06 物理机器人鉴于全球每年安装的工业机器人超过20万台，物理机器人已经广为人知 。在美国“了解认知”调查中，32%的公司在某种程度上使用了物理机器人 。它们在工厂和仓库等地执行起重、重新定位、焊接或装配产品等任务 。历史上，这些机器人始终在细致的计算机程序控制下去执行特定的任务 。
然而，当下的机器人变得越来越能够跟人类协作，而且更加容易训练，只需要根据预定的任务来移动机器人的部件就可以了 。随着其他AI能力嵌入它们的“大脑”（实际上是它们的操作系统）中，它们也变得更加智能 。随着时间的推移，我们在AI的其他领域中看到的改进很可能会被融入物理机器人中 。




07 机器人流程自动化机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）技术在执行结构化数字任务（即涉及信息系统的任务）时就如同一个人类用户按照一个脚本或者规则在工作 。关于RPA是否属于AI/认知技术的集合存在着争论，因为它不是十分智能 。但是由于RPA系统非常流行、自动化，且越来越智能化，因此我把它也视为AI世界的一份子 。
有人把它们称为“数字劳动力”，而且与其他形式的AI相比，它们价格低廉、易于编程，而且行动透明 。如果你会操作鼠标、能理解流程图并能理解一些if-then业务规则，那么你可以理解甚至开发RPA 。这些系统也比其他方法（例如，用编程语言开发自己的程序）更容易配置和实施 。
RPA并不真正涉及机器人，它只是服务器上的计算机程序 。它依赖于工作流、业务规则及信息系统集成的“表示层”的结合体，作为系统的半智能用户进行工作 。
有些人将RPA与电子表格中的宏进行了比较，但是我认为这不是一个公平的比较，RPA可以执行更为复杂的任务 。还有人将它与业务流程管理（Business Process Management，BPM）工具进行了比较，后者可能具有一些工作流功能，但通常旨在记录和分析业务流程，而不是实际将其自动化 。
一些RPA系统已经具有一定程度的智能 。它们可以“观察”人类同事的工作（例如回答常见的客户问题），然后模仿他们的行为 。其他一些则把过程自动化与机器视觉相结合 。与物理机器人一样，RPA系统正慢慢地变得更加智能化，其他类型的AI技术也被用来指导它们的行为 。
我对这些技术分别进行了描述，但是现实中它们越来越多地被组合和集成 。然而就目前而言，了解什么样的技术可以完成什么样的任务对一个业务决策者来说是非常重要的 。
全球公司（Global Inc.）首席信息官克里希纳内森（Krishna Nathan）指出，他在2018年的一个关键优先事项是“帮助我的利益干系人了解人工智能能做什么和不能做什么，以便我们能以正确的方式使用它” 。也许在将来，这些技术将混杂在一起，以至于这样的理解将不再必要，甚至不可行 。

关于作者：托马斯H. 达文波特（Thomas H.Davenport），美国巴布森学院（Babson College）信息技术与管理专业杰出教授，获哈佛大学哲学博士学位，并先后授课于哈佛商业学院、芝加哥大学和波士顿大学 。曾任埃森哲战略变革研究院主任，研究领域广泛，包括百思特网信息和知识管理、再造工程以及信息技术在商业中的应用 。

本文摘编自《数字时代的企业AI优势：IT巨头的商业实践》，经出版方授权发布 。

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