AI 正在撕裂工控圈

PLC技术网抖音群

AI 大火的当下，电气自动化工程师，早已分成了三拨人。

现在网上到处都在吹 AI、吹工业智能化，说得好像整个传统行业都要被颠覆一样。但只要是常年待在工厂、跑项目、蹲现场的电气人，心里都很清楚一件事：AI 根本不是什么人人都能吃的风口。

事实上，不同工龄、不同处境的工控人，对 AI 的看法也是不同的。行业里很明显分成了三种心态，没有谁绝对正确，但每一种，都是我们技术人最真实的职场现状，一点不夸张，也不矫情。

第一拨：刚入行的年轻新人，普遍拥抱 AI，把各类编程智能体当成快速超车的工具

早年入行做工控真的熬得很苦。画图、写标准程序、做 IO 表、整理台账，全是枯燥的重复活。没人带就只能自己慢慢磨、看师傅脸色熬资历，想独立干活起码得熬一两年。

最近几年开始变得不一样了，各种 AI 工具陆续上市，AI大模型（普通AI工具)如DeepSeek、豆包 和  ChatGPT 等；通用智能体（高级 AI 工具）OpenClaw、Claude Code和 CodeX 等；工业智能体（专用 AI 工具）如西门子博途 Eigen 和中控技术 TPT 等。

新人通过使用这些 AI 工具，输入自然语言，很快就能生成梯形图、电气原理图和整套调试文档等，IO 清单和项目台账也能一键整理出来。

对他们来说，AI 工具就是现成的随身师傅，干活快、出活多、接副业也方便，短期提升确实很明显。

但弊端真的很突出。

很多新人只会直接套用 AI 输出的程序和图纸，根本不懂底层控制逻辑。现场工况错综复杂，电磁干扰、工艺临时改动、非标定制设备一大堆，这些 AI 工具大多依托通用数据训练，给出的方案偏理想化，很难贴合现场特殊工况。

空载试运行看着一切正常，一上量产线就崩线、无故停机，这种踩坑事故今年现场碰到太多。说白了，新人靠着新一代 AI 工具快速跨过入门门槛，却把工控立身之本的现场实操基本功慢慢丢了。

第二拨：中年骨干，想用不敢深用，全程处于最纠结的状态

干了五到十五年的工控人，是行业主力，也是最焦虑的一批人。

这拨人心里很明白，不管是哪一种 AI 工具，日常改小程序、统计生产报表、编撰技改方案，大半琐碎工作都能快速搞定，不用没完没了熬夜赶项目。

但他们也最怕 AI 落地提速。

老板的想法很直接：AI 工具持续落地降本增效，那就不需要那么多做基础维保、常规编程的普通工程师。

以前一条产线要几个人轮班巡检、维护、改零星小程序，现在 AI 故障预警 + 智能运维系统就能包揽日常工作。厂里精简人员，最先优化的，永远是我们这种技术不上不下的中端工程师。

人到中年，养家压力大、精力有限，想从零吃透 AI 工具的逻辑、做二次适配根本挤不出空闲；不学 AI，手里标准化项目越来越少、零散订单缩水，薪资常年停滞，慢慢被市场边缘化。

这拨人的心态特别真实：想用 AI 提高效率多赚钱，又怕最后被智能化工具砸了自己的饭碗。

第三拨：资深老师傅，看似抵触 AI，其实是最清醒的一批人

干了二十年以上的老工程师，大多不爱盲目依赖各类 AI 工具，也不跟风炒作智能化噱头，很多年轻人觉得他们思想保守、跟不上新技术。

但只有老工控人自己清楚：工厂连续化生产，容不得半点算法概率与侥幸。

工业控制这行容错率极低。化工、电力、流水线制造领域，一个参数偏差、一段程序漏洞，就是全线停机、原料报废、大额亏损，严重的还要背负安全生产追责。

不管是哪一种 AI 工具，都是概率性算法输出，存在信息幻觉、工况错配问题，方案出错不用承担任何责任；但最后签字验收、现场落地调试、事故兜底背锅的，全是在岗工程师本人。

老师傅真正值钱的，从来不是编写标准化程序、绘制通用图纸，而是几十年现场熬出来的独门经验：靠电机异响预判轴承损耗、现场临场微调 PID 匹配特殊工艺、排查图纸没有标注的隐性线路故障、处理各种无现成案例的非标突发问题。这些扎根现场的实战经验，现阶段 各类工业 AI 工具根本复刻不了、替代不了。

他们抵触的从来不是这类 AI 技术本身，是行业无脑神化 AI、轻视一线实操经验的浮躁风气，更怕年轻人过分依赖智能体出活、脱离现场落地，最后在量产环节捅出重大生产事故。

最后：说句实在话

AI 不是洪水猛兽，也不是万能神药。

它淘汰的从不是电气工程师这个职业，淘汰的是只会机械套程序、没有独立研判能力、缺少现场故障处置功底的从业者。

新人理性使用 AI 工具，别丢了基本功；中年工程师放平心态，借 AI 剥离重复杂活，深耕工艺与现场核心技术；老师傅放下成见，适度借助 AI 工具压缩无效工作量。

未来工控行业的趋势已经很明朗：不是 AI 取代人，是会合理用好 AI 工具的人，淘汰固步自封、拒绝与时俱进的人。

对此，你怎么看？欢迎评论区留言讨论！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！