆虐了華夏大地，還一定程度上改變了社會原有的運行方式，促使人工智能更加快速地登上舞臺。

阿里達摩院開發的AI診斷技術，可以輔助新冠肺炎CT影像識別，準確率高達96％，而且僅需20秒就能完成熟練醫生5－15分鐘的診斷任務。

百度的AI多人體溫快速檢測解決方案，可以直觀、非接觸連續工作24小時，既降低了工作人員被傳染的風險，又提升了巡查效率。

目前，隨著AI技術成熟，外界對AI企業的價值判斷，已經從關注技術本身，轉變為關注商業落地。實在智能于2018年7月成立，立足于“AI＋RPA”技術，該技術是AI商業化落地的一種重要形式。

近日，億歐科創采訪了實在智能創始人孫林君，試圖探尋以下問題的答案：“AI＋RPA”技術的意義在于哪里，和有同樣作用的PaaS平臺和大數據中臺相比，有什么優勢？在2020年疫情下，AI行業受到什么樣影響，“AI＋RPA”行業又有什么影響？

4．5億App交互成本解決方案

2017年年底，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》明確指出：2030年人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。

作為解決人口老齡化和中國產業升級的辦法之一，人工智能在未來必然擁有廣闊市場空間。但達到1萬億產業規模的時間節點是否會在2030年，具體又將涉及哪些賽道呢？

“我認為，AI商業化落地程度是決定整體市場空間的重要指標。‘AI＋RPA’恰好符合了這個階段的時代剛需”，孫林君表示。

孫林君，原阿里巴巴P9級別資深算法專家，曾牽頭打造阿里巴巴誠信模型體系，支撐集團四十多項核心業務，奠定阿里誠信體系基礎；并主持開發智能決策維權客服產品，大幅提升客戶維權處理效率及滿意度，節省大量人力成本，助力集團客服降本增效；還曾孵化部署智能運籌中樞產品，應用前沿算法成功實現近萬人的服務資源運籌調度，實現服務量預測、預警、排班、路由、分配及服務智能化、無人值守和可視化。

在大數據、人工智能、機器學習等領域豐富的積累和成功的經驗，讓孫林君堅信AI憑借著先天優勢，將取代“勞動密集型”工作場景，因此于2018年7月創立實在智能，并開始深耕“AI＋RPA”領域。

氫氣遇到氧氣，燃燒產生能量；能量守恒定律輔以核裂變技術，創造出了讓世人恐懼的原子彈；那么AI結合RPA又將為世界帶來什么？

RPA不是一個新鮮的事物，早在十年前就已經存在。RPA中文名為“機器人流程自動化”，機器人眾所周知；“流程自動化”主要是指： 根據流程操作，強規則、大量重復發生的工作自動化。

過去，由于不同系統之間交互成本過高，RPA商業化價值未能充分發揮，業界關注度不高。近年來，隨著RPA和AI技術的發展，以及“AI＋RPA”概念提出，使RPA從基于規則的自動化技術，升級為能夠智能決策的自動化技術，相當于模仿人類開展團隊型的協作工作，從而完成更多類型的工作任務，并在更豐富的場景里落地。于是商業化出現了轉機。

舉個簡單的例子，問答機器人可以通過簡單“拖拉拽”和點選配置，在短短的1分鐘內快速生成。這個機器人可同時通過配置多輪問答準確識別訪客意圖，并將對話內容及關鍵訴求實時發送郵件通知相關主管。

再舉個標桿案例，某省運營商專家客服坐席應用實在智能的“AI＋RPA”產品后，小場景下每通電話平均時長降低37秒，點擊次數縮短15次以上。考慮到該產品自動處理的工單，預計綜合效能提升40％以上，降本增效成果顯著。

標桿案例

RPA作為AI商業化落地方式之一，受到資本市場熱捧。近年來，國內外融資火熱，如2019年5月，UiPath完成D輪融資后的估值超過70億美元，2年時間估值增長了70倍；Automation Anywhere于2019年11月份完成B輪融資，估值高達68億美元。即使在投資市場低迷的2020年新冠疫情時期，共有9家RPA公司獲得15億人民幣融資，其中包括5家中國RPA企業。

據據Gartner最新發布的《2020年十大戰略技術趨勢》報告，RPA將成為超級自動化技術發展的開端，到2022年底，85％的大型和超大型組織都將部署某種形態的RPA。基于此，Gartner預測，從2019年至2022年，AI＋RPA市場規模將年均增幅37％，達到24億美元。

