不僅如此，當(dāng)談及5G和大數(shù)據(jù)中臺或者PaaS結(jié)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(shù)據(jù)中臺強強聯(lián)合，因為RPA擁有跨介質(zhì)能力�！睂O林君指出。

簡單來說，無論是基于安卓系統(tǒng)還是OS系統(tǒng)的App，人都可以在簡單地了解規(guī)則之后，輕易上手�！癆I＋RPA”也是如此，似乎不再是一串代碼和數(shù)據(jù)，而是和人一樣，去感知和理解App的操作規(guī)則，然后再生成機器人用于執(zhí)行的邏輯代碼，為后續(xù)完成高強度的重復(fù)工作做好準(zhǔn)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(jié)合，就是一個完整的‘人’”。

AI＋RPA

如此優(yōu)質(zhì)的賽道，實在智能的產(chǎn)品有什么特點呢？

密集重復(fù)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(yán)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(zhàn)，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(yè)，都對“密集型”勞動場景有了更深層次的思考和擔(dān)憂，使用AI代替一些簡單、重復(fù)勞動的籌碼又多了一些。

過去，大量機械工具的出現(xiàn)，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(chǎn)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(guī)模、重復(fù)性、批量性的人工工作。毫無疑問，這一技術(shù)將大幅解放勞動力，個人的生產(chǎn)力將再一次得到提升，企業(yè)也將因此受益，節(jié)約大量人力成本。

“實在智能創(chuàng)立的初衷和其名字一樣，實實在在通過 AI 技術(shù)為傳統(tǒng)行業(yè)帶來改變，幫助企業(yè)實現(xiàn)從‘勞動密集型’向‘AI 密集型’的轉(zhuǎn)型，”孫林君表示，“在創(chuàng)業(yè)的過程中，我們團隊深刻地認識到，僅有AI技術(shù)是不足的。對于客戶來說，其產(chǎn)品系統(tǒng)很可能是分散的，數(shù)據(jù)是分散的，同時還有個性化場景的訴求，因此，對AI技術(shù)落地的標(biāo)準(zhǔn)化，以及AI技術(shù)的落地成本，都提出了巨大的挑戰(zhàn)”。

在這種情況下，孫林君團隊看到了AI和RPA技術(shù)結(jié)合的可能性，并且基于傳統(tǒng)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(tǒng)的“三件套”領(lǐng)域，實在智能有著獨特的優(yōu)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(yè)領(lǐng)先的普適性、穩(wěn)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(shè)備，執(zhí)行不同流程任務(wù)，適應(yīng)不同場景，以多模態(tài)（任務(wù)式、流程式、交互式）方式對整個過程進行實時監(jiān)督和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

實在智能的“中樞控制臺”Z－Commander是一款企業(yè)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(jù)下游工作狀態(tài)對Z－Factory做出反饋。該平臺不僅穩(wěn)定性高、維護成本低，還可以完成傳統(tǒng)“中樞控制臺”不具有的智能調(diào)度和決策。

相對傳統(tǒng)的RPA，實在智能還在“三件套”的基礎(chǔ)上，獨創(chuàng)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(chuàng)業(yè)兩年，Z－Brain是實在智能的一大亮點，是進入各個行業(yè)，各個領(lǐng)域，各個系統(tǒng)的基礎(chǔ)。”

技術(shù)對比

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

由于RPA擁有跨介質(zhì)能力，不受系統(tǒng)限制，所以下游行業(yè)眾多，如金融、運營商、政務(wù)等，可用于財務(wù)、運營、人力、客服、法務(wù)等場景。