第一章行业概况
RPA即RoboticProcessAutomation（机器人流程自动化），是一种通过软件机器人模拟人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化执行的技术应用。RPA软件机器人可以根据流程设定完成计算机操作，替代或辅助人完成规则明确的重复性劳动，成为一种新兴的“数字劳动力”RPA技术的兴起和应用，契合了企业普遍存在且日益增长的业务流程自动化需求。
图：企业IT应用体系
资料来源：千际投行，资产信息网，爱分析
随着信息化和数字化的推进，企业根据不同业务流程的需求建设了大量分立的业务系统，实现了业务流程的线上化，同时也产生了大量需要人工执行的重复性的系统操作流程，成为机械性的低附加值劳动。与此同时，大量业务流程需要进行繁琐的跨系统操作，并形成了数据孤岛，企业对于跨系统流程连接和数据集成的需求不断增长。
面对上述问题，企业可以通过业务流程外包来降低成本，但仍然面临劳动力成本日益上升的压力以及人工操作的效率瓶颈问题。除此以外，传统的IT解决方案是由IT人员开发系统接口或者重构系统的方式提升流程效率，但往往成本较高，且开发周期较长，难以及时响应业务需求的快速变化。
相比之下，RPA在解决上述需求方面具备可以快速开发和灵活部署的优势。
首先，RPA是从UI层面进行“非侵入式”的系统连接，不影响原有的IT架构；其次，RPA支持低门槛的基于图形化界面的自动化流程设计，可以由业务人员直接开发和上手使用，IT人员的介入不是必须的。
从早期的批处理脚本、屏幕抓取到VBA等，RPA相关的自动化技术由来已久，而Al与RPA的结合进一步拓展了RPA的可用性，加速了RPA的应用落地。传统的RPA只能执行简单的鼠标和键盘操作，导致应用场景有限，只能作为个人助手执行简单的桌面自动化任务。随着OCR、NLP等Al技术的成熟并与RPA结合，RPA逐步具备了图像识别、文本识别等非结构化数据处理能力，可以在企业业务场景中执行更复杂的业务流程自动化，具备更广阔的应用价值。
现阶段，RPA技术已经较为成熟，能够带来流程效率提升的确定性回报，RPA已经成为投入增长最快的企业级软件之一。Gartner预计，到年底，90%的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA。企业应该积极尝试部署RPA,迎接RPA的浪潮。
RPA平台架构
RPA技术以RPA软件平台为落地载体，实现企业业务流程的自动化。典型的企业级RPA软件平台包括设计平台、机器人、控制平台三个基本组成部分，被称为RPA“三件套”，三者共同实现RPA机器人的正常运行。
图：RPA平台“三件套”
设计平台（设计器）：负责机器人的脚本开发，基于具体的业务流程自动化需求，通过编码开发、低代码图形化界面编排．流程界面录制等方式，生成机器人运行脚本。RPA机器人的设计需要建立在对业务流程梳理和优化的基础上，决定了机器人上线后需要执行的具体任务。
机器人(执行器）：负责根据设计脚本，执行具体业务流程，完成任务。机器人可以根据工作模式分为无人值守、有人值守两种模式，无人值守是指RPA在后台运行，无需业务人员操作，可以自动完成任务；有人值守是指需要业务人员参与到流程当中触发任务或执行部分流程，采用人机协同的方式完成任务。
控制平台：负责对机器人进行控制管理，包括任务分配、任务启动和停止、运行状况监控和统计、权限控制、机器人集群任务协同等，保证机器人的高效、稳定运行。
RPA的应用价值
RPA的核心价值是实现企业业务流程的自动化和智能化，从而降本增效，这建立在RPA的技术能力之上。
一方面，RPA的基础能力是自动化，可以模拟人对鼠标键盘的操作，执行数据提取与处理、系统登录与操作等任务，替代人的“执行”。另一方面，RPA软件平台在融合OCR、NLP等Al技术后，还可以处理图片、文字等非结构化数据，替代人的“认知”甚至“决策”，完成复杂任务的闭环。例如，结合OCR识别发票数据，再自动录入相关系统。
此外，RPA在执行业务流程中还具备以下突出优势：
快速灵活部署：RPA是从UI层面进行“非侵入式”的系统连接，不影响原有IT架构，可以快速落地部署，及时响应业务需求。
高效率：相比人工执行，理想情况下，RPA可以7*24小时不间断工作，单个业务流程操作时间大幅缩短，可以大幅提升业务流程效率。
