“你们推荐用哪个 RPA 平台？”
在数字化转型项目中，这个问题几乎一定会被抛出来，但它往往问错了方向。因为今天的 RPA 市场，早就不是“谁能自动化流程”的竞赛了。
IDC 的数据显示，中国 RPA 市场仍保持着25% 以上的年增长率，主流厂商在录屏、调度、异常处理、权限控制等基础能力上已经高度趋同。功能差异正在快速消失，应用成效差距却在持续放大。
真正拉开差距的，并不是“能不能用”，而是——懂不懂你的业务。
RPA 已经变了：从工具，变成生产力平台
如果仍然把 RPA 当作一个“脚本工具”来选型，几乎注定会踩坑。
今天的 RPA，已经深度嵌入到业务流程之中，参与的是跨系统协同、规则判断、异常处理和流程再造。这意味着，它不再是标准化工具，而是一个需要长期共生的生产力平台。
于是，选型难的本质浮出水面：
厂商对行业的理解、对复杂场景的经验、对交付节奏的掌控，正在决定 RPA 能走多深。
看清厂商之前，先看清自己要解决什么问题
各种榜单、报告、排名都很热闹。据《中国RPA行业发展研究报告（2025）》与多家券商联合调研结果，目前中国市场主流RPA厂商大致可以分为以下三类。
但对企业而言，真正有价值的判断其实只有三个问题：
谁真正理解我的业务场景？
谁能跟上我的部署和迭代节奏？
谁可以陪我走向下一阶段的智能化？
这三个问题，几乎可以过滤掉一半“看起来很强”的厂商。
一、场景适配力，决定上线速度与应用深度
RPA 并不是“放之四海而皆准”的工具。
银行、保险、证券、制造、能源，每个行业的系统结构、业务规则、合规要求完全不同。厂商是否“懂行”，直接决定了项目是三个月落地，还是一年反复调整。
来也科技： 覆盖行业广，适合流程标准化程度较高的企业。跨行业通用性是优势，但在复杂系统集成和深度定制场景中，往往需要较多外部支持。
艺赛旗： 在政务与制造领域积累较深，对审批、排产等流程响应快。但在跨区域大型集团的统一治理和规模化复制方面，经验相对有限。
弘玑 Cyclone： 平台化能力突出，在零售、物流的订单与库存场景中效率较高。但在金融核心系统等高复杂度业务中，适配空间相对受限。
金智维： 长期深耕金融场景，服务客户覆盖600+ 金融机构，包括国有六大行总行及90% 以上券商。同时，其行业化流程模板已扩展至能源、政务、制造等领域，通过“垂类模板 + 灵活配置”的方式，大幅缩短部署周期。
结论很明确：
当企业希望做的是“流程重构”而不是“流程搬运”，懂行业，远比“号称万能”更重要。
**二、部署与服务能力，决定项目能否真正落地 **
RPA 项目失败，很少是因为技术不行。
更多时候，问题出在交付节奏、资源调配、业务协同和上线风险控制上。尤其是在多系统对接、关键节点并发上线的场景中，交付能力本身就是核心竞争力。
艺赛旗具备一定交付经验，但在大规模企业级项目中，资源调度存在瓶颈
弘玑 Cyclone 政企资源优势明显，适合集采项目，但业务协同效率仍有提升空间
来也科技具备标准化部署流程，适合规则清晰的项目，但面对高度定制化需求时节奏偏慢
金智维拥有行业服务模板的交付模式，并拥有自建交付团队，支持驻场与远程混合式交付，响应速度与风险控制能力更强
在 IDC 发布的《中国 RPA+AI 解决方案市场份额（2024）》中，金智维、艺赛旗、来也科技稳居前三，其中金智维已连续三年位居市场第一。这说明一个事实：RPA 进入深水区，比拼的不只是技术，而是把方案变成结果的能力。
**三、产品是否可演进，决定未来是否要“推倒重来” **
今天选 RPA，已经不只是选 RPA。CIO 们更关心的是：
能不能对接现有 IT 架构？
能不能接入大模型和智能体？
会不会成为未来 AI 战略的“孤岛系统”？
在开放性上，UiPath仍有生态优势，但成本与本地适配限制了部分企业落地；阿里云 RPA高度依赖阿里生态，第三方集成弹性有限。
金智维在这一点上走得更早。其Ki-AgentS 企业级智能体平台采用从 RPA 向 AI Agent 可演进的架构设计，支持主流大模型接入，并开放流程编排接口，适合做平台级长期建设。
该平台已入选沙丘社区 2025 年 AI Agent 开发平台市场跟踪报告，以及甲子光年《企业级 AI Agent 价值及应用报告》 ，具备较强的可持续性背书。
选 RPA，本质是在选一个长期伙伴
企业真正需要的，并不是“榜单第一”，而是“最适合自己业务复杂度和发展阶段的平台”。在做最终决策前，不妨先回答三个问题：我的业务是否复杂到值得被深入理解？我的流程是否需要持续迭代，而非一次性交付？我的未来 AI 战略，是否希望无缝衔接？
答案会自然指向那些——更懂中国企业、更重视落地、更能陪你走远的平台。
