随着AI技术的渗透，工业自动化领域也开始探索AI编程。本文深入剖析了当前AI在PLC编程中的应用现状与核心局限，通过实测对比，澄清了AI替代工程师的迷思，并提供了当下合理利用AI工具提升效率的实用路径，为电气工程师提供了一份清晰的参考。
智能速览
西门子、倍福等大厂已推出AI工具，支持用自然语言生成PLC代码与HMI画面。
工业场景的碎片化、数据保密和样本稀少，导致AI编程存在“幻觉”风险。
工程师的核心价值在于调试排错和基于经验的现场决策，这远超当前AI能力。
目前AI更适用于生成电机启停等通用功能模块，能有效节省查阅资料的时间。
实践AI编程的有效方法，是先向大模型“投喂”专属的编程手册与案例代码。
精华内容
AI编程真的要来抢电气工程师的饭碗了吗？事实远比简单的“是”或“否”复杂。在冷静审视其能力边界后，会发现它更像是一把需要正确使用的双刃剑。
大厂入局，AI编程提速
西门子、倍福等工业自动化巨头已悄然布局AI编程工具。这些工具允许工程师使用自然语言直接生成ST语言等代码，甚至能创建和修改HMI人机界面画面。这种特性大大降低了编程门槛，尤其适用于不熟悉特定语言或缺乏灵感时，能快速提供完整思路。此外，AI还能直接介入编译过程，解答问题并提供手册出处，对提升开发效率的作用显而易见。
现实壁垒，AI难以逾越
理想很丰满，但工业AI的落地却面临巨大阻力。首先是生态碎片化，不同品牌如三菱、西门子、施耐德的编程体系差异巨大，甚至同品牌不同系列设备的语法指令也不尽相同。其次是数据壁垒，企业的核心生产流程与故障处理方案属于商业机密，无法用于训练模型。这导致AI极易产生“幻觉”，例如要求编写三菱PLC程序，却可能错误地使用西门子定时器指令。
经验价值，无法被量化
编写PLC程序远非拼凑代码块那么简单。真正的耗时在于后期的调试与排错，工程师需要全程掌握每一行指令的逻辑。程序出现故障时，是变量冲突、时序逻辑错误还是接口调用问题？这些都需要一种被称为“手感”的直觉。这种“手感”源于程序由自己亲手编写，对逻辑了然于心。正如业内所言：“改程序还不如自己写”。此外，现场对点校验、工艺参数优化、抗电磁干扰等任务，高度依赖工程师十几年积累的经验，这些隐性技能既无法数据化，也难以被AI学习。
善用工具，迈出第一步
尽管AI无法完全替代工程师，但作为辅助工具已初见成效。在处理生成简单电机启停控制、温度采集接口或调用通用协议等基础功能时，AI能够显著节省查阅资料的时间。一个可行的实践方法是：利用国产大模型如DeepSeek，先将特定PLC的编程手册和功能案例代码“投喂”给它进行学习，再清晰地提出需求，甚至提供流程图，AI便能生成可用的代码。将代码复制到编程软件并转换成梯形图，即可实现如红绿灯控制等基础功能。
AI编程工具正逐渐成为电气工程师的得力助手，但距离完全替代仍十分遥远。它的价值在于处理标准化、重复性的基础工作，将工程师从繁琐中解放出来，聚焦于更复杂的系统设计与创新。未来的趋势或许是人机协作，工程师需要思考如何更好地驾驭这股新力量，而非担忧被其取代。
关键评论
改别人的程序真不如自己写，自己写的程序哪里有问题、要加什么，脑子里就有数，改别人的找半天不一定找到。
对电气工程师而言，目前更迫切的应该是Eplan或CAD里对接线布板图的“AI化”吧。
现场调试和背锅，这些责任AI目前还取代不了。