高准确性：理想情况下，RPA处理业务流程的错误率为0，可以有效降低人工操作带来的错误风险。
可追溯留痕：作为软件平台，RPA的所有业务操作都可以保留日志数据，可追溯留痕，确保安全合规。
图：RPA适用的场景条件
虽然具备以上能力和优势，但RPA并非是万能的，无法实现所有业务流程的自动化。RPA适用的应用场景需要同时具备以下两个特征：
规则明确。从可行性的角度，由于RPA本身基本不具备认知判断能力，RPA执行的业务流程需要基于明确但相对固定的规则，并不需要在流程中做出复杂判断。
大量重复。从必要性的角度，只有大量重复性的业务流程，才使得部署RPA成为必要的投入，能产生足够高的业务价值产出。
RPA在应用场景上具有很强的跨场景属性。只要符合上述特征的场景，都可以应用RPA。典型的通用场景包括财务管理、人力资源管理、供应链与采购、客服、IT运维等，以及各垂直行业中具备类似特征的业务场景。
图：RPA的典型应用场景
第二章商业模式与技术发展2.1产业链分析
RPA厂商主要参与者有四大类：RPA厂商、技术支持方、集成商/实施方、渠道方：
技术支持方：RPA厂商中，部分企业不具备AI能力，因此寻求和第三方AI公司合作，由AI企业为其提供技术支持；
集成商/实施方：在业务场景落地过程中，RPA厂商会采取自己实施或与第三方服务合作两种形式交付，在与业务伙伴时，RPA厂商会提供标准化平台产品（设计平台、机器人、控制平台、AI能力等）叠加一定的扩展性开发，后续实施运维交由第三方；
渠道商：帮助RPA厂商扩大市场销售范围。RPA市场仍在发展早期，聚集市场中的业务合作伙伴提升服务能力为不同行业客户提供解决方案是当前市场的主要模式。
图：中国RPA产业链
资料来源：千际投行，资产信息网，甲子光年
当前中国市场中的RPA厂商大致可以分为两类：基于多种业务流程进行自动化的通用RPA和基于特定流程及逆行自动化的专用RPA。其中，专用RPA厂商具体还可以区分为基于没有明显业务属性的通用业务流程的功能RPA和基于特定行业业务流程的行业RPA（如金融行业RPA等）。目前均有多种厂商试图从不同的角度切入RPA市场。
图：中国市场RPA厂商图谱
图：通用RPA厂商
2.2商业模式分析
目前RPA厂商的商业收入主要分为两部分：产品输出、服务输出。这也是当下RPA市场规模的主要构成部分。
主要销售途径：厂商销售团队、厂商渠道伙伴
主要付费类别：产品费用（产品输出）、实施与培训费用（服务输出）
主要付费模式：整体解决方案售卖、即付即用、按投入产出比付费等。
主要产品费用（执行机器人、设计器、管理器、软硬一体机/硬件控制器/OCR/…）
市场中的不同厂商所提供的各类产品费用均有差异，主要由功能实现（如：人机交互/无人值守）、License绑定形式（如：机器绑定、用户绑定）等多种因素决定。较为常见的情况下，RPA厂商为渠道提供的代理价格为常规刊例价的4-6折。
实施培训费用（定制开发及实施服务、实施前的技术培训、实施后的应用培训）
主要有“按人天工时计算（多数）、按项目计算（少数）”两种计费方式，部分项目会将“实施培训费用”作为权益赠送。通常产品的售卖方会对客户展开实施与培训（RPA厂商会对渠道伙伴进行体系化的培训并进行授权认证，以保证渠道伙伴的培训与实施的质量）。
2.3技术发展
RPA+LCAP+AI超级自动化实现飞速发展的主要动力
超级自动化是Gartner在《年重要战略科技趋势》中提出的技术概念，它是一种技术合集，由RPA（机器人流程自动化）、LCAP（低代码应用平台）、AI（人工智能技术）、iBPMS（智能业务流程管理）等创新技术组成，从而帮助用户将一些流程更加复杂的非结构化数据业务实现自动化。
疫情进一步加速了数字化进程，它迅速推动企业允许更多远程、数字化的首选方案。与此同时，随着组织寻求帮助推动其业务向新的方向发展以及IT和业务流程的自动化需求日益迫切等，驱动了超级自动化软件市场的发展。
Gartner预计，到年超级自动化软件市场将达到亿美元，复合年增长率为12.3%。其中，RPA、LCAP、AI等创新技术，成为超级自动化实现飞速发展的主要动力。Gartner预测到年，RPA、LCAP和AI的市场规模，将达到亿美元，未来将保持两位数高增长率。
此外，那些可以将ERP、CRM、供应链等系统实现自动化的软件，也为超级自动化市场的增长做出了贡献。为了解决企业中更为复杂的流程，例如多种类型的文本处理工作，Gartner表示到年，65%部署自动化能力的组织将引入人工智能（AI），包括机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）算法和智能文档处理（IDP）。