對于“AI＋RPA”賽道的市場空間，孫林君用一句話表明他眼中的未來，“未來5年，市場將誕生4．5億個應用。如此量級的應用，意味著系統之間數據交換是一個非常龐大的剛需。”

在純技術方式的對比中，“目前，PaaS平臺和大數據中臺也被用于商業化落地，但是存在成本高企的問題”，孫林君表示，“而‘AI＋RPA’是一種無縫接入獲取數據，并操作的技術，避開了不同系統之間交互代價，并且能有效降低大數據智能應用的門檻和成本。”

不僅如此，當談及5G和大數據中臺或者PaaS結合是否會對“AI＋RPA”的市場造成沖擊時，孫林君充滿信心，似乎看到了更大的市場空間。

“不會。我甚至認為，RPA可以和數據中臺強強聯合，因為RPA擁有跨介質能力。”孫林君指出。

簡單來說，無論是基于安卓系統還是OS系統的App，人都可以在簡單地了解規則之后，輕易上手。“AI＋RPA”也是如此，似乎不再是一串代碼和數據，而是和人一樣，去感知和理解App的操作規則，然后再生成機器人用于執行的邏輯代碼，為后續完成高強度的重復工作做好準備。

因此，孫林君感慨到：“AI就像大腦和眼耳鼻等感知器官，而RPA就像人的手腳一樣，兩兩結合，就是一個完整的‘人’”。

AI＋RPA

如此優質的賽道，實在智能的產品有什么特點呢？

密集重復勞動解放者

在談到2020年新冠疫情對世界的影響時，孫林君表示：“毫無疑問，新冠疫情對世界造成了嚴重的傷害，影響巨大。但對于處于人工智能賽道的實在智能，卻有著一定的利好。如果說AlphaGo與李世石的圍棋人機大戰，代表著人工智能的元年；那么2020年很可能是‘AI＋RPA’元年。”

疫情下，無論是政府還是企業，都對“密集型”勞動場景有了更深層次的思考和擔憂，使用AI代替一些簡單、重復勞動的籌碼又多了一些。

過去，大量機械工具的出現，如機床、工程機械等，讓很多人從純體力勞動中解放出來，個人生產力水平得到了跨越式的提高；今天，“AI＋RPA”的作用是代替PC和手機端大規模、重復性、批量性的人工工作。毫無疑問，這一技術將大幅解放勞動力，個人的生產力將再一次得到提升，企業也將因此受益，節約大量人力成本。

“實在智能創立的初衷和其名字一樣，實實在在通過 AI 技術為傳統行業帶來改變，幫助企業實現從‘勞動密集型’向‘AI 密集型’的轉型，”孫林君表示，“在創業的過程中，我們團隊深刻地認識到，僅有AI技術是不足的。對于客戶來說，其產品系統很可能是分散的，數據是分散的，同時還有個性化場景的訴求，因此，對AI技術落地的標準化，以及AI技術的落地成本，都提出了巨大的挑戰”。

在這種情況下，孫林君團隊看到了AI和RPA技術結合的可能性，并且基于傳統RPA三件套“機器人工廠”、“終端機器人”和“中央控制臺”進行深入研究。

在傳統的“三件套”領域，實在智能有著獨特的優勢。

實在智能的“機器人工廠”Z－Factory，由可視化低代碼、400多個RPA組件和AI組件、自研引擎、智能加持組成，具備行業領先的普適性、穩定性和兼容性。

實在智能“客戶端機器人”Z－Bot， 可通過“零侵入、零改造”方式靈活無縫地部署在客戶終端設備，執行不同流程任務，適應不同場景，以多模態（任務式、流程式、交互式）方式對整個過程進行實時監督和數據閉環。

實在智能的“中樞控制臺”Z－Commander是一款企業級控制平臺，其作用不僅可以對下游的“客戶端機器人”遠程分配工作，還會根據下游工作狀態對Z－Factory做出反饋。該平臺不僅穩定性高、維護成本低，還可以完成傳統“中樞控制臺”不具有的智能調度和決策。

相對傳統的RPA，實在智能還在“三件套”的基礎上，獨創了“智能云腦”Z－Brain。這是一個自研AI能力平臺，可以輸出AI組件、做出智能決策。孫林君認為：“創業兩年，Z－Brain是實在智能的一大亮點，是進入各個行業，各個領域，各個系統的基礎。”

技術對比

Z－Brain還反應了實在智能研發的前沿性：在自然語言處理領域，Z－Brain覆蓋了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在計算機視覺領域，Z－Brain覆蓋了DB、PMTD、RARE等最新算法。

