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大模型時(shí)代,RPA的冰與火之歌

從市場(chǎng)趨勢(shì)來(lái)看,RPA屬性正在逐漸淡化,一些廠商都已瞄準(zhǔn)更高階的智能機(jī)器人。可能未來(lái)5~10年,隨著AI語(yǔ)言模型的發(fā)展,RPA的產(chǎn)品邏輯會(huì)徹底改變,RPA廠商也會(huì)進(jìn)化到更智能的階段。 

作者|思杭 

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家 

曾一年吸金數(shù)十億,后又遭遇資本市場(chǎng)冷門,在AI大模型浪潮翻涌的當(dāng)下,RPA行業(yè)怎么樣了?

其實(shí),RPA+AI早已不是一個(gè)新概念。如果說(shuō),RPA是機(jī)器人的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,那么AI就相當(dāng)于機(jī)器人的“大腦”。兩者的結(jié)合就等于智能自動(dòng)化,幫助機(jī)器人通過(guò)預(yù)測(cè)分析,更好地理解上下文,做出高級(jí)決策。然而,第二階段的RPA廠商會(huì)遇到更難的問題,比如對(duì)于上下文的理解能達(dá)到什么程度,如何訓(xùn)練它們,做出更準(zhǔn)確、速度更快的機(jī)器人,這些問題是RPA廠商亟待解決的難點(diǎn)。所以,RPA廠商能否突破瓶頸,跨越到第二階段的發(fā)展,仍是未知數(shù)。

近幾年,RPA行業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了幾段不同時(shí)期的變化:

從2015年到2018年,是RPA的萌芽期,據(jù)不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)RPA廠商在這四年,融資數(shù)量共12起,且單筆融資金額較少;到了2019年,RPA開始嶄露頭角,國(guó)內(nèi)融資數(shù)量為8起,其中,英諾森連續(xù)獲兩輪融資,而全球范圍內(nèi),RPA行業(yè)更是完成了23筆融資。

從2020年到2021年,RPA行業(yè)開始爆發(fā)。國(guó)內(nèi)單筆融資金額破2億元,15家廠商共完成了19起融資,規(guī)模達(dá)34億人民幣。到了2022年,RPA驟然變冷。國(guó)內(nèi)融資僅11起,最重要的是,估值大幅下降。

在《Market Insight:中國(guó)RPA市場(chǎng)發(fā)展洞察(2022)》報(bào)告中,從資本視角分析了RPA賽道的認(rèn)可度,有23%的投資者認(rèn)為,“RPA企業(yè)估值存在較大泡沫,企業(yè)當(dāng)前營(yíng)收與未來(lái)可見的收入增長(zhǎng)難以支撐目前估值。” 而即使是“較為看好”的投資者,他們認(rèn)為“雖然RPA賽道存在大量機(jī)會(huì)”,但也表現(xiàn)出了更審慎和理性的態(tài)度?傮w來(lái)說(shuō),國(guó)內(nèi)RPA正在由“高期望的熱態(tài)投資”向“理性的穩(wěn)態(tài)投資”進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

然而,就在年初,事情出現(xiàn)了些許轉(zhuǎn)機(jī)。從太平洋彼岸吹來(lái)的AI大模型熱潮,讓冷卻的RPA市場(chǎng)感受到了一股暖意。

一、跨越周期

“別提了,前面投出去的十幾個(gè)SaaS項(xiàng)目,預(yù)計(jì)要虧1個(gè)億以上”。一位投資人士向朋友吐槽道。

不僅是RPA廠商,近兩年整個(gè)SaaS行業(yè)都在經(jīng)歷一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期。SaaS是典型的長(zhǎng)期主義,在全球經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng)的大背景下,在SaaS行業(yè)砸錢,對(duì)于想快速看到收益的投資人來(lái)說(shuō),無(wú)疑是一場(chǎng)冒險(xiǎn)。信天創(chuàng)投蔣宇捷在年初的「見實(shí)2023趨勢(shì)系列訪談」中講到,“2022年,SaaS市場(chǎng)估值回到了2017年的水平,只有高峰期的30%”。

