深度：2020“全球物流与供应链发展趋势”十大看点

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Startus Insights创新分析师对901个解决方案进行了详尽的分析，并提出了2020年及以后的十大物流与供应链行业趋势与创新。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

物流行业的趋势取决于在业务流程中实施技术驱动型创新所产生的重大变化。下一代物流管理解决方案正在朝着使全球供应链更加以客户为中心和可持续发展的方向发展。物流流程的自动化极大地提高了工作流程的生产率和效率。供应链的透明度和可追溯性的提高对于维持各个利益相关者之间的灵活动态关系至关重要。

下面的图说明了将对2020年及以后的公司产生影响的十大物流行业趋势。从建立自动仓库到跟踪快递和包裹，物联网（IoT）在该行业中扮演着重要角色。

支持人工智能（AI）的平台和解决方案不断学习一些繁琐的物流流程，以开始实现传统上手动任务的自动化。放宽关于无人机的法规及其用法，不仅可以促进最后一英里的交付，而且可以促进整个行业的机器人应用。

创新图：新兴的物流解决方案

物流行业正加速采用创新方式采用技术，以解决现有和新颖的挑战并提出新的用例。

随着客户期望的不断提高以及随着人们对产品种类和个性化服务的兴趣转移，物流和供应链部门面临越来越大的压力。物联网，先进的移动机器人以及支持人工智能和区块链的解决方案等新兴技术的飞速发展，导致公司在选择最合适的技术进行投资时面临两难选择。随着技术的不断发展，对于新兴公司要积极主动，尽早发现潜在的破坏性变化。

01

物联网

物联网是物理设备的连接，可通过互联网监视和传输数据，而无需人工干预。物流中的物联网可提高供应链各个环节的可见性，并提高库存管理效率。将IoT技术集成到物流和供应链行业中，可以提高效率，透明度，货物实时可见性，状态监控和车队管理。

Fleetroot – 车队管理

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Fleetroot为公司提供了物联网平台，以控制和管理其车队。Fleetroot通过提供油耗和浪费报告为车队经理提供燃油管理解决方案。该平台有助于监视车辆的性能，并使用车辆中嵌入的传感器和设备向系统发送严重警报。然后将数据与 历史 数据一起进行分析，以预测和计划车队的维护。Fleetroot还为货物运输提供路线优化和交付解决方案。

Ambrosus – 实时供应链可见性

伯利兹创业公司Ambrosus为食品和药品供应链行业构建了一个基于区块链的端到端物联网网络。该网络提供了用于分析传感器，分布式分类帐和数据库之间传输的数据的工具，以优化供应链。该平台可对整个供应链中的货物进行准确跟踪，从而通过利用区块链技术确保产品的质量和真实性。

02

人工智能

结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如，基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外，基于AI的认知自动化技术带来了智能，可以自动执行管理任务并加速信息密集型 *** 作。

Insite – 需求预测

总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案，用于价格预测，需求预测以及流程和流程的优化，主要满足消费品包装（CPG）和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块，以自动化过程决策和控制 *** 作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果，经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。

Adiona – 工艺优化

澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。

此外，该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求，天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。

03

机器人技术

将机器人技术集成到物流中可以提高供应链流程的速度和准确性，并减少人为错误。与人工相比，机器人可以延长正常运行时间并提高生产率。但是，机器人并不承担人类的工作，而是与他们一起协同工作以提高效率。诸如协作机器人（“ co-bots”）和自主移动机器人（AMR）之类的物理机器人用于在仓库和存储设施中拣选和运输货物。此外，软件机器人执行重复的，机械化的任务，从而为工人节省了时间。

Canonical Robots – 协作机器人

协作机器人与人工合作，提供帮助并提高物流运营效率。这些机器人可以在短时间内拾取，放置和包装货物，同时消除了潜在的人为错误。西班牙初创公司Canonical Robots创建了各种协作机器人来促进供应链流程。这些协作机器人具有6个轴关节，可促进模仿人类手臂的多种灵活性和运动。此外，这些机器人还可以帮助工人进行拣选和放置，码垛和包装 *** 作。

