资本寒冬，曾吸金百亿的国产 RPA，下一个增长点在哪？

 

2021 年 4 月，UiPath 的上市，将全球 RPA 行业热度拉至新高。2008 年至今，RPA 行业已然步入发展的第 15 年，然而 300 亿美元愿景在前，行业热度却逐渐减退。

据第一新声不完全统计， 2021 年 1-7 月，中国 RPA 行业至少有 17 起融资。到 2022 年，中国 RPA 行业融资热度下降，上半年仅有 7 起融资。

当前，国内 RPA 行业拐点是否来临？高增长期是否已经结束？企业如何摆脱同质化？超级自动化是谬论吗？未来的增长在哪里？

为此，本期第一新声聚焦 RPA 赛道，采访到弘玑 Cyclone 创始人兼 CEO 高煜光、影刀创始人兼 CEO 十布、实在智能创始人兼 CEO 孙林君、云扩 科技 高级产品副总裁孙中轶。回顾全球及国内 RPA 高速发展的前 15 年，聚焦进入全新阶段的国内 RPA 行业面临的痛点与挑战，并尝试解答国内 RPA 行业下一个 10 年的 " 出路 " 在何处。

01 从 "0" 到 "300 亿 "，RPA 飞速发展的 15 年

RPA 即 robotic process automation（机器人流程自动化），指工作人员可设定固定运行逻辑来使 " 机器人 " 程序与业务系统独立、重复交互，从而实现自动化业务流程的平台系统。

据《IDC Future Scape：全球人工智能市场 2021 预测》，到 2024 年，45% 的重复性工作将通过使用由 AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的数字化劳动力实现自动化或增强。此外，IDC 预测，到 2024 年底，全球 RPA 市场将以 16% 的 CAGR （复合年增长率）增长至 300 亿美元。

全球 RPA 行业的发展，可追溯至 2008 年。时年，全球第一家 RPA 上市公司 Blue Prism（简称 "BP"）首次提出 RPA 概念，并以项目制形式将 RPA 应用于企业流程性业务。此后，全球 RPA 行业逐渐兴起，近 15 年时间里，市场规模整体增至近 300 亿美元。

目前，全球 RPA 行业已形成 " 双龙头 "（BP 和 UiPath）、" 多头部 "（Automation Anywhere、NICE、WorkFusion 等）格局。

从技术演进路径看，RPA 分为机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）、端到端自动化及全面自动化的企业三个发展阶段。

2008 年，BP 发布 Blue Prism 3.0，提出 RPA 概念， 用软件机器人为大型企业提供流程自动化解决方案。 开启了 RPA 发展的第一阶段——机器人流程自动化。

"BP 那个年代，大家会把 RPA 想象成能解决最痛、价值尽可能高的自动化问题，因为它根植于发展已久的、带有 UI 界面的自动化测试技术，因此有一定技术门槛，客单价也就高。" 云扩科技高级产品副总裁孙中轶对第一新声描述。

全球第二家 RPA 上市龙头 UiPath 推出的 " 自动化即平台 "（"Automation-as-a-Platform"），则将全球 RPA 带入端到端自动化阶段， 并开启了 RPA 技术的大众化趋势。

UiPath 构建的以用户模拟为核心的开放平台，使企业能自主完成从确定要自动化的特定任务和流程，到构建、管理和部署自动化机器人并衡量业务影响的全生命周期优化。

然而，UiPath 仅仅是将 RPA 从 " 开发者可用 " 变成 " 更多开发者能用 "，RPA 技术的平民化程度尚未达到 " 业务人员 / 非 IT 员工可用 " 水平。

而第三阶段全自动化企业，需要的恰恰是高度平民化的 RPA。 全自动化企业将打造的是人机交互的自动化闭环——员工通过观察、互动，自主自动化和改进整个企业的所有流程和操作。