战略应用平台LCAP
如今，很多IT团队面临的一个难题是业务部门不断提出各种新需求，并且通常要求在很短的时间内交付。这让开发资源仅仅为了应付眼前的需求就捉襟见肘，更无暇顾及对企业应用的长期能力进行投入。但是市场的快速发展、客户需求的变化、竞争的日益激烈，以及“黑天鹅”事件突发，都要求企业必须在长期应用能力上进行投入，否则就无法满足业务发展乃至企业生存的要求。
而低代码开发工具可以为企业和开发人员实现平民化和自助式应用程序开发，并帮助在整个企业范围内扩展业务自动化和超自动化。LCAP不仅支持IT以外的应用程序开发的平民化，还可以提高业务服务的自动化程度：支持平民和专业开发人员、实现更快的交付、轻松构建应用程序、避免内部和外部开发团队的瓶颈、提高专业开发人员构建更复杂系统的要素的生产力。
在后疫情时代，低代码技术产品将使企业能够迅速解决战术和企业优先事项，从而提高运营效率。Gartner预测到年，超过50％的大中型企业将采用LCAP作为战略应用平台。
RPA+LCAP打通技术壁垒，实现平民化
RPA和低代码技术的结合，在为客户提供更好的解决方案，更高效地解决实际问题之外，更重要的是实现了技术平民化。
众所周知，技术平民化的根本优势是构建业务系统的能力从企业外部转移到企业内部，从而，将维护成本降到最低，并且，通过强大的连接能力让自有业务系统具备强大的可拓展性。而通过将RPA和LCAP有效结合能够为企业带来这种优势，以ENCOOViCode为例，通过与ENCOORPA产品无缝结合，借助RPA非侵入式和灵活配置的特性，构建跨多系统、多数据源的完整闭环应用：帮助企业打通内外网应用之间的壁垒；连接没有或无法提供标准接口的异种管理平台；各类结构化和非结构化数据进行快速获取、处理、转化与迁移，赋能企业构建跨越新旧解决方案的下一代应用系统。
2.4行业自律协会
中国信息通信研究院
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）始建于年，是工业和信息化部直属科研事业单位。多年来，中国信通院始终秉持“国家高端专业智库产业创新发展平台”的发展定位和“厚德实学兴业致远”的核心文化价值理念，在行业发展的重大战略、规划、*策、标准和测试认证等方面发挥了有力支撑作用，为我国通信业跨越式发展和信息技术产业创新壮大起到了重要推动作用。
近年来，适应经济社会发展的新形势新要求，围绕国家“网络强国”和“制造强国”新战略，中国信通院着力加强研究创新，在强化电信业和互联网研究优势的同时，不断扩展研究领域、提升研究深度，在4G/5G、工业互联网、智能制造、移动互联网、物联网、车联网、未来网络、云计算、大数据、人工智能、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、智能硬件、网络与信息安全等方面进行了深入研究与前瞻布局，在国家信息通信及信息化与工业化融合领域的战略和*策研究、技术创新、产业发展、安全保障等方面发挥了重要作用，有力支撑了互联网+、制造强国、宽带中国等重大战略与*策出台和各领域重要任务的实施。
RPA产业推进方阵
RPA产业推进方阵（以下简称方阵），由中国人工智能产业发展联盟（AIIA）指导，中国信息通信研究院联合敦富咨询、高效运维社区、华佑科技、RPA中国和金智维等RPA相关公司成立。聚焦有关“RPA、自动化技术、AI技术”的主题技术交流、标准规范制定与评测、资源共享、产业发展、平台搭建及RPA人才培养。宗旨是围绕RPA（机器人流程自动化）技术，聚焦产品和服务，建立RPA行业良好的发展生态，为中国人工智能领域产业端的发展做好支持。
中国人工智能产业发展联盟（AIIA）
为加快推动我国人工智能产业发展，搭建人工智能产业发展公共服务平台，提升产业发展能力与应用水平，按照《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》有关部署，在国家发展改革委、科学技术部、工业和信息化部、中央网信办四部委共同指导下于年10月13日成立中国人工智能产业发展联盟。联盟由中国信息通信研究院、百度、阿里、腾讯、清华、浙大、科大讯飞、奇虎、中科院自动化所、沈阳新松、中兴通讯、上海仪电、中国电力科学研究院、航天科工集团、中国联通、电子四院、电子一所等积极推动人工智能产业发展的代表性企业、高校、科研院所、社会组织参加，并适当邀请代表性跨国企业或国外企业参与。
