大模型+RPA，实在智能首推塔斯（TARS）——“你来说需求，智能机器人为您“创建流程“

大洋彼岸种下了一颗AI的种子，拥有“算力魔法”的ChatGPT在海内外掀起一场“大”爆发——大型语言模型爆发，带动了AI大模型技术的新热潮。

“你问我答”的不仅是ChatGPT上的交互形态，更是一张名为“大模型”的问卷，答的是全球人工智能赛道上的科技企业，纷纷成为大模型成果的“交卷人”。大模型本身并不是同一起跑线的竞争，而是过往AI技术积累的硬科技比拼。人工智能赛道日渐拥挤，不乏率先破局之者。

“千模竞逐”的背后，是科技硬仗在打响

(资料图片仅供参考)

ChatGPT的爆火不是偶然，是因为能解决实际应用中的问题才会开始关注它，使用它，甚至让非IT领域的人员也开始接触并使用它。

任何先进的技术、优秀的发明，都需要跟业务结合，都需要产品化落地，方可发挥其价值和巨大的能力。因此，“大模型如何在真实商业场景中快速、有效落地”成为科技界与产业界最关注的首要问题。在大模型与商业应用相结合的道路上，国内AI准独角兽企业实在智能以其垂直化战略和超级自动化融合的策略，为科技界与产业界树立了典范。

实在智能不只是停留在技术的表面，更注重技术的深入融合与实际应用，实现快速、有效的商业落地。纵向通过打造垂直大模型的方向，提高了模型的精准性和实用性；横向全面融合超级自动化平台，结合大模型技术全面融合升级RPA、IDP等产品的进一步突破，为企业数智化之路带来了更广阔的发展空间。

一、垂直大模型的选择：专业化驱动全面拓展

实在智能为什么选择垂直大模型的方向？

在大模型领域，数量庞大的数据和领域知识储备变得愈发重要。实在智能选择垂直大模型的方向，体现了其对专业化驱动全面拓展的战略思考：构建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大语言模型，实在智能让人人拥有一个智能助理成为可能。”

实在智能以其自研大模型“塔斯（TARS）”为例，通过推出行业首个基于大模型的TARS-RPA-Agent，将数字员工应用门槛进一步降低，实现了“所说即所得，你说，PC做”的理念。这是业界首款计算机视觉与大模型结合的智能体产品。在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、代码生成等主流能力上表现优异，驾轻就熟。

而深入特定领域构建深度垂直模型，实在智能在业务上的差异化得以凸显，垂直大模型能够更好地满足行业需求，提供更精准的信息和解决方案，从而在商业场景中实现更高的价值。具体表现在实在智能全新发布的垂直系列大模型TARS-BASE-7B以及面向证券行业的TARS-Finance-7B模型，纷纷展现了垂直大模型的巨大潜力。

财经证券类大模型TARS-Finance-7B，不仅能从一个证券领域专家的角度为股票小白解释股票投资的概念，在“如何选择适合我的股票进行投资？是否有评估指标可以辅助决策？”等问题上也能提供非常客观、中肯、可操作又不含诱导性的答案。在TARS-Finance-7B的帮助下，我们不仅可以更完整地理解财经证券行业，甚至可以着手制定一个关于投资分析的研究计划，解决客户的问题。

二、大模型的落地策略：从喧嚣走向实际大模型很多，但是喧嚣之后怎么落地？

传统ChatGPT及类GPT式下你问我答的形式虽各有特色但难免千篇一律，距离自动化执行仍有距离。我们可以看到，大模型的兴起也引发了“怎么能用起来”的落地难题。在喧嚣之后，实在智能选择了务实的落地策略：将TARS-RPA-Agent的应用与实际业务场景相结合，从客户场景入手，在“听得懂”之后，让大模型“看得见、动起来”。

实在智能深耕千行百业，从客户场景入手。因为对客户来说，他们最关心的是能否解决问题，而不是RPA工具本身。而当产品交付后，如果不多花些时间，做行业know-how的沉淀和积累。长此以往，就无法扩展出更深的应用场景，只能解决简单、表面的问题，效率还很低，最终也无法为客户提供更高的价值。在本次发布会上，实在智能围绕TARS大模型，除了金融，还应用于数字员工、智能办公、电商场景等方面，对实在智能超级自动化平台的产品矩阵进行全面智能升级，将再一次提升用户体验。

TARS-RPA-Agent的核心工作流程主要包括：自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验。能够通过文本指令或对话聊天的方式直接生成数字员工，操作PC电脑自主完成工作任务。在日常办公里，TARS-RPA-Agent不仅是你的“互联网嘴替”，更是“数字助手”。比如你需要在日常办公软件上请假，TARS-RPA-Agent能够根据你的“吩咐”，理解指令需要达成的步骤，并将步骤自动生成对应的自动化流程，再通过RPA自动执行。说完指令之间，你的“数字分身”已经自动完成了脑海中的想法，整个过程实现“人机同频”。

比如在电商业务场景下，TARS-RPA-Agent模式下的RPA可以处理订单查询、收集、加工等任务。通过实在智能在语义语音理解能力上的突破，TARS能够准确理解用户的自然语言，避免了过去常见的“人工智障”模式，为客户提供更加自然和准确的交互体验。

三、大模型与超级自动化的融合：RPA的突破之道大模型的落地是RPA的突破，实在智能通过自研双模型技术底座，实现RPA人人可用。

在实现大模型的商业应用中，超级自动化的融合发挥着关键作用。超级自动化是全球科技风向标 Gartner 提出的一种技术合集，已成为全球组织实现数字化转型、降本增效的最重要工具之一，也代表着数字化转型升级的最高境界[gf]2e3a[/gf]人机协同。

需要注意的是，超级自动化不是要取代人类的工作，而是开创一种 “人机协作” 的全新工作模式。实在智能先是融合了AI技术，将传统拖拉拽式的RPA，升级为实在IPA模式，从专家模式到小白模式，人人可用RPA走进现实；如今再是在大模型的技术加持下，为RPA数字员工注入“TARS+ISSUT”双模引擎，前者提供自然语言理解及逻辑知识的归纳泛化能力（大脑），后者提供识别屏幕一切元素的自动化能力（眼睛），双模互动构成TARS-RPA-Agent，实现对屏幕上一切元素的自动化操作，为行业带来全新的布置工作方式：你说，PC做，实现“所说即所得。”

这种双模型的底座不仅扩展了RPA的适用范围，还提升了其在商业场景中的价值。实在智能通过将大模型与RPA（Robotic Process Automation）相结合，为企业提供了更广泛的应用场景。他们不仅仅将大模型作为信息查询和分析的工具，还将其嵌入到TARS-RPA-Agent产品中，使其能够执行更加复杂的任务。

这种融合不仅降低了数字员工的应用门槛，还提高了工作效率，不仅可以处理复杂的文本数据，还能够分析图像、视频等多媒体信息。通过视觉模型的支持，RPA能够更好地理解和应对多样化的任务，实现更高程度的自动化。企业可以借助这一技术，实现更高效、更精确的业务自动化，在激烈的市场竞争中保持优势。

总的来说，实在智能以其垂直大模型战略和超级自动化融合策略，为大模型在商业应用中的落地提供了可借鉴的范例。在大模型时代，技术的深入应用和融合，才是真正将科技带入商业领域的关键。在技术的发展中，需求导向、深度合作、技术创新是实现商业价值的不二法门。

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