2021 年 4 月，UiPath 纽交所挂牌上市，开盘暴涨 23％，市值超 360 亿美元。这在全球范围内掀起了新一波 RPA 投资 和研发热。时年 6 月，德国数据挖掘和 RPA 创业 公司 Celonis 获 10 亿美元 D 轮融资，估值达 110 亿美元，为其两年前估值的四倍多。RPA 技术平民化程度也因此得以不断提高。

根据第一新声跟踪研究， 以市场认知度作为依据，截至目前，国内 RPA 行业发展可以分为萌芽阶段（2015 年 ~2019 年）、RPA 元年（2019 年）、快速增长（2020 年 ~2021 年）三个阶段。

2015 年 ~2018 年，国内 RPA 行业处于萌芽期，RPA 概念出现并被普及。彼时，世界五百强外企与国内 互联网 大厂，以项目制形式将 RPA 陆续落地国内。

" 2015 年时，BP 与 UiPath 在全球范围内的 商业 化刚刚起步；信息化程度严重落后的中国市场，对 RPA 还没有认知。 当时我还在惠普，惠普刚好是 BP 的客户，就把它的项目引入中国，我的一个团队就负责 RPA 在中国市场的销售咨询、交付这些服务。" 弘玑 Cyclone 创始人高煜光描述道。

"2017 年我在阿里负责 RPA 产品。2017 年 -2019 年之间，整个市场还处于萌芽期，不仅阿里，整个行业都是以项目制 RPA 帮助客户实现业务自动化。" 影刀创始人十布介绍道。

2019 年，国内 RPA 行业迎来 " 元年 "。彼时，UiPath 和 Automation Anywhere 两大全球 RPA 独角兽，在新一轮融资后，估值分别飞升至 70 亿美金和 68 亿美金，全球 RPA 市场被彻底引爆。国内，如盈动资本、源码资本等一批知名的 TO B 天使基金开始嗅出这个市场的未来，寻找优秀的 RPA 创业者；弘玑、云扩、来也等多家公头部公司加速获得投资；诸如影刀、实在智能等独角兽企业也在这一年成立。然而从市场认知看，行业仍未驶入发展快车道。

实在智能创始人孙林君对此深有体会，他称，"2019 年的时候，我们还在培育理念，有很多客户不知道 RPA，市场对于 AI+RPA 技术与能力的理解也很片面，使用者也多处于尝鲜阶段。"

2020~2021 年，国内 RPA 开始进入快速发展阶段，行业年复合增长率高达 64%，企业估值实现百倍增长。行业认知也明显提升。

" 去年下半年开始，很多客户把 RPA 定位成刚需软件。整个行业也变宽变厚， 无论是从 RPA 向超级自动化，还是像 Automation Anywhere 一样，从工具化到平台化的转变过程中，客户需求增长都非常迅猛。 " 高煜光回忆道。

02 快速成长的两块重要土壤： 金融 与电商

近年来，行业的快速增长，得益于 RPA 在重点行业的应用和渗透，比如金融和电商。早期国内 RPA 行业主要参与者——外企龙头与互联网大厂，二者所面向的细分行业与客户类型，是这两个细分行业 RPA 得以快速普及、发展的重要原因。

首先，金融行业是国内 RPA 快速成长的重要土壤之一 。 从 2015 年 RPA 首次在国内金融领域落地，至今，金融行业已成为国内 RPA 渗透率最高的细分场景，银行、证券领域，保险、基金等均进入规模化应用阶段。据第一新声采访调研，金融行业具有五个特点：

第一，高度数据化，受到强监管，降本需求也最高。

据第一新声研究，金融行业信息化系统涉及到金融机构内的系统、金融机构之间的系统、金融业与客户之间的信息系统，整体信息化水平领先于其他行业，但其数据具有碎片性、高复杂度等特点，这使其对数据在不同业务间流转的需求也很高；强监管则要求金融行业始终保证数据安全性、保密性、合规性。