具體問題具體分析。對(duì)于RPA賽道的遇冷,估值回落只是原因之一。RPA本身的“硬傷”是更重要的因素。雖然市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)化的需求越來(lái)越高,但目前國(guó)內(nèi)的RPA廠商還未進(jìn)化到“人人可用”的階段。

做一個(gè)比喻,如果說(shuō),AI大語(yǔ)言模型是“大腦”,基于人工智能的超級(jí)自動(dòng)化就是“神經(jīng)中樞”,各種軟件工具則相當(dāng)于“四肢”,而RPA就是“神經(jīng)末梢”,起到連接器的作用。所以,RPA更像一個(gè)平臺(tái)。那么對(duì)于一個(gè)平臺(tái)來(lái)說(shuō),想要提供更實(shí)際的價(jià)值,需要深入場(chǎng)景,加深對(duì)場(chǎng)景的理解,積累行業(yè)know-how。而這些需要RPA廠商“慢下來(lái)”。

目前,國(guó)內(nèi)RPA仍處于積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的第一階段,對(duì)于很多場(chǎng)景還未足夠深入。從RPA在各領(lǐng)域的市場(chǎng)滲透率就足以看出:據(jù)網(wǎng)上公開數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)RPA的市場(chǎng)滲透率只有10%,主要應(yīng)用于金融和電商領(lǐng)域。過(guò)去兩年,還在起步階段的RPA廠商們趕上了風(fēng)口,一年數(shù)十億的融資金額推著他們走進(jìn)迷霧,迷失了方向。

跨步太大會(huì)傷到自己。放眼國(guó)內(nèi)RPA廠商,有些場(chǎng)景聚焦的公司,已經(jīng)在扭虧為盈。即使最開始,他們產(chǎn)品做得也沒有足夠深,但只要專注自己所做的幾大場(chǎng)景,做好只是時(shí)間問題。比如專注金融領(lǐng)域的金智維和在電商領(lǐng)域深耕的影刀RPA。相比之下,有些所謂的頭部RPA廠商,由于前期接受了太多融資,如今受到資本壓力,不得不拓寬場(chǎng)景。但場(chǎng)景沒做深,就急于去擴(kuò)張,結(jié)果就是兩敗俱傷,傷了自己,最后也會(huì)傷了客戶。

對(duì)客戶來(lái)說(shuō),他們最關(guān)心的是能否解決問題,而不是RPA工具本身。一個(gè)在銀行領(lǐng)域的例子:假設(shè)交通銀行希望用RPA工具解決信用卡開卡的問題,那么在做實(shí)施的過(guò)程中,RPA廠商會(huì)寫上千行函數(shù)。但問題出現(xiàn)了,這個(gè)函數(shù)復(fù)用性很弱。因?yàn)椴煌y行的開發(fā)方式不同,如果針對(duì)每家銀行都這樣實(shí)施,就會(huì)導(dǎo)致重復(fù)勞動(dòng)。

而當(dāng)產(chǎn)品交付后,RPA廠商如果不多花些時(shí)間,做行業(yè)know-how的沉淀和積累。長(zhǎng)此以往,就無(wú)法擴(kuò)展出更深的應(yīng)用場(chǎng)景,只能解決簡(jiǎn)單、表面的問題,效率還很低,最終也無(wú)法為客戶提供更高的價(jià)值。

“這些問題是多種因素作用的,有RPA廠商的戰(zhàn)略問題,也有執(zhí)行問題,還有一部分原因是迫于資本壓力?傊,種種原因?qū)е铝诵袠I(yè)亂象。” 一位曾在RPA廠商任職多年的業(yè)內(nèi)人士深深感嘆道。