Actimai – 机器人过程自动化（RPA）

RPA提供了低级重复性任务的自动化功能，消除了人为错误，并降低了管理费用。例如，RPA软件执行的 *** 作包括发票处理，自动将信息存储在审计跟踪中以及自动执行采购订单的输入。Philippino初创公司Actimai通过利用AI和大数据来设计，部署，管理和优化RPA解决方案。初创公司的Actimai平台优化了软件机器人流程，以提供见解和分析以改进流程。

04

最后一英里的交付

从仓库或配送中心到客户的供应链的最后一步通常效率低下，并且还占了货物运输总成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因为它直接关系到客户满意度。但是，最后一英里的交付面临各种问题，包括由于交通拥堵，客户细微差别，政府法规和交付密度而导致的延迟。

Manna – 无人机

无人机交付解决了最后一英里的交通拥堵问题。无人机具有到达偏远地区的能力，从而减少了交货时间和成本。爱尔兰初创公司Manna凭借其航空级交付无人机机队向餐厅连锁店提供无人机交付服务。Manna的无人机能够在80米的高度以80km/h的速度飞行。

Pakpobo – 智能储物柜

智能储物柜使客户可以灵活地接收包裹，并减少了由于客户不在而导致退货的最后一英里的挑战。意大利初创公司Pakpobox提供适用于室内和室外条件的智能储物柜。Pakpobox具有多种智能储物柜配置，可针对各种情况进行自定义。这些智能储物柜还通过保护它们免受恶劣天气条件的影响，提供包裹安全性。此外，Pakpobox还提供温度控制的智能储物柜，用于存储易腐货物。

05

仓库自动化

仓库自动化通过减少人工干预来提高效率，速度和生产率。诸如自动导引车（AGV），机器人拣选，自动存储和检索（ASRS）以及放置墙拣选之类的拣选技术可降低错误率并提高仓库生产率。仓库需要结合高效的自动化技术来控制其运营物流成本。

Addverb Technologies – 自动导引车

仓库中的AGV集成有助于搬运货物的自动化。AGV代替了人工，以应对大规模加工大批量货物的挑战。印度初创公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，这是一辆AGV，用于运输仓库中的各种货物。Addverb提供了带有不同导航系统的定制Dynamo AGV，包括激光，惯性，导线和磁条。而且，Dynamo在仓库中执行拣选 *** 作时需要的人力最少，甚至没有人工干预。

Exotec – 自动存储和检索系统

ASRS协助管理自动化仓库中的产品和物料存储，并提高了占地面积利用率，并且不需要人工 *** 作，从而降低了总体运营成本并提高了安全性。法国初创公司Exotec构建了自动机器人Skypod，以优化电子商务仓库。Skypod系统通过采用垂直存储方法来优化存储空间，将仓库中的高度增加多达10米。

06

区块链

区块链通过不可辩驳的分散账本系统提供安全性，并解决了紧迫的可追溯性和相关挑战。这为整个物流流程带来了交易透明性。此外，基于区块链技术的智能合约可通过减少检查点的处理时间来加快批准和审批速度。

Steamchain – 智能合约

总部位于美国的初创公司Steamchain提供了一个区块链平台，该平台使用其世界贸易物流（WTL）智能合约系统简化了付款流程。WTL智能合约通过提供所有交易的不变记录来实现B2B付款并防止欺诈。WTL智能合约除了消除货币转换成本外，还有助于最大程度地降低货币波动成本。

ShipChain – 货运跟踪

总部位于美国的初创公司ShipChain建立了一个物流平台，该平台利用区块链技术来支持端到端的运输流程。该平台允许所有利益相关者在其流通中的每个步骤中跟踪装运位置。该平台还使用加密的公共分类账更新有关预计交货时间的信息。交付完成后，将文件的影印本上传到平台中，从而提高了运输中货物的可见性和透明度。

07

大数据与数据分析

数据分析为提高仓库生产率，绩效管理和物流资源的最佳利用提供了可行的见解。从监视位置和天气以及车队时间表获得的数据有助于优化路线和交付计划。市场数据分析支持进一步优化供应商价格，库存水平以及生成风险管理报告。此外，高级分析还提供了有助于识别异常的见解，并提供了预测性维护解决方案。