" 金融行业依赖人力或高成本 API 完成数据交互、监管报送等，有着强烈的降本提效需求。RPA 则可以协助人力完成强规则、高重复的操作，低成本实现不同系统之间的数据互联互通，为数据采集、治理及应用奠定了基础。" 孙林君总结道。

第二，数据碎片化程度、复杂度高，数据与系统协同性差。

在高煜光看来，金融行业客户多位中大型企业，其碎片化、复杂度高、要求安全和合规的信息系统，面对变化时很难改变。

" 这样刚性的信息系统难以支撑企业快速发展的需求，RPA 提供了一个好抓手。不仅不需要大规模改造原有系统，还能快速敏捷地、以人的视角支撑业务。" 高煜光分析道。

第三，金融行业应用渗透率仅有 5%~10%。有相当一批金融行业客户处于观望阶段。

多位受访者表示，几乎所有 RPA 企业都会涉足金融，金融 RPA 在一众细分行业中的渗透率最高，其认知渗透率可能达到 90% 以上。但当前，RPA 应用仍旧处在启动阶段，大部分金融机构都未曾使用过 RPA。

" 比如企业使用 RPA 解决了几个场景问题，但这个场景对整体业务、人员、组织结构并不会产生很大影响。从部门间角度解决高价值业务的端到端自动化 RPA 渗透率可能只有 5%； 在企业内部建立了完善的 RPA CoE（卓越中心）将自动化变成企业核心竞争力的一部分国内可能不超过 10 家。 " 孙中轶分析道。

其次，电商是国内 RPA 发展的另一块重要土壤。 据第一新声跟踪调研，电商运营需要消耗大量人力在数据量大、出错率高且又必须完成的工作上，如多平台、多系统信息统计、追踪物流等。因此，引入 RPA 提质、降本增效逐渐成为商家共识。目前，电商 RPA 有三个主要特点：

第一，电商行业 RPA 技术更迭快，客户要求高。

电商后台系统迭代快、RPA 系统实施周期短，厂商可能要同时处理多个变量，不断更新 RPA 流程，适应客户需求。当前，电商领域自动化需求主要集中在中腰部及以上企业。

" 客户需要的是能解决痛点的解决方案，比如物流拦截、全域生意参谋等标准化产品，或者自己使用 RPA 产品构建自动化的能力。" 孙林君分享道。

第二，电商行业 RPA 行业属弱，更偏向工具化。

从收费看，电商行业高度 SaaS 化，对于 SaaS 化的标准化收费模式接受度较高。从产品出发， 多位受访者表示，电商 RPA 的竞品不能只看 RPA，而要看所有工具性或系统性产品。

" 影刀 RPA 不区分行业，它是一款产品，类似 office 产品一样。但 RPA 解决方案有行业属性，团队懂不懂电商很重要。关键是要积累场景，知道 RPA 在哪些地方运用地好、哪些地方不太稳定，产品能不能适配这些不稳定地方去改良。" 十布说道。

第三，目前的电商 RPA 技术尚未成熟，无法真正解决痛点，观望者多。

快速更迭的电商系统，不仅要求 RPA 厂商了解电商行业，也把 RPA 技术的标准提高。" 人人可用 "，是 RPA 解决电商运营痛点的衡量标准。在从业者看来，这不仅意味着上手快、体验好，也要能实现产品与场景的贴合。而现阶段，国内的电商 RPA 尚未达到 " 人人可用 " 标准。

" 以淘宝后台为例，它会做得越来越智能，并演化出工具性产品。唯一能走通的就是让运营自己编写、维护流程。 但这不是无代码，而是有限的低代码，甚至有代码，这是很难解决的技术性问题。这也是为什么还有那么多观望者。 " 孙中轶解释。