當(dāng)然,除了RPA企業(yè)自身的問題,需求側(cè)的動(dòng)作也會(huì)向RPA廠商傳來(lái)“寒意”。2022年,多數(shù)企業(yè)都大幅削減預(yù)算。此種背景下,如果甲方客戶短期內(nèi)看不到RPA工具的價(jià)值,或者RPA工具的ROI并不高,也不會(huì)選用。而RPA工具的ROI一定與其工具能應(yīng)用的場(chǎng)景深度有關(guān),如果一種RPA工具更懂行業(yè)場(chǎng)景,應(yīng)用更深,提供的價(jià)值也會(huì)越高。歸根結(jié)底,RPA廠商目前的行業(yè)現(xiàn)狀,一部分是受資本壓力,粗放擴(kuò)張,導(dǎo)致“劣幣驅(qū)逐良幣”的行業(yè)亂象。另一部分是受經(jīng)濟(jì)周期影響。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,RPA和超級(jí)自動(dòng)化賽道依舊有很大想象空間。目前,中國(guó)人口老齡化和勞動(dòng)力人口下降,加上國(guó)家政策對(duì)機(jī)器人技術(shù)和各領(lǐng)域自動(dòng)化的驅(qū)動(dòng),各種因素在持續(xù)推動(dòng)RPA的發(fā)展。眼下,RPA廠商存在的問題,確實(shí)有步伐太快導(dǎo)致行業(yè)亂象的問題,當(dāng)然也不乏廠商本身的戰(zhàn)略問題,但長(zhǎng)期看來(lái)這些問題會(huì)隨著需求側(cè)的推動(dòng),逐一被解決掉。

另外,RPA的行業(yè)前景得益于SaaS商業(yè)模式。SaaS之所以是典型的長(zhǎng)期主義,一方面,因?yàn)樗ㄆ谑杖≤浖M(fèi)用,后期的拓客成本會(huì)越來(lái)越低,收益則越來(lái)越高。另一方面,SaaS還會(huì)收取業(yè)務(wù)稅,這也是RPA賽道曾受資本追捧的主要原因。業(yè)務(wù)稅,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),是從業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)里收取一部分抽傭/收益。而像RPA這種軟件機(jī)器人,可以極大節(jié)省人效,收益天花板極高。但業(yè)務(wù)稅是一把雙刃劍,公司發(fā)展得好,SaaS公司就收益也高,反之亦然。

所以,RPA廠商要想穿越資本寒冬,最重要的是,打磨自身產(chǎn)品,把行業(yè)場(chǎng)景做深,積累行業(yè)know-how。等資本復(fù)蘇之時(shí),RPA廠商若能過(guò)渡到第二階段,自然會(huì)迎來(lái)下一場(chǎng)爆發(fā)。而這第二階段,就是與AI的融合。將RPA當(dāng)作底層技術(shù),再與AI技術(shù)融合,擴(kuò)展出更深的場(chǎng)景,加速場(chǎng)景落地,做出智能自動(dòng)化的機(jī)器人。

其實(shí),目前有一些廠商已經(jīng)瞄準(zhǔn)了超級(jí)自動(dòng)化這樣的產(chǎn)品。這其中,有在人工智能流程自動(dòng)化領(lǐng)域的「實(shí)在智能」,其近日基于AI大模型推出話式文檔審閱產(chǎn)品“Chat-IDP”;也有剛從弘璣出來(lái),準(zhǔn)備在人機(jī)交互領(lǐng)域大展宏圖的「瀾碼科技」,其2月份剛成立就拿到上千萬(wàn)元的融資,并與國(guó)內(nèi)頭部自動(dòng)化辦公軟件廠商達(dá)成合作。

在AGI熱潮持續(xù)涌進(jìn)的當(dāng)下,給RPA廠商和LP們都傳遞了一些希望。

二、暖風(fēng)襲來(lái),AGI走進(jìn)RPA

ChatGPT帶火的這波熱潮,預(yù)計(jì)還要持續(xù)一段時(shí)間。短短一個(gè)月,互聯(lián)網(wǎng)大廠已經(jīng)就AI大模型卷了起來(lái)。

說(shuō)到底,ChatGPT只是AGI技術(shù)的一個(gè)分支。從技術(shù)層面上來(lái)看AGI,它主要包含生成算法、NLP(自然語(yǔ)言處理)、NLU(自然語(yǔ)言理解)、預(yù)訓(xùn)練模式、機(jī)器學(xué)習(xí)、多模態(tài)等AI技術(shù)的深度融合。

