逛完了2026年工博会之后，PLC工程师更加焦虑了：人工智能连程序都可以自己写出来

01 工博会上的震撼：由“AI概念”到“AI写程序”

逛完了2026年上海工博会之后，已经做了12年的PLC调试的老陈心里有些紧张。

前几年逛展会的时候，人工智能还停留在展板上、宣传片中，说的都是“工业互联网”、“数字孪生”、“预测性维护”，听上去很宏大的样子，但是和一线工程师日常工作相差甚远。

今年不一样了。

西门子公司展位上，Eigen 工程智能体正在现场演示：只需要用自然语言来描述一条输送线的工艺要求，在几分钟之内就可以自动产生出一个完整的PLC项目，包括硬件组态、SCL程序、HMI画面等。安全逻辑全部到位，就连变量名也符合行业的标准西门子（中国）。

汇川展台，iFA Evolution 平台搭配 InoQuickPro 标准化框架，输入车型和工艺参数后即可得到符合汽车行业的PLC程序结构，200 多个标准功能块一键调用，以前要花两周时间的工作量，在现在的两天之内就可以完成了掌上汇川。

施耐德展台上的Automation Copilot直接嵌入到EcoStruxure工程平台上，可以读取现有的程序，并自动生成测试用例、查找语法错误等。开发效率提高了30%-50%，Schneider ...。

不是用来展示动画效果的，也不是用来做概念原型用的，而是可以真正地应用到实际工作中去，并且能够产生出可以下载使用的程序的工程工具。

老陈在展台上站了二十多分钟，后背有些发冷。经过了十年的努力所形成的编程功底、积累的功能块库以及总结的调试经验，在这些人工智能工具面前，似乎正以很快的速度贬值。

这样的感觉，并不只是他自己有这样的感觉。

02 三大巨头齐上阵：人工智能编程已经由一种噱头变成了一个实用的工具

人们普遍认为工业人工智能还处在“讲故事”的阶段，实际上它早已悄悄地来到了PLC工程师办公桌前。

在本届工博会上，西门子、汇川、施耐德等企业纷纷推出了针对工程项目端的AI编程工具，并非孤立的功能，而是贯穿整个工程项目的全过程。

西门子：由写代码变成生成整个项目

西门子的Eigen工程智能体已经走到了最远的地方。

它不是单独存在的聊天机器人，在TIA博途中被深度嵌入，并且可以理解整个项目的上下文——功能块、数据类型、HMI画面、彼此之间调用的关系等等。都可以看懂Siemens Di...。

今年新添的两样本领，可以称得上是降维打击：

  1. 第一点是ECAD集成。打通电气设计与软件开发之间的壁垒，当电气图纸绘制完毕之后，人工智能就可以自动读取器件清单、I/O分配、回路逻辑，并据此自动生成相应的PLC硬件组态以及基本程序。以前要电气工程师、软件工程师对接一个星期的工作，现在已经全部自动化完成了。

  2. 第二是标准合规项目的自动产生。用自然语言来描述设备的需求，例如，“一条带有安全门的输送线，包括变频控制、急停逻辑、故障复位、计数功能”，AI就可以自动生成一个完整的、符合行业的博途项目，程序结构和功能块、报警文本、HMI界面都做好了，下载到PLC就可以运行西门子（中文版）。

更加厉害的是它可以自动生成测试用例、查找并修复编译错误、批量替换变量。那些重复性、机械性的、耗费时间的基本编程任务，人工智能已经可以承担大部分的工作了。

汇川：标准化+人工智能，走国产替代的差异化道路

汇川的打法更加符合中国的工厂实际情况。

根据iFA Evolution全集成平台以及InoQuickPro标准化编程框架来实现人工智能的作用并不是随意编写代码，是指短时间内产生出符合行业的标准的工程化的程序掌上汇川。

在汽车制造行业中，通过输入车型、工位数以及工艺要求等信息，在InoCar模板下可以自动生成出完整的焊装/总装生产线程序架构，200多个标准的功能模块可以直接复用，程序的一致性很高。调试周期短。以前要由资深工程师带班才能做的项目，现在中级工程师带着 AI 就可以完成了。

