RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）和AI（Artificial Intelligence，人工智能）之间存在显著的区别。

以下是它们之间的主要差异： 一、定义与功能 RPA： 定义：RPA是一种软件技术，通过模拟人类用户的操作行为来自动执行重复性、基于规则的任务。

功能：RPA主要关注于模拟和执行人类在计算机上进行的重复性操作，如数据输入、文件处理、报表生成等。

它不具备思考的能力，只是按照预先设定的规则去执行任务。

AI： 定义：AI是计算机科学的一个分支，旨在模拟和扩展人类的智能。

它使计算机系统能够理解、学习、适应并实施人类的智能行为。

功能：AI具备自主学习和适应能力，可以通过大数据不断矫正自己的行为。

它能够处理复杂、多变的业务流程，并做出智能决策。

二、技术特点 RPA： 非侵入性：RPA作为外挂工具部署在客户现有系统上，不影响原有IT基础架构。

基于规则的操作：RPA流程必须有明确的、可被数字化的触发指令和输入，不允许出现无法提前定义的例外情况。

模拟用户操作：RPA可以执行用户的日常基本操作，如鼠标点击、键盘输入、复制/粘贴等。

跨系统操作：RPA能够模拟人实现跨多个应用系统进行操作，实现不同应用系统之间业务操作的流程自动化。

AI： 自主学习和适应能力：AI系统能够根据不断增加的数据进行自主分析，调整自身的算法模型。

高效的数据处理能力：AI系统可以处理大量数据，进行快速、准确的信息抽取、分类、挖掘和分析。

决策能力和自主规划能力：AI系统能够基于先前获得的知识和信息，自主进行推理和决策。

多领域的应用能力：AI技术在医疗健康、自动驾驶、金融服务等多个领域都有应用。

人机交互与自然语言处理能力：AI系统可以通过语音识别、音频识别、视觉交互等方式与人类沟通和交互。

三、应用场景 RPA： RPA主要应用于业务流程自动化领域，如财务、人力资源、客户服务等。

它适合处理规则明确、重复性强的任务。

具体应用包括发票处理、账目核对、财务报表生成、新员工入职流程、工资单处理、福利管理、订单处理、库存管理、物流跟踪、客户咨询响应、服务请求处理等。

AI： AI的应用范围更广泛，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断等多个领域。

具体应用包括疾病诊断、个性化治疗计划、药物发现、自动驾驶、金融服务中的风险管理、欺诈检测、算法交易、智能制造中的预测性维护、供应链优化、质量控制等。

四、实施难度与成本 RPA： 由于RPA主要处理基于规则的流程任务，其实施难度相对较低。

RPA的成本也相对较低，因为它不需要复杂的算法和大量的计算资源。

AI： AI技术的实施则需要大量的数据、算法和计算资源。

其实施难度和成本都相对较高，因为它需要构建复杂的模型并进行大量的训练和优化。

五、智能程度 RPA： RPA在智能程度上相对较低，它更多地被用于执行标准化、重复性高的任务。

AI： AI在智能程度上远超RPA，能够执行更加复杂和需要适应性的任务。

综上所述，RPA和AI在定义、功能、技术特点、应用场景、实施难度与成本以及智能程度等方面都存在明显的区别。

虽然它们在某些方面有交集，但不能简单地将RPA等同于AI。

在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的技术来实现业务流程的自动化和智能化。