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实在RPA 6.6.0全新发布,突破“RPA非人人可用”

实在RPA 6.6.0全新发布,突破“RPA非人人可用”

热心网友 时间:2026-04-22
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为什么“RPA人人可用”常被视为噱头? 市场数据已经清晰地描绘出RPA与超级自动化的火热前景。IDC的调研显示,到2023年底,预计全球九成的大型组织将采用某种形式的RPA技术,全球市场规模将攀升至39亿美元。而在中国,市场同样高速发展,2023年规模预计达到10 2亿美元。 趋势不止于此。Gart

为什么“RPA人人可用”常被视为噱头?

市场数据已经清晰地描绘出RPA与超级自动化的火热前景。IDC的调研显示,到2023年底,预计全球九成的大型组织将采用某种形式的RPA技术,全球市场规模将攀升至39亿美元。而在中国,市场同样高速发展,2023年规模预计达到10.2亿美元。

趋势不止于此。Gartner预测,到2024年,组织通过超级自动化将能降低高达30%的运营成本。放眼2025年,整个超级自动化市场的规模将膨胀至8600亿美元,年复合增长率保持在12.3%。从用户端看,在Mulesoft发布的《2023年7大数字化转型趋势》报告中,投资RPA(超自动化)已位列首位,企业对这项技术的投入正从零星试点转向全面铺开。

然而,一个有趣的现象是:尽管前景广阔,“RPA人人可用”这个概念却饱受质疑,不少人认为这不过是个营销噱头。问题出在哪里?

必须承认,RPA机器人或者说数字员工,作为一种商业模式极具潜力,其市场趋势也相当可观。它凭借快速部署、不破坏原有系统、投资相对较少以及近年智能化技术的融合而兴起,逐渐成为众多企业解决业务流程自动化难题的关键工具。因此,“人人可用”理念所指向的市场空间极为诱人。

但现实往往是,许多企业无论选择哪家厂商的RPA产品,最终都因种种原因而放弃使用。于是,相当一部分声音认为,“RPA人人可用”的理想根本不可能实现。

究其根源,传统RPA自身的能力瓶颈相当明显。例如,它过度依赖特定的操作系统和应用程序接口,其稳定性和长期的交付运维成本,也成为制约厂商规模化扩张的难题。

不过,说到底,最核心的症结在于:RPA的使用门槛从未真正降低到“人人可用”的程度。无论是海外还是国内的产品,主流模式仍然是先将用户培养成专家——要求他们学习数百个组件,理解诸如“拾取”、“元素”、“变量”等晦涩难懂的专业概念。这无形中筑起了一道高墙。

实在RPA 6.6.0:如何突破瓶颈,让“人人可用”照进现实?

面对“RPA做不到人人可用”的断言,行业需要的是根本性变革。实在智能创始人兼CEO孙林君指出,RPA行业必须通过创新来碘伏固有的“专家模式”,抛弃以“拖拉拽”为核心的流程构建方式,从而真正降低大众使用数字化工具的门槛,提升用户体验。而解决这个问题的关键,现阶段就在于AI技术的深度融合。

凭借在AI领域持续快速的自研迭代与深厚的技术积累,实在智能在产品底层进行了一系列重构,包括通信机制、页面结构识别、元素智能定位、推荐算法以及交互逻辑等。经过精心打磨,实在智能推出了6.6.0全新版本,让用户能够沉浸式地搭建超自动化流程。更重要的是,该版本重磅发布了其背后的全自研创新技术——智能屏幕语义理解技术(ISSUT)。

这项技术堪称类似触屏手机般的碘伏式创新。它一举推平了横亘在用户面前、导致传统RPA学习成本高昂的三座大山——“拾取、元素和变量”,从而带来了真正意义上“打开就能用、入门就上手”的体验。

传统RPA软件本质上是一种“专家模式”。用户想配置自动化流程,必须先学会操作RPA软件本身,然后在RPA软件和业务软件之间反复切换,通过复杂的“拖拉拽”或编写代码来逐步完成配置。

实在RPA 6.6.0则完全不同,它开启的是一种“小白模式”。用户无须额外学习如何使用RPA工具,也完全不必进行“拖拉拽”或写代码。只需按照正常的业务流程直接操作业务软件即可。这种流程构建方式对用户而言是沉浸式的、所见即所得的,交互设计焕然一新。

上图清晰地展示了传统RPA“专家模式”与实在RPA 6.6.0“小白模式”的根本区别。

在RPA应用中,数据采集和加工的需求最为普遍。为此,实在RPA 6.6.0内置了强大的数据采集功能,旨在将频繁的操作极致简化。它不仅能采集网页或客户端内的数据表格,更可以一键自动分析识别,瞬间采集整个表格的全部数据。

举个例子,假设需要采集抖音网页上关于“杭州疫情”的表格数据。用户只需点击表格内的任意位置,一次点击,即可完成整个表格的自动采集,并实时预览数据。这极大地提升了数据采集的稳定性和效率。

上图展示了实在RPA 6.6.0简洁直观的编辑页面。

创新之路永无止境。行业期待通过持续的产品迭代与发布,不断推出更强大、更智能的新一代模式与产品,以此引领行业发展。最终目标,是以实实在在的技术与产品,让RPA真正赋能千行百业,兑现其“人人可用”的承诺。

来源:https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/3453.html
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