03 资本寒冬：国内 RPA 的高成长是刚开始还是即将结束？

虽然，近几年国内 RPA 在金融、电商等行业快速增长，但是第一新声跟踪调研发现，由于今年疫情反复、资本寒冬、 经济 下滑，甲方市场预算出现一定程度下降，一二级市场投资交易不断萎缩，很多 RPA 中小型公司出现增长乏力、融资困难的现象。

RPA 行业的增长是刚开始，还是即将结束？

对此，大部分受访人认为，虽然环境不确定性在加大，但行业仍然是处于一个高成长状态，主要原因有以下几点：

第一方面，参与者多，赛道前景被看好。

" 目前国内每家 RPA 企业对自身产品、商业化的理解都不太一样，市场上各种声音都有。无序竞争、同质化，在行业早期不是坏事，说明有很多想为中国 RPA 做贡献的伙伴，让市场的声音变大、客户的认知速度提高。" 高煜光说道。

第二方面，从 RPA 的应用数量、广度及深度看，无论是工具型 RPA、任务型 RPA 还是超级自动化业务平台，国内行业都在持续快速增长。

根据第一新声跟踪调研，今年，RPA 厂商们将重心调整至 " 产品 "" 服务 "，以及 " 提高复购率 " 三方面。

" 当前大家都认同 RPA 的价值，并且愿意投入。 但 RPA 能不能在更多行业里提升客户粘性？能不能做到生态级别、实现共赢？爆发的点在于能在企业内部落地高价值场景，形成足够大的价值场景集合。现在处于建立场景的过程中，可以期待明年上半年，应用会更深入。 " 孙中轶分享道。

第三方面，腰部企业预算下滑，但大企业预算并没下降。

第一新声跟踪研究发现，随着市场教育程度的提升，用户对于 RPA 产品的分辨力、要求逐步提升。但在内外环境影响下，一批需求方预算下调。

" 当前，中等及以下规模客户的预算确实在减少，但对于中大型客户，无论是数字化转型还是创新类预算，不仅没有下滑，反而在持续投入。" 高煜光说道。

不过，高速成长的另一面，国内 RPA 行业也暴露出诸多问题。同质化、无序竞争、资本寒冬、进入门槛变高等诸多痛点，让从业者不断进行 " 冷思考 "，回归产品与服务的底层逻辑。

第一个痛点，早期创业窗口在逐渐关闭。

尽管国内 RPA 市场天花板较高，能承载更多 RPA 公司。但竞争环境愈发残酷，创业者机会在不断变小。

首先，用户认知与行业壁垒被逐步构建起来；其次，先行进入市场的 RPA 企业具有先发优势；而从产品本身看，市场对产品和交付的质量、时间等要求不断变高。

第一新声调研发现，当前，重视用户粘性与复购的 RPA 厂商，已然建立起各自的客户群。 尤其定制化程度高的中大型企业，两年之内几乎不会更换 RPA 厂商。而在资本介入和激烈的竞争环境下，新进入的企业显然没有足够的时间打磨产品。

然而，在孙林君和孙中轶看来，倘后来者在技术、产品上有绝对突破，或面对中小型企业时获客能力优于先行者，依旧拥有后发优势。

第二个痛点是陷入资本怪圈，出现同质化、低价竞争。

从发展逻辑看， RPA 行业的发展是由底层技术驱动。根据第一新声跟踪研究，资本的介入，催生了一批忽视产品、超规模扩张的 RPA 厂商。但企服软件作为长期主义赛道，无法凭借某种商业模式迅速跑上快车道。

" 国内 RPA 行业处于竞争早期，行业格局比较混乱，而且想象空间还没有那么大。RPA 只是一款工具，做工具要专注，要纯粹地做好。" 十布如是说。

第三个痛点，场景缺失。

RPA 通过业务流程落地，需要的是成熟的 IT 环境，以及企业内部流程高度标准化、数字化。而国内企业数字化和流程成熟度不一，电子化程度不够高，数字化转型就已兴起，新老软件共同存在于企业当中，导致应用断层。