而之所以ChatGPT能帶火AGI技術(shù),背后還要靠它的“人性思維”,這也是為什么人們?cè)诟袊@ChatGPT技術(shù)的同時(shí),也擔(dān)心著自己可能很快要被AI取代的命運(yùn)。這種人性思維,讓ChatGPT可以不再根據(jù)機(jī)械化的固定腳本輸出內(nèi)容,而是可以根據(jù)自己的”思考”,產(chǎn)生與人類共鳴的內(nèi)容。

這一點(diǎn)正是AGI技術(shù)的精髓所在。但也正是因?yàn)樗诟鶕?jù)自己的“思考”生產(chǎn)內(nèi)容,導(dǎo)致其在準(zhǔn)確性方面還有不少提升空間。目前,這種技術(shù)更多還停留于C端。其實(shí),AGI技術(shù)本身并不分to C or to B,只是當(dāng)下,這種技術(shù)的準(zhǔn)確度和速度還比較受限。

在C端場(chǎng)景,用戶更在乎這種技術(shù)帶給他們的新奇感和樂趣,至于內(nèi)容質(zhì)量并不是最高優(yōu)先級(jí),甚至,C端用戶可以容忍它犯的一些錯(cuò)誤。但B端場(chǎng)景則不同,企業(yè)客戶不僅要求質(zhì)量高,還要求速度快。這就形成了在AGI技術(shù)上,B2C和B2B的清晰界限。

然而,雖然AGI技術(shù)目前的成熟度還無(wú)法完全應(yīng)用于B端,但其不斷創(chuàng)新的算法、預(yù)訓(xùn)練模型等技術(shù)激發(fā)了各行業(yè)的想象力。比如,在RPA賽道,從前的機(jī)器人客服只能用固定的模板來(lái)回答消費(fèi)者的問題,但若結(jié)合AGI技術(shù),機(jī)器人客服可以自己理解上下文,從而個(gè)性化地回答問題。

從某種程度上講,RPA和AGI有共同之處,它們都屬于自動(dòng)化技術(shù)。RPA的本質(zhì)相當(dāng)于軟件工具人,幫助坐在辦公室里的白領(lǐng)解決重復(fù)性、規(guī)則性強(qiáng)的基礎(chǔ)工作。所以,AGI技術(shù)本身與RPA形成互補(bǔ)關(guān)系,RPA幫助AI模型收集信息,反過(guò)來(lái),AI模型會(huì)更好地幫助RPA做主觀決策。

一個(gè)在電商領(lǐng)域的場(chǎng)景是差評(píng)回復(fù)。比如,消費(fèi)者在網(wǎng)上購(gòu)買鞋,但回到家發(fā)現(xiàn)有瑕疵,這時(shí)候就會(huì)找到客服。從前的產(chǎn)品服務(wù)是從知識(shí)庫(kù)里挑選模版來(lái)回答,但這種回答未必能解決客戶的問題。但結(jié)合AI大模型技術(shù)后,智能機(jī)器人客服通過(guò)AI模型的推理能力,更理解消費(fèi)者的話,在此基礎(chǔ)上,再去知識(shí)庫(kù)尋找問題答案并回答。

以上是影刀RPA已經(jīng)應(yīng)用的一個(gè)客戶案例。

目前,已有不少RPA廠商都在試水AGI技術(shù),將其應(yīng)用在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。畢竟,兩種重復(fù)性高的技術(shù),融合在一起會(huì)帶來(lái)很多變革。對(duì)此,影刀創(chuàng)始人兼CTO石開認(rèn)為,AGI對(duì)RPA的影響有兩方面。

第一, 能力邊界的擴(kuò)展。上述的差評(píng)回復(fù)就是一個(gè)非常真實(shí)例子。從技術(shù)層面理解,RPA更接近于一種底層的連接器,它本身只能作為一個(gè)非主觀的角色。但當(dāng)AI大模型應(yīng)用進(jìn)來(lái),兩者結(jié)合去擴(kuò)展能力邊界,從而覆蓋更多業(yè)務(wù)線。

但技術(shù)人員想要實(shí)現(xiàn)這點(diǎn),仍然要面臨些挑戰(zhàn)。因?yàn)榇竽P捅旧聿⒉欢绾稳ゲ僮,也不認(rèn)識(shí)這些軟件。所以在前期,AI大模型本身也需要大量時(shí)間,積累行業(yè)know-how。

