其实刚刚了解RPA的时候，会质疑RPA是否有技术门槛，看起来是个谁都能做的事情，而且需求本身也存在已久。借用客户IT部门的话：你们用RPA能做的事儿，我们都可以开发出来呀。之后又走访了更多的RPA生态伙伴和已经部署了RPA的用户之后，才体会到不同产品之间其实有很大的差异。
壁垒一：实际生产环境中机器人的执行精确率和运行稳定性
比如在用户的软件或者浏览器的界面里定位一个元素，一个部署在测试环境里的机器人可能精确率是100%，但一旦部署在一个复杂多变的生产环境中，就要能够经受“无人值守”的考验。比如基础屏幕分辨率或者颜色变化，是否还能持续监测；比如在识别元素的时候，被提醒弹窗打断，是否可以检测出，还能正常运行后面的操作。这些对突发异常的容错性，直接决定了机器人出现故障和宕机的次数，也决定了机器人后续运维的成本。
壁垒二：机器人编程的学习门槛和开发效率
RPA的开发平台会提供类似于流程图设计的图形化编辑界面，只需要使用代表流程步骤的组件通过拖拽的方式建立业务流程，即可生成自动执行的脚本。这种方式不但降低了开发人员学习机器人编程的门槛，也可以让非技术的商业人员与开发人员在流程设计的过程中密切合作。另外如何提高开发效率也是RPA的价值所在，比如创建可重复使用的工作流程或组件库加快新流程的编写速度。
壁垒三：最后一公里的社区和生态建造
当然RPA的壁垒绝不仅仅是技术，任何一个企业级的应用，都有它独特的价值体现。企业客户希望他们选择的RPA平台可以协助企业培训更多可以部署RPA的开发人员。2017年，AA宣布推出一个全面的培训体系，AA大学。推出的前三个月，就有超过20,000名学生就读于AA大学，另有15,000名学生在授权的考试中心完成了RPA认证。
在RPA的生态体系里，除了平台供应商和企业客户，还有提供顶层设计的咨询机构和提供集成方案的系统集成商。一个允许RPA开发者定制组件和与第三方技术进行集成的开放架构是RPA平台可以为企业客户最大化业务价值中不可或缺的一环。所以RPA的交付不仅仅是一个平台产品，而是RPA as a Service。一个如此贴近上层应用和用户体验的场景，相信未来中国市场的赢家一定会是一个具备最开放友好的平台产品和最丰富的本地化社区生态的RPA厂商。容智信息将会朝这个方向稳步发展。