达观数据 CEO 陈运文曾在接受第一新声采访时表示："RPA 本身的门槛并不高，它的工作就是模拟人类键盘手的操作而已，真正的难点是渗透到各个场景当中，了解各个场景的工作步骤，文档资料处理的业务逻辑，这需要时间去沉淀。"

04 破局之难：未来 RPA 的增量市场在哪？

去年，第一新声在研究跟踪国内 RPA 行业时发现，国内就已出现四大类 RPA 厂商：纯 RPA 创业公司、软件行业老玩家、其他行业切入以及科技巨头孵化。

目前，国内 RPA 企业已经出现分化，市场趋向价值驱动增长。未来 10 年，国内 RPA 行业该如何挖掘 " 价值 "、抓住增长机会？第一新声调研发现，部分厂商将持续在红海打拼，另一部分则通过技术融合与升级，打开新的增量市场。

一方面，开发存量市场，是国内 RPA 厂商的方向之一。抢占成熟市场和开发空白市场，是开发存量市场的两种方式。

第一种方式是开发空白市场。

一是企业通过提升技术、市场教育开发空白市场。

国内金融行业作为国内 RPA 应用最早、最深、渗透率最高的细分行业，目前，渗透率仅维持在 5%~10% 左右，仍有大量空白市场。

二是 RPA 企业会开放生态，创建论坛、提供培训课程，以此培育客户。

培育用户方面，例如。云扩会通过交互式 RPA 学习平台—云扩学院提供产品文档以及涵盖初级、中级、高级的培训课程，适合不同类型的开发者进行学习。弘玑 Cyclone 亦会通过应用市场及生态社区，分享 RPA 应用场景，激发潜在市场。

第二种方式，抢占成熟市场。

据第一新声观察， 今年，一些深耕某个垂直领域的 RPA 厂商，开始进入新行业、新场景，开发相关产品。目前，抢占成熟市场的竞争，聚焦于金融、电商两个细分行业。 然而，跨行业、跨场景的 RPA 厂商面对的，不仅是与国内 RPA 细分行业的头部厂商竞争，也会遇到 UiPath 等海外巨头的竞争。

一是来自不同行业的产品与发展模式壁垒，是 RPA 企业的第一关。

行业属性决定了 RPA 厂商需要提供的产品与服务类型。金融、能源等行业的信息系统碎片化程度高，业务自动化过程中会形成各种各样的需求，因此，往往需要整体解决方案，这就决定了企业的产品定位（项目型）及增长模型（SLG）。

而电商变化周期短，对产品要求高，这决定了企业产品定位是产品型，增长模型则为 PLG。PLG 靠单一产品力形成的自传播效力有限，产品覆盖范围的扩大具有一定的难度，而 SLG 需要面对更大量的关于产品的需求。因此，企业需要尽早率先建立起技术和商业化壁垒，方能在竞争中占上风。

二是与 UiPath 等龙头进行直接竞争。

目前，国内 RPA 企业在营收规模上与 UiPath 等龙头依旧有差距。从产品和技术层面看，UiPath 的产品线齐全，拥有大量用户，产品体验更优。 在业内人士看来，从技术、政策环境及行业发展阶段看，国内 RPA 厂商都可以在与龙头的竞争中有一定优势。

首先，从技术角度看， 随着市场渗透程度的提升，国内 RPA 厂商可以站在前人肩膀上做更多的新技术延伸、应用和深化，少走弯路，跑得更快。

" 从创新角度讲，在技术与构架上我们逐步渡过了跟随阶段，未来发布的创新技术可能是行业首创，对国内乃至国际 RPA 行业一定是发挥引领作用，我们期待国内 RPA 行业的再一次蜕变。" 孙林君 说道。