由于RPA擁有跨介質能力，不受系統限制，所以下游行業眾多，如金融、運營商、政務等，可用于財務、運營、人力、客服、法務等場景。

目前，實在智能在“AI＋RPA”經典運用場景——財務領域斬獲頗多。

在和國泰產險合作中，實在智能“財務數字員工”可以提高公司開票效率：工作量由2人／天降至0．5人／天，節約了75％的人力，并且達到“零誤差”，實現100％自動化。

在和山東煙草的合作中，實在智能幫助其自動生成財務報表，除去仍需人員收集部分數據外，自動化率高達98％，差錯率依舊是0％；同時在效率上實現了質的突破，由之前兩個工作日降至一個工作小時，節省人力90％以上。

在談到未來最有前景的行業或者運用領域時，孫林君非常重視客服業務，認為這是典型有待“AI＋RPA”去解放的領域，甚至多次用了“它很痛”來強調，可見孫林君非常看好“AI＋RPA”未來在客服領域的運用。

相比于財務有一套固定的規則，客服涉及與人打交道，一定的智能化是必不可少的。同時，孫林君也舉了個例子來證明“AI＋RPA”在客服領域作用有多大，“過去，全球最大的電商平臺使用實在智能產品后，其客服團隊從1100余人縮減至僅有50人”。

在談及行業最核心的競爭力時，孫林君表示：“我更看好具有AI基因，能在AI層面大量創新，并且把自動化和智能化，及RPA和AI融合的企業。”

據悉，實在智能在僅僅創立的兩年時間內，其AI研發能力已在市面上形成了很強的技術壁壘。

對此孫林君表示，“目前，市面上的AI＋RPA產品只是在替代30％人工的規則化任務并從中挖掘確定性的東西。而只有達到90％以上的人工替代，才能算是真正意義上的‘數字員工’，RPA與AI的耦合程度決定了RPA能走多遠，實在智能發布的最新產品‘章魚·數字員工’，便是基于這個目標而打造的。”

RPA各階段特點

優質的產品效果離不開“AI＋RPA”的核心——算法和數據。在算法領域，實在智能集齊了一批中國優秀的人才，近30％人員來自阿里巴巴，其他的研發人員大部分也都來自一流互聯網企業，如百度、騰訊、美團點評、網易、搜狐等。其中不乏在自然語言處理NLP和計算機視覺CV的頂尖人才，這也是實在智能核心競爭力之一。

不僅如此，孫林君作為實在智能的創始人，也是實在智能技術帶頭人之一。談起在阿里巴巴工作時，孫林君言語中透露著驕傲，用“我們”代替“阿里巴巴”：“大數據應用層面，我們是中國一流。”

“我在阿里巴巴打造誠信模型體系時，天貓極速退款是主要業務之一，除了每天需要處理幾百億的流水，還需要基于客戶的各種信息，如消費記錄、評價等各方面的因素，構建一個合理的模型，這是一個典型基于大數據的應用。如此大規模流水，如何減少壞賬率，僅靠人力是無法解決的，智能化方案才是關鍵，”孫林君表示：“現在這個系統已經成為電商行業標桿，甚至是電商行業的標配”。

算法就如烹飪技術，數據就像大米；在人工智能領域里，數據是非常重要的一環。數據的數量與質量，對算法的準確性有非常大的影響。

為此，實在智能建立了良好的生態。一是和百度、阿里，還有華為等知名廠商和一些同行學者，以及多所知名高校和研究所發起了建立了中文語言理解的評價標準體系（CLUE：Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark），是一個關于“自然語言處理”領域的組織，受到業界廣泛支持。

“在組織中，實在智能貢獻很多開源的企業數據的同時，也享有了其他廠商分享的數據，有利于共同提高技術水平”孫林君表示。

實在智能產品涉及的AI能力不僅僅是“自然語言處理”，還涉及到如“計算機視覺”、“智能決策”等諸多能力。因此，實在智能建立了一個“AI＋RPA”的免費開源SaaS生態。

整個生態包括“實在學院”，包含眾多RPA教程；“實在論壇”，有眾多AI和RPA領域權威人士參與討論；“實在市場”，有眾多非常低成本的AI和RPA組件出售。孫林君表示：“在構建和運用整個生態的過程中，實在智能積累了大量的語料和數據。”

道阻且長，行則將至。“Intelligence in need is Intelligence Indeed”，被需要的智能才是實在的智能。
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