Nautilus – 绩效管理

美国Nautilus Labs公司提供AI解决方案，以帮助海运公司减少油耗并提高运营效率。Nautilus的软件分析 历史 航行数据并预测最佳速度和油耗。基于云的平台还生成船只性能数据，此后可帮助优化燃料成本。

FACTIC – 规范分析

总部位于美国的初创公司FACTIC提供一个SaaS平台，可为食品和饮料行业提供预测分析解决方案。FACTIC利用数据挖掘和AI技术来分析内部和外部来源的数据以预测未来的销售。该平台可预测需求偏差并做出以数据为依据的决策，以实现自动化采购。该平台还提供了通过采用自动补货来优化库存的工具。

08

云计算

针对物流公司的基于云的SaaS解决方案允许按需付费模式，这些模式所需的资金投入很少。这样可以最大程度地降低维护IT基础架构的风险和成本。基于云的物流解决方案还解决了通信障碍，并允许公司以安全的方式进行协作和共享数据。此外，云集成允许从管理系统收集数据以分析整个物流流程。最后，与云集成的物流提供了通用的可访问性，并且不限于任何物理空间。

Linker – 云平台

波兰初创公司Linker在B2B云实现平台上工作，该平台为电子商务公司和第三方物流（3PL）参与者提供物流服务。该平台提供了在数字化运输的同时增强产品标签和交付服务的工具。链接器提供用于在仓库和交付设施中实现的工具。该平台解决方案还采用了现收现付模式。

Alpega – 云TMS

比利时初创公司 Alpega创建了基于云的SaaS Inet运输管理系统，以满足端到端的运输需求。该软件解决方案使制造商与广泛的物流供应商网络之间可以进行实时通信。

在Inet电子TMS自动化物流流程并整合运输需求成一个单一的系统。该软件解决方案还通过移动应用程序提供了对货运的跟踪。该云平台允许Alpega每季度向客户发布升级的软件，而每年更新周期之后的本地软件则没有这样便利。

09

自动驾驶 汽车

通过消除驾驶时的人为错误，自动驾驶 汽车 可提高车辆安全性并安全地运送货物。它们旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，无人驾驶 汽车 通过使用长途路线的装卸计划技术提高了燃油效率，减少了交通拥堵，并通过利用AI增强技术来优化了行驶路线。

Spring – 自动驾驶车队

德国初创公司Spring提供了SpringX1，这是一种自动驾驶的多用途车队，用于通过可预测的智能系统运输货物。Spring的自动驾驶 汽车 配备了可用于多种应用的模块化拖车。这些模块可根据其应用（例如移动储物柜，食品和货物交付）进行定制。

Mars Auto – 自动驾驶 汽车 软件

韩国初创公司Mars Auto开发了自动驾驶 汽车 软件，以提供无人驾驶运输。基于AI的软件提供了用于绘制环境图，控制和引导车辆到正确的货舱的工具。该软件可帮助货运公司以高效，可靠和安全的方式运送货物，而无需人工干预。

10

柔性物流

柔性物流使公司能够在需求波动期间更高效地处理供应链运作。根据市场需求，它有助于按需扩大或缩小供应链运作。d性物流从而解决了供应链公司面临的挑战，包括船只利用率不足，仓储限制和库存过多。

Shorages – 按需仓储

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Shorages是一个B2B按需仓储市场，为中小企业（SME）服务。Shorages可帮助公司从广泛的网络中查找短期仓储需求。一方面，该平台允许所有者出租仓库中未使用的空间以满足短期需求。另一方面，他们为客户提供按使用量付费和按需存储和配送服务。

GlassWing – 按需送货车

印度初创企业GlassWing提供了各种按需货运的商用车辆。该GlassWing平台形成的物流服务网络与运输连接货主。该初创公司还提供诸如实时跟踪，路线优化，货运安全定制报告，实时警报等解决方案，并通过利用支持AI的技术帮助降低货运成本。

这对物流公司意味着什么？

这项针对物流行业10个趋势的研究概述了创新领域，这是我们在分析中发现的内容的表面。物流即服务，云物流，数字标识符和增材制造都是必将以一种或多种方式对物流公司产生重大影响的领域。尽早发现可以在您的业务中实施的新机会和新兴技术，对于获得竞争优势并成为行业领导者来说，有很长的路要走。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