第二,AGI技術(shù)的賦能,會(huì)提升RPA工具的使用體驗(yàn)。類似于ChatGPT,我們只要把自己的需求說(shuō)出來(lái),它就會(huì)按照指令去執(zhí)行。當(dāng)然在to B領(lǐng)域,技術(shù)也需要學(xué)習(xí)如何去執(zhí)行。但只要前期訓(xùn)練到位,小白用戶也可以像使用ChatGPT一樣使用RPA工具。把需求通過(guò)聊天的方式在聊天框告訴RPA工具,它就會(huì)自動(dòng)幫助執(zhí)行流程。這直接將RPA拉到更智能的水平。

然而,AGI技術(shù)與RPA的結(jié)合并不易。雖然AGI技術(shù)本身并不難,很多互聯(lián)網(wǎng)大廠也都在推出自己的AI大語(yǔ)言模型,但其真正的難點(diǎn)在于實(shí)際應(yīng)用,積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。而這還要看自己本身的行業(yè)積累,比如,對(duì)于那些在某幾個(gè)領(lǐng)域深耕的RPA玩家來(lái)說(shuō),如今站在AGI的風(fēng)口浪尖上,結(jié)合自己在行業(yè)里多年的積累,終于看到了機(jī)會(huì)。

三、RPA的“華麗變身”

在AGI風(fēng)口下,RPA正在經(jīng)歷一場(chǎng)“華麗”的變身,駛向更智能的自動(dòng)化。

“在過(guò)去,數(shù)字機(jī)器人更像是一個(gè)執(zhí)行器,‘人+數(shù)字機(jī)器人’才能實(shí)現(xiàn)從頂層規(guī)劃到底層執(zhí)行的閉環(huán),但在未來(lái),數(shù)字機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)理解+規(guī)劃+執(zhí)行的全流程,這是一個(gè)極其巨大的變化。”這是某超自動(dòng)化廠商對(duì)未來(lái)數(shù)字機(jī)器人的判斷。

在未來(lái),以LLM通用大語(yǔ)言模型為基礎(chǔ)的超級(jí)大腦將會(huì)從根本上改變?nèi)藱C(jī)的交互方式,比如從界面操作模式變成自然語(yǔ)言模式,通過(guò)聊天式的@各類機(jī)器人,驅(qū)動(dòng)各類自動(dòng)化的工作。一位行業(yè)人士告訴產(chǎn)業(yè)家,“當(dāng)前,數(shù)字機(jī)器人仍然以自動(dòng)化執(zhí)行能力為主,而未來(lái),具有超級(jí)大腦的數(shù)字機(jī)器人則將能夠具備從需求理解到資源規(guī)劃,到自動(dòng)化執(zhí)行,最后結(jié)果交付的全鏈條能力。這也必將深刻改變office場(chǎng)景的工作形態(tài)。”

所以說(shuō),“未來(lái)人機(jī)交互一定會(huì)發(fā)生變革”,同樣在人機(jī)交互賽道的「瀾碼科技」創(chuàng)始人周健也有相似的感觸。

早在五年前,周健就預(yù)測(cè),摩爾定律將逐漸失效,未來(lái)會(huì)出現(xiàn)“行星極的智能系統(tǒng)”。而瀾碼科技在當(dāng)下的時(shí)間出現(xiàn)也并非偶然。今年2月,周健從弘璣離職剛滿兩個(gè)月,就決定要做一個(gè)對(duì)話式機(jī)器人系統(tǒng)。其底層技術(shù)是AI大語(yǔ)言模型+RPA。他這樣定義瀾碼:“如果AI大語(yǔ)言模型是大腦,郵箱、網(wǎng)盤、PPT等辦公軟件是四肢,瀾碼則相當(dāng)于神經(jīng)中樞,RPA就是與四肢配合的神經(jīng)末梢。”