汇川还将人工智能和虚拟调试相结合，在iFA EX平台上用数字孪生来模拟机电系统的运行情况，并且利用人工智能自动生成各种测试工况，在设计阶段就能发现集成的问题。对于项目周期短、现场调试费用高而汽车行业的特点而言，其意义更加突出。

施耐德：全生命周期辅助，读懂存量程序

施耐德的Automation Copilot，在对存量项目进行处理方面具有很强的能力。

它可以产生新的代码，并且能够理解旧程序、自动生成功能说明文、整理程序结构、生成测试案例。许多工厂里的老程序已经使用了十几年，并且没有相关的文档和人员能够解释其中的逻辑关系，用人工智能扫描一遍就可以把整个架构整理得明明白白Schneider ...。

解决了行业内的一大难题——大量的存量生产线需要进行维护和改造，长期以来都是依靠老工程师熟悉的程序来完成的。有了人工智能之后，新员工入职的难度大大减小了，而老工程师的“不可替代性”正在被削弱中。

真正的焦虑并不是失业，而是因为自己的经历很快就会失去价值

说到人工智能的时候，很多人都会有这样的第一反应，“工程师会不会因此而失去工作呢？”

不会马上失业。但是比失业更加隐性的危机正在发生：工程师的经验半衰期正在大大缩短。

十年前，一名PLC工程师的经验积累曲线如下：工作五年入门，十年成熟，十五年成为专家。一旦成为专家之后，经验是可以吃十年的，越是年长就越有价值。

现在不一样了。

以前你要用三年的时间来研究Step7V5.5博途出来之后；你在两年的时间里把博途V15吃透，而现在的博途V22已经迭代了好几次了；你最近把传统的PLC编程练得炉火纯青，而人工智能已经可以自己生成标准程序了。

技术更新换代的时间间隔由原来的十几年缩短为现在的两年左右。但是人工智能的到来又把这一过程缩短到了极致。

更重要的是，人工智能正在缩小经验上的差异。

一位在工作中已经三年的工程师，通过使用好的AI工具之后，可以做到以前需要八年工作经验才能完成的工作。他不一定了解底层原理，也不一定知道为什么要这样写，但是他会很快地完成任务，并且质量稳定、规范统一。

一位在工作中已经坚持了十五年的老工程师，在使用传统的做法进行工作的时候，工作效率甚至比不上年轻的工程师加上人工智能。在他的经验中，有很多的内容已经工具化了。

这才是 35 岁+ 工程师真正存在的焦虑：并不是你会被人工智能取代，而是比你年轻、比你便宜、比你精力旺盛的年轻人，拿着人工智能武器，在短时间内就追上了你。

你已经积累十年的手速和套路，人工智能几秒钟就可以做到。

第四点是行业用人逻辑的变化，在不知不觉中发生

除了技术冲击之外，这个行业的人才使用方式也发生了变化。

十年前，汽车制造企业招聘自动化工程师时，最重视的是“项目经验”，做过多少条焊装生产线、熟悉不熟悉VASS标准、有无调试经验等等。经验越多，工资就越高。

现在呢？

头部新能源车企招聘工程师的时候，更加重视“工具使用能力”以及“快速学习能力”。由于标准程序已经模板化了，基础工作的 AI 化了，所以不需要你自己从头开始编写程序，只需要能够迅速地理解和掌握工艺流程，并且会熟练使用各种工具和设备来整合资源并解决出现的问题。

以前的经验是有价值的，谁做的多谁就更有价值。现在的效率溢价就是谁做的速度快就值多少钱。未来的价值在于架构溢价，谁能够设计出好的系统，谁就更有价值。

只懂得按照固定的方法去编写程序、调试设备的“熟练工人”，其价值正以很快的速度降低。而能够理解工艺、制定标准、建立系统、解决复杂的难题的工程师的价值反而在提高。

人工智能淘汰的人并不是真正的劳动者，而是那些低效、机械化的重复性工作。

但是大多数PLC工程师在过去十年里成长的道路都是向着“熟练工”方向前进的。我们花了很多时间来练习如何写出好的SCL程序、怎样迅速地定位到某个故障、怎样使一个功能块更加精致。

