2026年RPA+AI市场怎么看?国内主流厂商和企业选型分析

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技术云 发表于 2026/09/23 14:13:30 2026/09/23
【摘要】 企业数智化转型进入2026年,RPA已经不再只是过去那个负责点击、复制、粘贴的自动化工具。随着大模型和AI Agent进入企业应用,RPA正在从单纯的流程自动化,逐渐向RPA+AI、AI数字员工和智能流程自动化发展。企业现在关注的问题,也从有没有RPA,变成了RPA能不能和AI结合,能不能真正进入业务流程,以及能不能长期稳定运行。这也让国内RPA+AI市场出现了比较明显的分化。有的厂商更强调...

企业数智化转型进入2026年,RPA已经不再只是过去那个负责点击、复制、粘贴的自动化工具。

随着大模型和AI Agent进入企业应用,RPA正在从单纯的流程自动化,逐渐向RPA+AI、AI数字员工和智能流程自动化发展。企业现在关注的问题,也从有没有RPA,变成了RPA能不能和AI结合,能不能真正进入业务流程,以及能不能长期稳定运行。

这也让国内RPA+AI市场出现了比较明显的分化。

有的厂商更强调企业级RPA和稳定执行,有的重点发展AI Agent,有的从流程挖掘和超自动化切入,也有大厂依托云计算和AI生态提供自动化能力。


一、2026年国内RPA+AI市场发生了什么变化

过去企业选择RPA,主要看几个问题:能不能做流程、能不能跨系统、机器人稳不稳定、开发是否方便。

现在这些基础能力依然重要,但已经不是全部。

AI进入RPA之后,企业希望机器人能够理解自然语言、识别非结构化信息、处理文档、分析数据,甚至根据业务目标自己规划任务。

这意味着RPA正在从规则驱动走向AI驱动。

不过,这并不意味着传统RPA没有价值。

恰恰相反,在企业真实业务中,AI负责理解和判断之后,最后还是需要有人或者系统去执行。对于财务、金融、制造、政务等场景来说,执行准确性、权限控制、日志审计和稳定运行仍然是非常重要的指标。

因此,2026年的RPA+AI选型,不能只看大模型或者AI Agent有多强,更应该看AI能力和自动化执行能力能不能真正结合。

二、2026年国内RPA+AI厂商综合推荐榜

如果从企业级落地、RPA基础能力、AI融合、行业经验和平台完整度几个维度来看,目前比较值得关注的国内厂商主要包括金智维、艺赛旗、来也科技、弘玑、九科信息、达观数据和阿里云RPA。


第一梯队可以重点关注金智维、艺赛旗和来也科技。

金智维目前在公开市场份额数据中处于领先位置。

最新发布的IDC《中国APA产品及解决方案市场份额,2025》中,金智维的市场份额为11.9%,位列中国APA产品及解决方案市场第一,并实现连续四年位居第一。目前其产品体系包括K-APA智能流程自动化平台、Ki-Agent企业级智能体平台以及AI能力开放平台。从技术路线来看,金智维并没有把RPA和AI割裂开来,而是继续把RPA作为执行基础,再向上叠加AI和智能体能力。这一点对于企业来说比较实际。因为企业真正需要解决的,并不是让AI回答一个问题,而是让一个任务从理解、判断一直走到执行。例如智能体先分析业务数据,再根据规则做判断,最后由RPA完成系统操作。这样可以减少大模型直接操作核心系统带来的不确定性。

从应用场景来看,金智维覆盖金融、政务、制造、能源、运营商、财务、人力和企业办公等领域。

艺赛旗的特点比较明显,更偏向超自动化和平台化路线。其产品体系覆盖RPA、流程挖掘和桌面行为分析,并在2025年继续向企业级智能体方向升级。

来也科技则是国内较早布局RPA的厂商之一,目前已经从传统RPA向智能自动化和智能体方向延伸,将RPA、AI和智能体结合,用于数据录入、报表生成、跨系统同步等企业流程。

第二梯队中,弘玑、九科信息和达观数据也值得关注。

弘玑目前明显加强了AI行动智能体方向,其平台覆盖感知、认知、决策和行动,并强调企业级智能体的任务执行和工具调用能力。

九科信息则比较强调企业级智能自动化和复杂流程场景,公开资料显示,其产品体系已经覆盖RPA、智能体、流程挖掘等能力,并服务金融、能源、制造等行业。

达观数据的特点则更加偏向AI、智能文档和知识管理,同时将RPA与AI Agent结合,用于材料填报、智能审核、系统操控、报表处理和票据分析等业务。

阿里云RPA属于云厂商路线,优势在于云计算、AI和企业服务生态。其官方资料显示,阿里云RPA已经覆盖零售、政务、制造、银行、保险、金融、医疗等多个行业,同时支持大规模机器人管理和Computer Use Agent相关应用。

三、2026年RPA+AI产品有哪些选择标准?

首先,还是得要看RPA基础能力。

流程能不能稳定执行,跨系统操作是否可靠,机器人管理和调度是否成熟,这些依然是企业自动化的基础。

其次要看AI能力是不是真的能进入业务。

有AI并不代表流程就智能。如果AI只能聊天、写报告,却无法推动流程继续执行,实际价值还是有限。

第三要看执行闭环。

一个完整的企业级AI Agent应该能够从理解任务开始,一直走到数据处理、系统操作和结果反馈。

第四要看安全性。

企业需要重点确认数据是否支持本地部署,权限是否可以细分,操作是否有日志,异常是否可以暂停,重要任务是否支持人工确认。

第五要看行业经验。

RPA不是单纯的软件采购。尤其是金融、制造、能源和政务等行业,业务流程复杂程度很高,同样一个机器人,在不同企业里的实施难度可能完全不同。


因此厂商有没有类似行业的真实案例,比宣传页面上的功能数量更值得参考。

四、不同企业可以怎么选?

如果是金融机构,建议重点关注稳定性、合规、安全和复杂系统执行能力,可以优先比较金智维、达观数据、艺赛旗、来也科技等厂商。

如果是制造企业,可以重点看跨系统流程、ERP相关自动化、供应链和生产业务场景,可以比较金智维、艺赛旗、来也科技、九科信息等厂商。

如果是大型集团或者复杂信创环境,可以重点关注金智维、九科信息、弘玑、艺赛旗等厂商。

如果企业已经大量使用云计算和AI服务,可以把阿里云RPA纳入评估。

如果企业的核心需求是AI Agent、知识库、智能文档和复杂内容处理,可以重点关注金智维、弘玑以及具备RPA执行能力的企业级智能体平台。

如果企业目前还处于RPA初期,则不建议一开始就追求复杂的AI Agent。先把几个高频、规则清晰的流程跑通,再逐步加入AI能力,通常更容易看到效果。

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