（Robotic Process Automation，RPA）
机器人流程自动化是一种根据预先设定的程序，通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，执行基于一定规则的大批量、可重复性任务，实现工作流程自动化的软件或平台。
RPA并不是一个新兴概念，其发展至今，经历了多个阶段。
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1.史前史：工业机器人“前辈”
提起机器人流程自动化（RPA），就不得不说到同为“机器人”的前辈：工业机器人。
1954年，伴随机器人技术天才乔治·德沃尔（George Devol）申请了第一个机器人专利，工业机器人的序幕也由此被正式拉开。
尽管，在此之前的17年里，工业机器人这项事物一直存在。但人类真真正正实现将物品从一个地方自动移动到另一个地方，还是在1961年通用汽车的装配线上。
直至1984年，世界第一座“无人工厂”在日本筑波建立，工业机器人技术已变得更加成熟。
此后，越来越多的工厂开始选择使用机器人进行流程作业，代替工人从事那些繁重、危险的生产工作。
2.填补数据间隙：从工业机器人到软件机器人
工业自动化技术高速发展的同时，广大企业也于70年代的信息革命初期进入了电脑自动化时代。
工业机器人已经在装配线上应用了数十年，以协助生产汽车以及制造其他产品。而知识工作领域，同样需要这样的自动化工具，帮助人们高效的处理数据。
过去的30多年见证了众多新兴IT系统在企业中的实施。包括内部部署系统，基于云的应用程序以及各种桌面应用程序等在内的众多系统，在维持着企业正常信息运转的同时，在这些不同的系统之间，却留下了长长的、难以被其他系统填补的微观数据处理间隙。
在这期间，产生了很多自动化工具（如屏幕抓取工具、Excel宏、业务流程自动化管理等），并在各自领域发挥着重要作用。
时间拉至20世纪90年代末，全球500强公司开始将其业务流程外包给低成本国家，业务流程外包（Business Process Outsourcing，BPO）应运而生。
然而随着外包成本的逐渐提高，这种基于廉价劳力的方式渐渐不受欢迎。
更重要的是，很多公司开始意识到，数据隐私比成本压缩更加重要，与其把数据交给不知底细的外包人员处理，还不如把数据交给活动范围仅限于内网的软件机器人来处理，因为后者更加安全可控。
一些公司逐步将视线转移到了业务流程自动化（Business Process Automation，BPA）。自90年代起，管理领域和IT界对业务流程管理(Business Process Management，BPM)的讨论逐渐增多，BPM把企业经营焦点转移到业务流程本身而不是产品或服务，将业务流程视作企业组织的运作核心。
后来伴随IBM、Oracle等科技巨头的加入，为企业引入了更多的自动化技术，这些技术被统称为BPA。
BPM的流行让企业管理进入BPA阶段，而作为BPA的最佳实践方式——RPA由此闪亮登场。
随着BPA的大量应用，各种流程自动化技术层出不穷，RPA在多个领域遍地开花。
3.新概念？旧概念？RPA技术追溯
实际上，RPA并不是一门新兴技术，其很大一部分技术内核可以追溯到早期的屏幕抓取工具、Microsoft Office自带的“宏”（Macro）功能，以及自动化测试，或业务流程自动化管理软件等。
屏幕抓取（Screen Scraping）
作为一种编程，它实现了继承应用程序跟新的用户接口之间的转换，简化了从遗留系统到更“现代”计算机系统的过渡；可对这些类型的软件进行编程以从计算机文件和网站收集数据。
随着互联网的兴起，屏幕抓取软件迅速发展了通过访问HTML代码从网站中提取数据的能力。
Excel宏（Macro）
Excel宏是一种记录任务的功能。它会记住一系列任务步骤，并自动重复执行相同的任务。与Excel相关的所有操作都可以通过宏实现自动化。
但宏只能在Office中运行。
自动化测试
自动化测试是指以录制或编写脚本的方式，编写测试用例模拟手工测试，通过回放或运行脚本来执行测试用例，从而代替人工对系统的功能进行验证。
