机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化（RPA）是一种利用软件机器人（通常称为 "机器人"）的技术。 将传统上由人类员工执行的重复性、基于规则的数字任务自动化。这些机器人 通过导航用户界面、输入数据和执行跨软件的预定义操作序列，模拟人类与数字系统的交互。 在不同的软件应用程序中执行预定义的操作序列。与在现实世界中操纵物体的实体机器人不同 不同，RPA 完全在数字环境中运行，处理结构化数据，以简化业务工作流程。 简化业务工作流程。这项技术是现代 业务流程自动化战略的基石、 使企业能够提高运营速度、降低错误率，并将人力释放到更具战略性、创造性或认知性的任务中、 创造性或认知性任务。

机器人流程自动化与机器人技术

将 RPA 与更广泛的机器人领域区分开来至关重要。 机器人技术。虽然术语上有重叠，但两者的领域是 不同。机器人学涉及物理机器的设计和操作--能够与物理世界进行交互的硬件，例如机器人在工作中使用的手臂。 的硬件，例如用于 人工智能在制造业中的应用或自主无人机。 相反，RPA 完全由软件代码组成。RPA 机器人可以 "点击 "按钮或 "键入 "文本，但它是通过虚拟方式完成的。 但它是通过应用程序接口（API）或用户界面进行虚拟操作的。了解这种 在设计一种 自动化战略时，了解这一区别至关重要。 劳动。

RPA 与人工智能的协同作用

RPA 擅长严格遵守规则，但传统上缺乏学习或做出复杂判断的能力。 判断能力。这正是 人工智能 (AI)和 机器学习（ML）发挥作用。这些技术的 这些技术的融合通常被称为 "智能自动化 "或 "超自动化"。 在这种共生关系中，人工智能充当 "大脑"，处理电子邮件或图像等非结构化数据、 而 RPA 则充当 "手"，执行随后的必要操作。

例如，计算机视觉（CV）可以让系统 系统可以 "看到 "并解释视觉输入，然后 RPA 机器人可以根据视觉输入采取行动。这种集成 对于扩展 机器学习操作 (MLOps)，机器人可以自动处理 ML 生命周期中繁琐的部分。

真实世界的AI/ML应用

将 RPA 与以下先进模型集成 Ultralytics YOLO11为不同行业创建强大的工作流程 行业：

• 自动发票和文档处理：传统的 RPA 难以处理扫描文档或手写笔记。 手写笔记。通过集成 光学字符识别 (OCR) 和 自然语言处理 (NLP)，人工智能模型可以从非结构化文件中提取关键信息（如发票号码或日期）。一旦数据 结构化后，RPA 机器人就可以将信息记录到传统的会计系统或企业资源规划（ERP）软件中。 规划 (ERP) 软件，从而简化 财务运作。

• 制造过程中的智能缺陷解决方案：在质量控制场景中，配备了物体检测模型的摄像头可 可监控装配线。 装配线。当视觉模型以高置信度识别出缺陷时 时，它就会标记出特定的项目。RPA 机器人 有效地 "监听 "这一标记，并自动触发修复工作流程，如订购替换零件、更新库存数据库并向车间经理发送警报。 例如订购替换零件、更新库存数据库并向车间经理发送警报，从而实现智能制造流程的闭环。 智能制造流程的闭环。

将代码与自动化相结合

RPA 工作流程通常依赖于预测模型的输出。下面的示例演示了Python 脚本如何 使用 Ultralytics YOLO11 模型可以生成检测 结果。在现实世界中 results 对象将传递给 RPA 工具（如 UiPath 或 Microsoft Power Automate）来触发下一个数字步骤。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Check if objects are detected to trigger a downstream RPA task
if len(results[0].boxes) > 0:
    print(f"Detections found: {len(results[0].boxes)}. Initiating automation sequence...")

未来趋势：代理人工智能和超自动化

RPA 的未来正在超越简单的任务执行，朝着 代理人工智能、 在这种情况下，自主代理可以规划和执行复杂的工作流程，而无需明确的分步指示。根据 根据 Gartner 关于超自动化的见解，企业正越来越多地将 RPA 与 流程挖掘、深度学习和分析相结合，以实现尽可能多的业务和 IT流程自动化。 尽可能多的业务和 IT 流程。这种演变能够处理日益复杂的数据类型、 包括视频理解和实时 传感器数据，突破了数字工作者所能实现的极限。