这些能力很关键，但是人工智能正在使它们不再那么重要。

03 PLC 工程师有四种出路

焦虑没有效果，最重要的就是怎么去应对。经过我对于行业情况的了解，在人工智能浪潮之下，PLC工程师们有四种明确的道路可以选择。

第一种方式就是充分利用人工智能技术，从而成为一个超级个体

不要排斥人工智能，把其当作提高工作效率的一种手段。同样的做个项目，别人花了两周的时间，而我用了人工智能两天就完成了任务，之后剩下的一段时间用来研究更加重要的问题、学习更高层次的知识。

人工智能可以帮你编写基本的代码，但是它不会了解工艺、不会理解现场、也不会理解客户的真正需要。把精力从“写代码”上解放出来，用来去“理解问题”，以及“定义问题”。这样你的价值就会得到提高。

一位熟练运用人工智能的老手，其工作效率可以达到三个甚至五个传统的工程师。这并不是一个危机，而是一个让你和同龄人拉开距离的机会。

第二条道路是往上走，成为一名系统的架构师

人工智能可以产生程序，但是它不能去设计系统的架构。程序结构如何进行分层、功能块怎样去定义、安全逻辑又该如何规划、数据接口应该怎么设计、各种设备之间又该怎样协同工作？这些都是需要深入思考并具有全局视野的工作，人工智能是做不出来的。

由原来的“写程序的人”转变为现在的“设计程序体系的人”，由原来的执行者变成了规则制定者。这是最安全的升级方式，也是人工智能暂时不能到达的高度。

第三条道路是向着工艺发展，成为一名工艺自动化的专家

PLC 只是一个工具而已，最后还是要为工艺服务。同样是汽车焊装线，有焊接工艺知识的工程师要比只会用PLC的工程师更有价值。由于人工智能可以编写程序，但是它并不了解焊点的质量、节拍优化以及工艺缺陷的原因。

扎根本行业的过程中，把自动化技术与具体的工艺结合起来，成为一名既会操作技术又懂得工艺的人才。这才是真正的护城河，是人工智能和新人很难短时间内跨越的障碍。

第四条道路是往业务方面发展，成为一名解决方案提供商

由技术向业务发展，由“客户让我干什么就干什么”转变为“为客户诊断问题，并提出最佳解决方案”。能够理解客户的需要，可以确定哪些问题可以通过自动化的手段来解决，能够权衡成本与效益的关系，并且能够控制项目的进度以及预期目标。

这样的能力是建立在大量的项目经验以及对于行业深入的理解之上的，并不能被人工智能所替代。

04 最后的话

逛完了这次工博会之后，我觉得最直观的感受就是：工业人工智能的狼，真的来了。

但是它并不是张开血盆大口冲进来的，把所有的工程师都给吃了，而是在不知不觉中渗入到我们日常工作生活的每一个角落里，一点一滴地改变着我们工作的方式、对事物的价值判断以及个人的发展道路。

对于35岁左右的PLC工程师而言，这也算得上是一个尴尬的年龄了。知识体系已经老化了，自己的精力也不如年轻的时候旺盛，再加上家庭的压力很大，所以学习新事物的速度也慢了下来。

但是换个角度想一想，在任何情况下这都从来不是一个更好的时代——好的工具可以帮我们从繁重的重复劳动中解放出来，去做更有意义、更富有创造性的事情。

三十年前，PLC出现的时候，有人就说继电器电工就要失业了。但是学会了使用PLC的电工们，则成为了最早的自动化工程师，并且迎来了自己职业生涯的最佳时期。

技术永远都不会取代人的存在。只会使用陈旧的技术的人，最终会被淘汰掉。

与其焦虑人工智能是否会替代我，倒不如从现在起，去认识它、运用它、驾驭它。

因为在这一行当中，能够拯救你的人并不是经验，而是不断的学习能力。