自动化测试的技术方案通常分为脚本编写/开发工具、脚本执行/运行平台、过程控制和结果展示/控制客户端三个主要组成部分，这种结构日后也逐渐成为了RPA产品技术框架的事实标准。
业务流程自动化管理软件
业务流程自动化管理软件的出现要比屏幕抓取晚，但在流程自动化方面的表现却非常突出，特别是处理那些需要人工审批、修改或填写数据的业务流程。
按键精灵
在国内，诞生于本世纪初的“按键精灵”也常被看作是RPA的先驱。作为一款主要针对游戏领域的键鼠自动化工具，其很多功能都和后来的RPA相似。例如，按键精灵中的找图找色等实用特性，直到现在，不少RPA产品仍在借鉴和使用。
很多用户还将按键精灵用于游戏之外的场景：从早年的数据自动录入，到办公族编写的自动签到脚本，再到普通大众的抢票助手，按键精灵一直是深受中国互联网用户喜爱的可视化轻量级开发工具。
但是，RPA与这些早期的自动化工具不同，其借鉴了这些技术中最有用的部分，同时又逐渐发展出自己独有的功能与优势。
1.低代码或无代码
RPA不依赖于特定的编程语言或应用程序，它在流程的显示或表面级别运行。这就意味着发布命令，管理工作流程和集成新应用程序可以通过简单的拖放实现。
2.非侵入
RPA是以一种非侵入的方式，模拟人工操作方式自动完成任务。
非侵入，指的是独立于现有系统，无需对现有系统进行改造或开发接口，也无需系统集成，这样做的好处是不会破坏企业原有IT架构。
3.可视性
RPA的可访问性和可视性极高，能让用户监控和审核由RPA工具完成的各个流程，增加了数据可追溯性以及透明度，有助于企业的流程改善，增强流程管控性。
4.人工智能
以RPA为基础，融合OCR（光学字符识别）、NLP（自然语言处理）、ML（机器学习）等AI技术，拓展RPA机器人的能力边界，使其能够适应不断变化的业务与环境。
RPA的发展绝非一蹴而就，大致经历了四个阶段：
1.辅助性RPA（Assisted RPA）
在RPA 1.0阶段，作为“虚拟助手”出现的RPA，几乎涵盖了机器人自动化的主要功能，以及现有桌面自动化软件的全部操作。部署在员工PC机上，以提高工作效率。缺点则是难以实现端到端的自动化，成规模应用还很难。
2.非辅助性RPA（Unassisted RPA）
在RPA 2.0阶段，被称为“虚拟劳动力”的RPA，主要目标即实现端到端的自动化，以及虚拟员工分级。主要部署在VMS虚拟机上，能够编排工作内容，集中化管理机器人、分析机器人的表现等。缺点则是对于RPA软件机器人的工作仍然需要人工的控制和管理。
3.自主性RPA（Autonomous RPA）
在RPA 3.0阶段，其主要目标是实现端到端的自动化和成规模多功能虚拟劳动力。通常部署在云服务器和SaaS上，特点是实现自动分级、动态负载平衡、情景感知、高级分析和工作流。缺点则是处理非结构化数据仍较为困难。
4.认知性RPA（Cognitive RPA）
RPA 4.0将是未来RPA发展的方向。开始运用人工智能、机器学习以及自然语言处理等技术，以实现非结构化数据的处理、预测规范分析、自动任务接受处理等功能。
RPA的未来将是RPA+AI，人工智能、机器学习、自然语言处理、语音识别将会帮助RPA，最终达到智能流程自动化（Intelligent Process Automation，IPA）。
6.进击的RPA
从“四大”（毕马威、普华永道、德勤、安永）对RPA财务机器人的积极推广，到沃尔玛、沃达丰、美国运通、Equifax等行业巨头对RPA技术的广泛应用，在过去的几年中，迅速崛起的RPA正颠覆人们对传统办公方式的认知，越来越多的企业认识到RPA技术对于流程重塑、企业可持续发展的重要意义。
据Gartner预测，2021年，全球RPA软件收入将达到18.9亿美元，比2020年增长19.5%。到2024年，全球RPA市场份额预计仍将保持两位数的高速增长。
Forrester的预测则指出，2021年RPA全球市场规模将达到29亿美元。每4个信息工作者中就有一个会从软件机器人或RPA中获得帮助。
如同此前工业机器人的发展一样，今后，不断进化的RPA机器人将会在更多行业与场景中发挥作用，为企业打开新的商业机会，创造更大价值。