瀾碼科技的優(yōu)勢(shì)在于,結(jié)合AI大語(yǔ)言模型,調(diào)用各種軟件的底層API,用戶通過(guò)自然語(yǔ)言將需求描述出來(lái),瀾碼就會(huì)將需求拆解成對(duì)于底層基礎(chǔ)API的調(diào)用,從而幫助用戶完成一些基礎(chǔ)的重復(fù)性工作。而能調(diào)用多少個(gè)API,則決定著對(duì)自然語(yǔ)言能理解到什么程度,以及用自動(dòng)化能替代掉多少基礎(chǔ)流程。

周健給了產(chǎn)業(yè)家一個(gè)具體的案例。在To B場(chǎng)景下,公司需要預(yù)約會(huì)議開會(huì),客戶只需說(shuō)出自己的需求,如“預(yù)約明天下午兩點(diǎn)與某部門開會(huì)討論XX事宜。” 利用瀾碼的技術(shù),其產(chǎn)品就會(huì)自動(dòng)在釘釘或飛書的辦公軟件中找到相關(guān)部門,發(fā)送信息,并選擇Zoom或騰訊會(huì)議,預(yù)約會(huì)議。

在這過(guò)程中,可能涉及到微信、網(wǎng)盤、BI、OA等軟件,而客戶并不需要糾結(jié)選擇哪些辦公軟件或會(huì)議軟件等細(xì)節(jié),只需用自然語(yǔ)言描述出需求,瀾碼就會(huì)利用這些軟件的基本功能,調(diào)用上百個(gè)API。所以,目前瀾碼主要在做的就是提升能夠調(diào)用的API數(shù)量,從而讓其產(chǎn)品更智能化。

此外,還有很多其他的RPA廠商也都在嘗試自己研發(fā)AI語(yǔ)言模型,而有些廠商則選擇與微軟Azure OpenAI合作,接入他們的LLM,如來(lái)也和影刀。在AI大語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上,各家再輸入其垂直賽道的個(gè)性化信息和數(shù)據(jù),從而訓(xùn)練自己的語(yǔ)言模型。

在RPA或智能自動(dòng)化領(lǐng)域,未來(lái)比拼的可能會(huì)是自家對(duì)AI大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練程度。一方面,這與技術(shù)創(chuàng)新有關(guān);另一方面,也是更重要的一點(diǎn),則與行業(yè)know-how有關(guān)。如果一家RPA廠商在某些垂直領(lǐng)域本身已經(jīng)積累了比較深的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),那么數(shù)據(jù)越多,訓(xùn)練出來(lái)的LLM就更能理解自然語(yǔ)言需求,從而擴(kuò)展出更深的應(yīng)用場(chǎng)景。

然而,據(jù)Gartner成熟曲線,生成式AI已進(jìn)入第二階段發(fā)展,但距離生產(chǎn)成熟期需要2-5年;而智能機(jī)器人的技術(shù)成熟期更長(zhǎng),需要5-10年。所以兩者融合可能還會(huì)存在很多變數(shù)。

目前,在RPA這片田野上,雖然還存在大量空白市場(chǎng),但競(jìng)爭(zhēng)仍較為激烈,因?yàn)榇蠖鄶?shù)廠商都聚在數(shù)字化程度較高的幾個(gè)領(lǐng)域,同質(zhì)化嚴(yán)重。

另外,值得注意的是,為什么很多廠商雖然自身的底層技術(shù)是RPA,但并不會(huì)將自己劃分到RPA賽道中?或許是因?yàn)楦悄艿淖詣?dòng)化更有想象力,又或許是RPA領(lǐng)域已經(jīng)承受了太重的資本壓力。

從市場(chǎng)趨勢(shì)來(lái)看,RPA屬性正在逐漸淡化,一些廠商都已瞄準(zhǔn)更高階的智能機(jī)器人。可能未來(lái)5~10年,隨著AI語(yǔ)言模型的發(fā)展,RPA的產(chǎn)品邏輯會(huì)徹底改變,RPA廠商也會(huì)進(jìn)化到更智能的階段。屆時(shí),“RPA”這個(gè)概念也許會(huì)消亡,以更高級(jí)的自動(dòng)化形式存在下去。

這是RPA行業(yè)的下一個(gè)拐點(diǎn),也是它的宿命。

       原文標(biāo)題 : 大模型時(shí)代,RPA的冰與火之歌|產(chǎn)業(yè)特稿

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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