（一）加快技术研发，突破产业瓶颈。以掌握原理实现突破性技术创新为目标，把握技术发展方向，围绕应用和产业急需，明确发展重点，加强低成本、低功耗、高精度、高可靠、智能化传感器的研发与产业化，着力突破物联网核心芯片、软件、仪器仪表等基础共性技术，加快传感器网络、智能终端、大数据处理、智能分析、服务集成等关键技术研发创新，推进物联网与新一代移动通信、云计算、下一代互联网、卫星通信等技术的融合发展。充分利用和整合现有创新资源，形成一批物联网技术研发实验室、工程中心、企业技术中心，促进应用单位与相关技术、产品和服务提供商的合作，加强协同攻关，突破产业发展瓶颈。
（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。

出品 | 大鲸项目组

作者 | 雨林下

头图 | 视觉中国

如今，国家间的数据之争，也意味着资源之争。

当互联网大部分的标识规则主导权都掌握在欧美手中时，中国如何在网络标识空间中维护数据主权和信息安全？

工业互联网标识体系的出现，带来了答案。

它通过条形码、二维码、无线射频识别标签等方式，承载着每一个实体或虚拟对象的相关数据，又被称做“数字世界的身份z”。在微观上便于企业快速整合内部资源，高效管控生产模式，降低数字化成本，宏观层面可极大利好我国信息化建设的自主可控。

本文为“ 2022大鲸榜·产业数字化 ”系列专题报道，虎嗅访谈多位专家评委，呈现关键行业故事和趋势，这一期，我们和大鲸导师陈剑聊了聊工业互联网标识体系的安全防护功能。

陈剑是中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所主任工程师，域名、工业互联网标识领域技术专家，牵头建设多项域名、工业互联网标识相关国家级工程，对域名、DNS基础设施及其安全技术体系、工业互联网标识技术体系有多年深入研究。

以下为虎嗅对话实录，经编辑整理：

虎嗅调研：传统互联网的DNS域名系统已经发展了很多年，是很成熟的网络基础设施了，为什么还要发展工业互联网标识体系？

陈剑：一方面是安全问题。最早DNS设计协议的时候初衷较简单，就是建立站点和IP地址的映射，主要是满足域名解析的高效性和部署的低成本，并没有考虑太多安全因素，以至于不断出现有网络攻击的威胁。

第二点是交互能力不足。在DNS系统中，点对点的端点交互较为困难，单个域名和域名之间没有任何交互，对身份识别、权限控制也没有优势。

但工业互联网的标识体系，它具备相对高的安全性，不仅数据和传输通道可以加密，另外它依托的上下游服务也可以建立一个可信链。同时，它的协议设计更具扩展性，携带内容和属性更丰富，加之数据对象实现了编码统一，可以互联互通，打破信息孤岛。

还有很重要的一点，就是架构设计导致数据隐私可控性不同。

传统的互联网的DNS架构下，根和COM等境外顶级域的解析数据都会跨境，基于该海量数据分析可对当地经济情况和 社会 生态进行一定的分析，这并不利于隐私数据保护。

而现在这套工业互联网标识架构设计，既能做到国际互联互通，又能尊重各国需求，达成半开放性的共识机制。架构中设计有一层国家顶级节点，我们所有工业互联网标识解析访问的第一跳都会首先到这个节点，保护关键数据不出境或少出境。面对复杂的国际形势，这其实也是保护国家数据隐私的手段。

虎嗅调研：中国为什么会缺失互联网标识制度的国际话语权？

陈剑：我国的标识体系起步较晚，管理滞后，商业模式封闭，没有形成产业力量和统一的标准体系，导致错失了行业发展的战略机遇。而且中国加入全球互联网进程的时间也比较晚，整体在网络空间的规则主导权和话语权都相对欠缺，像早期DNS体系标准制定时，基本是由国外机构进行主导，我国能参与的空间非常有限。

虎嗅调研：工业互联网标识体系能为我国在国际网络空间的基础资源领域带来哪些机遇？

陈剑：其实在国际网络中也存在发展不平衡和两极分化，这其中会面临很多的风险。最近的俄乌冲突就可以看到，俄罗斯受到的众多制裁中，就有网络相关制裁，导致本地基础网络服务受到影响。

