人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展正在深刻地改變著工業(yè)自動化領(lǐng)域。PLC（可編程邏輯控制器）作為工業(yè)控制的核心，其相關(guān)工程師的崗位前景也引發(fā)了廣泛討論。一種聲音擔(dān)憂，AI的崛起，尤其是結(jié)合更高效的軟件開發(fā)工具，會使得傳統(tǒng)PLC工程師崗位逐漸消失。深入分析技術(shù)發(fā)展趨勢和工業(yè)實際需求后，結(jié)論可能并非如此簡單：PLC工程師的角色將迎來深刻的轉(zhuǎn)型與升級，而非簡單的消亡。

必須認(rèn)識到AI在工業(yè)自動化中的應(yīng)用場景。目前，AI技術(shù)，特別是機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，正被應(yīng)用于預(yù)測性維護、質(zhì)量檢測、工藝優(yōu)化和能源管理等“上層”領(lǐng)域。這些應(yīng)用通常作為PLC控制系統(tǒng)的補充和增強，通過分析PLC采集的海量數(shù)據(jù)來提供更高層次的洞察和決策支持。例如，AI算法可以預(yù)測某臺電機的故障時間，但最終下達停機或切換備用設(shè)備的指令，仍然需要依靠穩(wěn)定可靠的PLC邏輯程序來執(zhí)行。AI處理的是“為什么”和“何時”，而PLC確保的是“如何”精確、實時、安全地執(zhí)行。兩者是協(xié)同關(guān)系，而非替代關(guān)系。

PLC控制器本身也在進化。現(xiàn)代PLC正變得更加開放、智能和軟件化。它們集成了更強大的處理器，支持更高級的編程語言（如結(jié)構(gòu)化文本），并能更方便地與IT系統(tǒng)、云平臺及AI模型接口。這意味著，對PLC工程師的技能要求正在從傳統(tǒng)的梯形圖編程，擴展到包括網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)集成、腳本編寫甚至對AI模型輸出結(jié)果的理解與應(yīng)用。未來的PLC工程師，或許更應(yīng)該被稱為“工業(yè)自動化軟件工程師”或“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案工程師”。他們的核心價值在于深刻理解物理世界的工藝流程、設(shè)備特性和安全要求，并能運用包括傳統(tǒng)PLC編程、高級語言開發(fā)以及AI工具在內(nèi)的綜合技能，構(gòu)建穩(wěn)定、高效、智能的控制系統(tǒng)。

工業(yè)領(lǐng)域的特殊性決定了完全取代的困難性。工業(yè)環(huán)境對可靠性、實時性、安全性的要求是極端嚴(yán)苛的。當(dāng)前的AI技術(shù)，特別是基于深度學(xué)習(xí)的模型，在可解釋性、確定性和極端情況下的魯棒性方面仍存在挑戰(zhàn)。而經(jīng)典的PLC控制邏輯，經(jīng)過數(shù)十年的驗證，在確定性控制方面無可匹敵。在涉及人身安全、關(guān)鍵工藝的過程控制中，PLC的基礎(chǔ)地位在可預(yù)見的未來難以動搖。工程師需要確保這套基石系統(tǒng)的穩(wěn)固，并在此基礎(chǔ)上進行智能化賦能。

因此，對于PLC工程師而言，真正的挑戰(zhàn)不是崗位消失，而是技能棧的顛覆性更新。固守傳統(tǒng)的編程方式、只熟悉單一品牌硬件的工程師可能會面臨發(fā)展瓶頸。而那些能夠主動擁抱變化，積極學(xué)習(xí)IT知識（如Python、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議）、了解數(shù)據(jù)分析與AI基礎(chǔ)原理，并能將其與深厚的工業(yè)知識相結(jié)合的復(fù)合型人才，將在AI時代更具競爭力。他們的工作重心可能會從編寫每一行基礎(chǔ)控制代碼，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)流整合、智能化功能實現(xiàn)以及整個自動化生命周期的管理。

結(jié)論是，AI的快速發(fā)展并非PLC控制器工程師的“喪鐘”，而是吹響了崗位升級換代的“號角”。它預(yù)示著這個崗位將變得更加關(guān)鍵、更具創(chuàng)造性，同時也對從業(yè)者提出了更高的學(xué)習(xí)要求。工業(yè)自動化的將是OT（運營技術(shù)）與IT（信息技術(shù)）、確定性控制與智能優(yōu)化深度融合的時代。PLC工程師的崗位不會消失，但定義會改變。只有持續(xù)學(xué)習(xí)、跨界融合，才能在這場技術(shù)變革中立于不敗之地，繼續(xù)成為驅(qū)動工業(yè)智能化進程的核心力量。