2.5*府法律法规
年之前，人工智能相关*策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从年开始，*策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民*部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
年，两会更是将“智能+”写入*府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
图：人工智能机器人行业重要*策汇总
资料来源：千际投行，资产信息网，前瞻网
第三章行业发展与市场竞争3.1行业财务分析
图：行业综合财务分析
资料来源：千际投行，资产信息网，Wind
图：行业历史估值
图：指数市场表现
图：指数历史估值
估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。
图：主要上市公司
图：机器人主营构成
图：科大智能主营构成
3.2风险因子
人才和技术发展风险
专业人才和技术发展对于软件企业至关重要。软件行业的管理人员需要熟悉该行业的发展规律和企业经营方法，其来源相对稀缺，一般只有通过从现有企业的管理人员中聘请的方式来获得。技术人员是软件企业持续发展的关键力量，由于中低端软件的技术含量偏低，大部分软件厂商基本都能开发，而市场空间大、利润高的专业软件技术含量较高，需要更加专业的技术人员进行研发。
另一方面，电信、金融等行业发展加快、业务复杂程度加剧以及相应监管要求的不断提高，对专业软件的持续开发提出了更高要求。因此，如果专业人才流失或不足，技术水平跟不上软件最终应用领域业务发展需要或无法及时满足客户要求，公司将面临相关损失的风险。
市场风险
软件行业竞争较为激烈，如果公司在技术创新和产品规模方面不能进一步发挥其优势，在日趋激烈的市场竞争环境下，将面临一定风险。
核心技术失密风险
软件企业的核心技术及产品源代码体现了其技术实力，核心代码作为公司最高机密，由专人负责掌握，公司技术人员根据不同的级别和权限，掌握不同的业务代码。但是，如果未来由于不正当竞争等因素，导致公司核心技术失密，可能会给公司带来较大损失。
3.3市场发展现状
RPA前驱早在年左右便以“按键精灵”的形式出现，更多用于玩家游戏、知识化办公等桌面级阶段。年左右，国内开始出现最早推出RPA产品的厂商，同年，阿里云RPA的前身“码栈”在淘宝诞生，主要帮助阿里巴巴集团小二做运营和服务售后等自动化。
年随着四大会计事务所在中国区应用RPA，RPA工具也逐渐被国内金融机构所接受。随后两年，大批RPA厂商开始成立，金融科技厂商、AI厂商也是在这个阶段开始转型进*RPA，随着早期厂商对市场认知的教育和产品拓展，年更多企业开始认知并接纳RPA带来的价值，并在年掀起一股资本浪潮。未来，技术成熟度提升、不同行业应用场景的挖掘仍会在较长一段时间伴随RPA市场。
图：RPA发展历程介绍
资料来源：千际投行，资产信息网，艾瑞咨询
美国企业整体数字化转型要早于中国，美国RPA龙头厂商AutomationAnywhere和UiPath分别成立于年和年，且美国劳动力成本高于中国，员工对于重复类工作更为排斥，导致企业对数字员工的接受度更高，部分RPA应用场景如桌面级软件已经实现规模化应用。
在中国，RPA厂商大多成立于年前后，进入时间尚且较短，应用场景中业务流程标准化程度低，厂商对应用场景的拓展还处于早期，企业对于数字员工的投入产出比还存在迟疑，市场教育力度有待提高。目前，中国厂商更多专注于对产品和技术的打磨，国内市场已经出现如来也科技这样估值超过20亿的独角兽企业，但要达到规模化应用还需要市场的验证和认可。
图：中美RPA发展阶段对比
从产品层面来看，中国和美国大体上要完成四个维度的进阶，分别是桌面级RPA软件、轻自动化RPA软件、自动化RPA软件、智能化RPA软件。桌面级产品主要以实现桌面自动化为目标，中国早期发展更多是处理批量邮件、客户资料登记等重复类工作。而轻自动化和自动化RPA产品都是以实现更大范围的流程创建为价值指向，用户无需再