所以，作为比DNS域名体系更先进的标识解析体系，工业互联网标识解析体系在保护我国工业数据的同时，也是我国新的机遇，一个在网络标识体系建设上弯道超车的机遇。

除了做国家顶级节点，我们中国信息通信研究院还在做一个“星火·链网”的基础设施建设项目。

“星火·链网”的底层是基础存证平台，能为主链上的所有数据提供存证服务。

星火可信存证“星火·链网”提供的一项公共服务，通过将骨干节点用户及可信企业用户的信息上链存证共享，并作为纠纷发生时无法篡改的电子证据，实现全流程留痕，全链路可信，公信力强、法律效力高；星火可信时间认证是基于高精度时钟和国家授时中心的授权，签发的电子证书文件，用于证明电子数据产生的时间权威性。

我们的愿景是通过一个共荣生态，建立全球平等互治并且可以高效参与数据安全的大标识体系。

虎嗅调研：工业互联网标识体系在国内的推进如何，实践中会遇到哪些阻力？

陈剑：国内工业互联网标识解析体系经过近四年时间的发展，已经在多个行业开展了规模性的应用实践，取得了初步成果。

遇到比较常见的一种阻力是，企业已建设了自己的信息化系统，而且也已能满足大部分的需求，如果再切换、对接到工业互联网标识体系，在整体运营效率没有质变的情况下，企业不太愿意投入成本去做改造。

产业发展本来就是一个过程，只有越来越多的企业介入，大家才能形成体系和生态，而且随着数据的深度挖掘，它的价值也会越来越凸显。

虎嗅调研：可否列举一下标识解析技术在具体工业场景中的运用？

陈剑：我们之前做过北汽福田的 汽车 全产业链案例，标识解析的作用体现得很典型。

前期物料采购、生产打刻环节，零部件企业根据行业规范对产品本体进行激光标识，多级箱码关联，在标识编码分配时，由 汽车 行业工业互联网标识解析体系统一授码，一物一码。

到了物流运输、到货质检、仓库管理的供应链环节，企业通过扫码出入库以保证零部件的信息采集及数据交换。

在车辆运营环节，通过扫描产品标识，用户可以查看型号参数、文字视频等公开资料，工作人员可以参看图纸、装车清单、质检情况、维修 历史 等内部信息，实现销售车辆在主机厂、经销商、终端客户间的信息共享。

汽车 后市场中，通过车辆标识及时跟踪车辆状态，可以随时掌握车辆运行状态，及时感知车辆损坏部位，为车主提醒故障、指导驾驶行为指导和报修等服务，为 汽车 建立全生命周期档案。售后维修过程中，也可以通过标识服务对索赔件进行验证，确保该索赔件是原车件或质保范围内的配件，防止骗保，一年估算能帮企业减少索赔金额上亿元。

虎嗅调研：未来的技术应用趋势是什么？

陈剑：在技术方面，工业互联网标识标准化程度还远远不够，需要继续加强，同时也要重视安全防护能力。未来，一种可能的标识应用趋势，是在工业园区建立数字化赋能的中枢，包括标识、算力、数据服务等各种基础设施，为所覆盖区域的工业企业形成低成本、高协作的运营模式。

「大鲸榜」，是由虎嗅智库发起的产业研究性榜单评选，旨在用前瞻性的眼光持续寻找数字化领域有远见、有持续创新动力的成长型企业，通过深度报告、多维洞察、案例解读、定制咨询等新型研究服务，来推动中国产业数字化发展。

精彩预告：「502线上同行」

RPA（机器人流程自动化），是指利用机器人技术，完成企业经营中标准化程度较高的工作，以此代替人工。火热过后，近两年来面临着项目运维成本高、部署“烂尾”的问题，它是否真的能帮助企业降本增效？

5月26日，虎嗅将举办2 3小时的「RPA实施经验谈」线上交流会，围绕RPA技术迭代趋势、企业部署案例分析，未来超自动化方向等问题，邀请金智维、达观数据、弘玑Cyclone、来也 科技 等数位头部RPA厂商负责人及部署企业负责人深入探讨RPA应用的利与弊。

本内容为作者独立观点，不代表虎嗅立场。未经允许不得转载，授权事宜请联系 hezuo@huxiucom

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