近些年，工业自动化一直在向更智能的机器、更优质的数据以及更紧密的IT/OT整合迈进。到了今年，这一转变已不再是理论上的。AI现已融入真实工程工作流程，从代码生成、人机智能支持到诊断、维护和生产优化。
对工程师来说，重要的是：AI并没有取代PLC编程，它正在改变PLC编程的进行方式。未来几年表现出色的工程师不会是盲目信任AI的人，也不会是忽视它的人。他们将是那些知道AI在哪些方面有用、在哪些方面失败，以及如何在不危及可靠性、安全和网络安全的情况下使用它的人。
AI对于工业自动化的重要性
压力来自多个方向，制造商仍在投资于物理自动化、传感器、连接性和分析，因为这些是更先进AI驱动运行的基础。半数制造商表示未来24个月工厂自动化硬件是首要任务，主动传感器和视觉系统也位居高位。
去年底，NIST宣布投资2000万美元，建立两个专注于制造和关键基础设施网络安全的AI中心。大约在同一时期，ISA发布了一份关于工业AI的白皮书，强调了预测性维护、机器人技术、数字孪生和实时优化等实际应用场景，同时强调安全且符合标准的采用需求。
西门子也将AI作为其当前自动化信息的核心部分，去年，它推出了用于工业自动化的AI代理，并表示其TIA Portal的工程副驾驶能够从自然语言提示生成自动化代码。在SPS 2025上，西门子将工程协作者TIA描述为一款能够自主执行工程任务的工具，如：代码生成、测试支持、可视化开发和工作流程自动化。另外，TIA Portal V21新增了基于Git的版本控制和CI式工作流程的导出格式，这很重要，因为AI辅助工程只有在变更可追溯和可审查时才变得可信。
AI对PLC工程师真正有用的地方
这正是炒作与实际价值需要区分开来的地方。
第一个强有力的用例是代码生成模板。AI擅长生成重复的模板，如：状态机骨架、警报结构、UDT概念、命名规范、字符串处理辅助器和草拟SCL块。这并不意味着第一个答案就已经准备好投入生产。这意味着工程师可以从更快的草拟开始，而不是空白屏幕。西门子自身对工程协作者TIA的定位正反映了这一模式：减少重复的工程工作，使工程师能够专注于更高价值的决策。
第二个用例是人机界面（HMI）和文档支持。AI可以帮助生成报警短信、操作员信息、屏幕描述、标签说明、调试清单和故障排除指南。对于同时构建PLC和HMI项目的工程师来说，这是低风险高回报的工作。质量仍需审核，但节省的时间是真实可言的。
第三个用例是排查故障和日志解读。AI擅长总结长故障历史，寻找机器事件中的模式，将零散的笔记转化为结构化的发现，并提出可能的调查原因。ISA最近的工业AI论文强调了数据分析、维护和优化在工业环境中AI已经具有重要意义的领域。
第四个用例是维护和运营支持。西门子表示，其运营和维护副驾驶正在打造，旨在帮助操作员和维护团队查询机器数据、获取指导并加快故障排除流程。这符合更广泛的行业方向，即利用AI缩短从原始机器数据到行动的路径。
AI本身不应被绝对信任
这在工业自动化领域非常重要，因为PLC项目不是一篇论文。错误的答案可能导致线路中断、损坏设备或造成危险状态。所以有一些明确的界限。
AI不应被绝对信任在没有完整工程审查、测试和验证的情况下，对安全逻辑、机器联锁、紧急行为、运动控制或具有真实工厂风险的工艺序列做出最终决策。ISA的工业AI指导明确将采用视为风险知情和标准驱动，将人类安全、可靠性、数据质量、可解释性和信息保护视为核心因素。
同样不应允许对在线系统进行未经文档的在线更改。如果AI要涉足工程领域，那么版本控制、可追溯性、测试和回滚都是不可妥协的。这也是西门子在TIA Portal V21中转向Git兼容导出比表面看起来更重要的原因之一：它支持AI生成的修改所需的审核。
PLC编程中安全使用AI的工作流程
在工业自动化中使用AI的正确方式不是“要求代码然后下载到CPU”。正确的做法是：
从一个严谨的工程简报开始，在向AI提出任何请求之前，先定义机器行为、输入、输出、故障状态、模式逻辑、警报和假设。当提示看起来更像是规格说明而非模糊请求时，AI表现更好。
离线生成，而非在线。在开发环境中使用AI草拟块、注释、人机界面文本或测试用例。在人工正确审查逻辑之前，将其远离实时系统。
像控制工程师一样审查，而不是像文字编辑。检查序列逻辑、保留率、扫描行为、边缘情况、启动条件、故障状态、安全停止行为、看门狗和操作员交互。如果是AI生成的动作代码、安全代码或通信代码，审查会更严格。
然后在模拟、模拟或安全的工作台环境中测试。西门子自身关于工程效率的TIA宣传同样强调测试和仿真功能，这正是AI生成的草稿在工厂部署前应有的领域。
最后，将所有变更存储在受控的工作流程中，并带有版本历史。如果项目环境支持Git、结构化导出和CI风格检查，就用它们。如果不行，至少要有纪律地离线备份和更改日志。AI加快速度，这意味着除非治理随之改善，否则它也可能加快糟糕变革的速度。
PLC工程师当前最重要的技能
许多工程师都在问，AI是否会减少PLC程序员的需求。这是错误的问题。
更好的问题是：在AI辅助的世界中，哪种类型的PLC程序员更有价值？
答案是：一个能够做好五件事的工程师：
理解流程、清晰定义需求、快速发现错误、有条不紊地测试以及正确保障系统安全。
ISA的工业AI指导也将劳动力准备和技能提升置于讨论的核心位置。这与许多工程师已经感受到的一致：这个角色并没有消失，而是在变得更广泛。未来的控制工程师既是程序员，也是系统思考者，是验证者，也是网络安全守门人。
AI对于西门子和TIA Portal用户意味着什么
对于专注于西门子的工程师来说，方向非常明确。TIA Portal V21通过支持Git的导出提升了可追溯性和工作流程集成，而西门子的工程协作者战略则推动AI更深入地应用于工程、运营和维护。西门子传递的信息不容隐晦：未来的自动化工作将更加软件定义，更加依赖AI，并且在价值链上更加紧密互联。
这并不意味着每个西门子工程师都应该急于开发每一个新的AI功能。这意味着现在正是养成使AI有用的习惯的时候：更简洁的项目结构、更好的命名、更清晰的规范、更强的测试、有纪律的版本管理以及更严格的网络安全边界。已经这样工作的工程师会优先获得最大收益。
最后的建议
AI不是魔法，也不能替代工程判断。但它正成为工业自动化领域的一股真实力量。赢家不会是把它当玩具的人，也不会是那些把它当作炒作的人。他们将是那些学会如何将它作为严肃工具在严肃工作流程中使用的工程师。
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