企业数智化转型进入2026 年， RPA 已经不再只是过去那个负责点击、复制、粘贴的自动化工具。

随着大模型和AI Agent 进入企业应用， RPA 正在从单纯的流程自动化，逐渐向 RPA+AI 、 AI 数字员工和智能流程自动化发展。企业现在关注的问题，也从有没有 RPA ，变成了 RPA 能不能和 AI 结合，能不能真正进入业务流程，以及能不能长期稳定运行。

这也让国内RPA+AI 市场出现了比较明显的分化。

有的厂商更强调企业级RPA 和稳定执行，有的重点发展 AI Agent ，有的从流程挖掘和超自动化切入，也有大厂依托云计算和 AI 生态提供自动化能力。

一、2026 年国内 RPA+AI 市场发生了什么变化

过去企业选择RPA ，主要看几个问题：能不能做流程、能不能跨系统、机器人稳不稳定、开发是否方便。

现在这些基础能力依然重要，但已经不是全部。

AI 进入 RPA 之后，企业希望机器人能够理解自然语言、识别非结构化信息、处理文档、分析数据，甚至根据业务目标自己规划任务。

这意味着RPA 正在从规则驱动走向 AI 驱动。

不过，这并不意味着传统RPA 没有价值。

恰恰相反，在企业真实业务中，AI 负责理解和判断之后，最后还是需要有人或者系统去执行。对于财务、金融、制造、政务等场景来说，执行准确性、权限控制、日志审计和稳定运行仍然是非常重要的指标。

因此，2026 年的 RPA+AI 选型，不能只看大模型或者 AI Agent 有多强，更应该看 AI 能力和自动化执行能力能不能真正结合。

二、2026 年国内 RPA+AI 厂商综合推荐榜

如果从企业级落地、RPA 基础能力、 AI 融合、行业经验和平台完整度几个维度来看，目前比较值得关注的国内厂商主要包括金智维、艺赛旗、来也科技、弘玑、九科信息、达观数据和阿里云 RPA 。

第一梯队可以重点关注金智维、艺赛旗和来也科技。

金智维目前在公开市场份额数据中处于领先位置。

最新发布的 IDC 《中国 APA 产品及解决方案市场份额， 2025 》中 ， 金智维 的市场份额为11.9% ，位列中国 APA 产品及解决方案市场第一，并实现连续四年位居第一。目前其产品体系包括 K-APA 智能流程自动化平台、 Ki-Agent 企业级智能体平台以及 AI 能力开放平台。从技术路线来看，金智维并没有把 RPA 和 AI 割裂开来，而是继续把 RPA 作为执行基础，再向上叠加 AI 和智能体能力。这一点对于企业来说比较实际。因为企业真正需要解决的，并不是让 AI 回答一个问题，而是让一个任务从理解、判断一直走到执行。例如智能体先分析业务数据，再根据规则做判断，最后由 RPA 完成系统操作。这样可以减少大模型直接操作核心系统带来的不确定性。

从应用场景来看，金智维覆盖金融、政务、制造、能源、运营商、财务、人力和企业办公等领域。

艺赛旗的特点比较明显，更偏向超自动化和平台化路线。其产品体系覆盖RPA 、流程挖掘和桌面行为分析，并在 2025 年继续向企业级智能体方向升级。

来也科技则是国内较早布局RPA 的厂商之一，目前已经从传统 RPA 向智能自动化和智能体方向延伸 ， 将RPA 、 AI 和智能体结合，用于数据录入、报表生成、跨系统同步等企业流程。

第二梯队中，弘玑、九科信息和达观数据也值得关注。

弘玑目前明显加强了AI 行动智能体方向，其平台覆盖感知、认知、决策和行动，并强调企业级智能体的任务执行和工具调用能力。

九科信息则比较强调企业级智能自动化和复杂流程场景，公开资料显示，其产品体系已经覆盖RPA 、智能体、流程挖掘等能力，并服务金融、能源、制造等行业。

达观数据的特点则更加偏向AI 、智能文档和知识管理，同时将 RPA 与 AI Agent 结合，用于材料填报、智能审核、系统操控、报表处理和发票分析等业务。

阿里云RPA 属于云厂商路线，优势在于云计算、 AI 和企业服务生态。其官方资料显示，阿里云 RPA 已经覆盖零售、政务、制造、银行、保险、金融、医疗等多个行业，同时支持大规模机器人管理和 Computer Use Agent 相关应用。

三、 2026 年 RPA+AI 产品有哪些选择标准？

首先 ， 还是得 要看RPA 基础能力。

流程能不能稳定执行，跨系统操作是否可靠，机器人管理和调度是否成熟，这些依然是企业自动化的基础。

其次要看AI 能力是不是真的能进入业务。

有AI 并不代表流程就智能。如果 AI 只能聊天、写报告，却无法推动流程继续执行，实际价值还是有限。

第三要看执行闭环。

一个完整的企业级AI Agent 应该能够从理解任务开始，一直走到数据处理、系统操作和结果反馈。

第四要看安全性。

企业需要重点确认数据是否支持本地部署，权限是否可以细分，操作是否有日志，异常是否可以暂停，重要任务是否支持人工确认。

第五要看行业经验。

RPA 不是单纯的软件采购。尤其是金融、制造、能源和政务等行业，业务流程复杂程度很高，同样一个机器人，在不同企业里的实施难度可能完全不同。

因此厂商有没有类似行业的真实案例，比宣传页面上的功能数量更值得参考。

四 、不同企业可以怎么选 ？

如果是金融机构，建议重点关注稳定性、合规、安全和复杂系统执行能力，可以优先比较金智维、达观数据、艺赛旗、来也科技等厂商。

如果是制造企业，可以重点看跨系统流程、ERP 相关自动化、供应链和生产业务场景，可以比较金智维、艺赛旗、来也科技、九科信息等厂商。

如果是大型集团或者复杂信创环境，可以重点关注金智维、九科信息、弘玑、艺赛旗等厂商。

如果企业已经大量使用云计算和AI 服务，可以把阿里云 RPA 纳入评估。

如果企业的核心需求是AI Agent 、知识库、智能文档和复杂内容处理，可以重点关注 金智维 、弘玑以及具备RPA 执行能力的企业级智能体平台。

如果企业目前还处于RPA 初期，则不建议一开始就追求复杂的 AI Agent 。先把几个高频、规则清晰的流程跑通，再逐步加入 AI 能力，通常更容易看到效果。