▎AI 已经能写 PLC 程序了——六个真实案例告诉你现在到了哪一步（上）
2023年ABB研究院用GPT-4生成ST代码，2025年CODESYS发布官方MCP Server，2026年拿下年度产品奖。24个月，从学术论文到商业产品。工控编程正在经历一场静默革命。
2023年5月，三位ABB集团研究院的工程师在arXiv上发表了一篇论文，标题很直接：《ChatGPT for PLC/DCS Control Logic Generation》。
他们创建了100个自然语言提示词，分10个类别，让GPT-4生成IEC 61131-3结构化文本（ST）代码。结论写在摘要里："在多数情况下生成了语法正确的ST代码，并展示了有用的推理能力。"
这篇论文当时被很多工控工程师当作"有趣的学术实验"一笑而过。没人想到，短短两年后，AI写PLC程序已经从论文变成了产品，从实验变成了工具。
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为什么这件事在2025年突然加速了？
关键转折点是一个叫 MCP（Model Context Protocol） 的协议。它由Anthropic公司（Claude的开发者）提出，解决的问题很简单：让AI大模型能"看懂"并"操控"外部软件。
在MCP之前，让AI写PLC程序就像让一个天才程序员蒙着眼睛编程——他能写代码，但不知道你的项目里有哪些DB块、哪些数据类型、哪些标签表。
MCP解决了这个问题。AI通过MCP服务端可以实时读取TIA Portal或CODESYS的项目结构——包括数据类型、变量名、程序组织方式。它不再是"凭空生成"，而是"在理解你的项目上下文之后生成"。这意味着生成的代码可以直接编译，不再是一堆需要大量修改的半成品。
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一、学术先驱：ABB的100个提示词实验（2023）
回到那篇论文。三位ABB研究员——Heiko Koziolek、Sten Gruener、Virendra Ashiwal——设计的100个提示词覆盖了10类典型控制逻辑场景。
论文没有公布精确成功率，但核心发现很清楚：GPT-4在描述清晰、需求明确的场景下表现优秀。简单的启停控制、联锁逻辑、报警处理、顺序控制——这些标准化程度高的任务，AI已经能处理得相当好。
但复杂场景暴露了明显局限：高度定制化的工艺逻辑、涉及严格安全要求的控制、需要理解具体设备物理特性的任务——AI在这些领域只能"看起来对"而"实际上错"。
这篇论文今天读来最有趣的地方不是它的结论，而是它的时间戳。论文发表于2023年5月，当时GPT-4刚发布两个月。如果连那个版本的GPT-4都能在多数案例中生成语法正确的ST代码，那么2026年的Claude 4、GPT-5会到什么程度？
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二、官方入场：CODESYS MCP Server拿下2026年度产品奖
2026年初，CODESYS MCP Server被德国《Computer & Automation》杂志评为"2026年度产品"（软件与IT类别第一名）。这不只是一个产品奖项——它是工控行业对"AI写PLC代码"这件事的正式认可。
这不是一个第三方插件，这是CODESYS官方出品的AI集成方案。
工作原理：在CODESYS V3.5 SP22+中安装一个MCP Server插件，你的开发环境就变成了一个AI可访问的"服务器"。Claude Desktop或OpenAI/GPT-5可以通过MCP协议连接CODESYS，实现：
• 自然语言生成POU（程序组织单元）和PLC代码
• 自动检测编码错误并建议修复
• 解释现有项目代码的功能和结构
• AI作为"虚拟团队成员"处理简单编程任务
CODESYS官方文档里有一个值得细品的表述："委托简单编码任务给AI，让工程师专注于更具挑战性的工作。"这话隐含的逻辑很清晰：AI不是来替代工程师的，是来解放工程师的。
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三、本地AI方案：Intel × CODESYS 的OpenVINO路线
如果你担心代码上传到云端的安全性——CODESYS还有一个完全本地化的路线。
与Intel合作的OpenVINO AI Coding Assistant是一个研究项目，但已在本地服务器和NUC（紧凑型PC）上成功演示。它使用Intel的OpenVINO工具链优化LLM，在不需要互联网连接的情况下就能生成PLC代码。
OpenVINO方案的三个关键优势
数据可控：源代码和提示词不会离开工厂内网，解决了军工、核电、化工等敏感行业的最大顾虑。
灵活切换：通过同一个MCP Server，可以在本地AI和云端AI之间切换——简单任务用本地模型，复杂任务调用云端GPT-5。
Intel硬件：利用Intel iGPU和NPU（AI加速单元）混合架构，在几百美元的NUC上就能跑起来，不是"超级服务器"才能用的东西。
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四、商业先锋：法国公司FeelAutom的T-IA Connect
如果说CODESYS是"平台厂商下场"，那T-IA Connect就是"独立创业公司开花"。
这家法国公司做了一件很直接的事：把西门子TIA Portal变成一个Openness API服务器，然后通过MCP协议让AI操控它。 支持TIA Portal V17到V21，提供393个MCP工具。
它最惊艳的功能是上下文感知：AI在生成SCL代码之前，会先读取你项目中的数据类型、DB块、UDT、标签表，确保变量名和数据结构完全匹配。换句话说，AI生成的代码能直接用——不需要手工修改变量名、不需要调整数据类型。
一位叫Ayoub EL RHOUATE的自动化专家留言说："我开始试用T-IA Connect，非常喜欢。它能帮你一键完成TIA项目中的任何操作。"
T-IA Connect支持多个AI后端：Gemini Pro、Claude、ChatGPT、Ollama（本地自托管，支持Llama 3、Mistral等模型）。定价需要申请报价，是商业软件。
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五、开源路线：TIA Portal Openness MCP
如果你觉得商业方案太贵，开源社区也有自己的答案。
GitHub上的TIA Portal Openness MCP项目（作者：bulaofen0036，MIT许可证），把TIA Portal V20/V21的Openness API封装成180个MCP工具，完全免费。Stars数还不高（35），但Release已经发布了12个版本，迭代速度很快。
它的功能覆盖项目管理、硬件配置、PLC编程（SCL/LAD/Tag/UDT/DB）、WinCC Unified HMI画面生成、编译诊断。更重要的是，它支持一键生成——你用YAML或JSON描述需求，一条命令就能生成完整工程。这在以前是不可想象的：没有这个工具之前，要通过TIA Portal Openness写自动生成程序，你需要精通C#/.NET和西门子的Openness API文档。现在你只需要一份JSON文件。
这个项目还有一个让一线工程师会心一笑的设计：预热模式。用一个常驻的headless TIA实例，让后续命令的连接时间从200-340秒降到不到1秒。作者显然知道工程师最烦两件事——"等TIA Portal启动"和"等TIA Portal再次启动"。
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六、跨平台迁移：SyntaxShift的代码转换AI
最后一个案例来自瑞士公司KS Solutions AG的SyntaxShift。
它解决了一个经典痛点：把西门子SCL/IL代码自动转换成CODESYS ST代码——或者反过来。还要支持图形到代码的转换。这个工具即将上线CODESYS Store。
对于做改造项目、设备替换的工程师来说，手动转译几千行PLC代码是噩梦级别的工作量。AI把这部分工作自动化了。
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下篇预告
上篇我们看完了"AI能做什么"。下篇回答那个更扎心的问题：
当AI能看懂你的项目、读取你的DB块、生成能直接编译的SCL代码——你的价值在哪里？
从技能重构、信任危机、IP安全到职业路径变化，下篇逐一拆解。
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