其次，国产替代趋势下，UiPath 竞争势头不如国产 RPA 企业。

国产 RPA 企业具有本土化服务和支持优势，因为大企业相较而言很注重售后支持和服务，这也让本土厂商获得了许多原本使用海外产品的客户认可。

" 云扩 RPA 产品与海外竞品不相上下的前提下，云扩的研发团队整体都是基于中国市场，无论是产品对中国本土软件的兼容和适配程度，还是技术团队对客户具体技术支持的响应速度都占有一定的优势。" 孙中轶说道。

另一方面，多技术融合，是国内 RPA 厂商寻求增量的主要方式。

目前，RPA 与低代码、AI、流程挖掘、ML 等进行技术融合是国内厂商进行技术迭代的主要方向。

2020 年，Gartner 首次提出超自动化概念，到 2021 年，第一新声采访 RPA 行业相关从业者时，国内就已经出现一批投入超自动化系统研发的厂商。但当时，大家在 "RPA+AI 即 IPA 是不是未来的发展方向 " 这一问题上各执一词。

当下， 第一新声发现， 不管是否认可 " 超自动化 " 或 "RPA+" 概念，国内 RPA 厂商都已开始从用户需求和企业自身实力出发，做技术融合，并积极寻求商业化。 整体上，形成以下几个观点及方法论。

第一，" 超自动化 " 或 "RPA+" 对于当前国内 RPA 厂商太过超前。

在十布看来，初创公司的资金、人才储备有限，更应该专注于底层产品和技术的打磨。 " 首先，RPA 本身就有连接能力，能连接 Excel 等技术，所以并不存在所谓的‘ + ’。 其次，创业圈很多时候会把一个东西讲得很大，但我觉得我们资源有限，应该更纯粹地投入到一个方向上。 "

第二，不盲目追求 "RPA+"，回归客户真实需求做技术融合。

传统的自动化流程，往往需要依靠企业内部具备 IT 基础的员工。他们需要根据业务需求配合厂商将 RPA 应用于企业的业务流程中并进行日常维护。RPA 软件机器人执行流程的同时，IT 人员需要根据业务需求的变化，及时更新、编辑流程，帮助企业和产品进行迭代升级。对于大型企业，时间成本往往达到 2~5 年。

" 超自动化是以业务人员的视角，进行产品、技术的灵活组装组合， 可以在一周或者一年内自主运维，实现业务闭环。 但具体融合什么技术？甚至需不需要 RPA？都要从客户自动化需求面向的具体问题出发 。 " 高煜光介绍道。

第三，超自动化是主要趋势，关键要挖掘高价值场景。

在孙中轶看来，超自动化的未来，是在 RPA 工具上整合 AI、ML 等不同技术。

" 因为 RPA 软件机器人本身只是执行重复性操作，但通过结合例如 AI 等技术可以实现流程自动化后的智能化，在更多场景中落地，起到 1+1>2 的作用。 但最大的困难在于找到正确的高价值场景，客户认知也需要时间 。 " 孙中轶说道。

第四，RPA 或超自动化没有行业属性，从自己擅长的领域逐步做起即可；大型企业会是超自动化的第一批客户。

高煜光认为，RPA 或超自动化没有行业属性，企业切入时，只需要考虑行业对于新科技的接受速度和投入预算。

" 确实有一些不好的行业，投入过早会出现商业化问题，所以要谨慎。但面对能源、金融等对新科技接受度高、预算充足的大型客户时，只需从公司的优势出发逐步往前。有了早期这些大客户的积累后，再打磨面向中小客户的产品。" 高煜光分析道。

第五，初创公司体量不大，应寻求优质的第三方技术合作商。

十布和高煜光一致认为， 超自动化或者 RPA 是需要不同技术开发商相互合作的行业。大而全的技术、流程，只有大体量企业才能做到。

" 我们会和一些好的第三方技术合作，把自己的强项和别人的强项结合。比如引入百度的 OCR。但具体融合什么技术、进入什么流程或领域，取决于客户的选择，我们就适配他们需要的产品。" 十布对第一新声分享道。

来源：钛 媒体