AI越来越强。

会写代码，会做设计，会分析数据，甚至已经开始进入工业生产和自动化工程。

于是，很多准备学习PLC的年轻人开始担心：

“AI都发展到这个程度了，现在学PLC还有意义吗？”

“以后工厂越来越智能，PLC工程师会不会也被AI替代？”

这个问题确实值得认真思考。

我的判断是：

AI不会让PLC自动化失去未来，反而会推动自动化进入一个新的阶段。

但有一点必须承认：

未来只会写几个PLC程序的人，竞争力一定会下降；真正懂设备、懂控制、懂调试，又会使用AI的人，价值反而可能越来越高。

国家层面的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》已经明确提出，要推动AI与制造业全流程深度融合，并推动工业母机向“实时感知—自主学习—智能决策—闭环执行”发展。换句话说，AI与自动化不是谁取代谁，而是在加速融合。

一、先想清楚：AI再聪明，最终也要让设备“动起来”

ChatGPT可以给你写一段程序。

AI也可以帮助生成PLC代码。

但工厂真正需要解决的问题是什么？

是一台设备真正运行起来。

电机什么时候启动？

气缸什么时候动作？

传感器检测到产品以后，下一步执行什么？

伺服应该移动到什么位置？

机器人什么时候抓取？

发生异常以后设备怎么停止？

怎样保证人员和设备安全？

这背后连接的是：

PLC、传感器、伺服、电机、变频器、工业机器人、工业通讯以及整套机械设备。

AI可以参与决策。

但真正把数字世界的指令变成物理世界动作的，依然需要工业控制系统。

所以未来的工厂不是：

AI来了，PLC消失。

更可能是：

AI + PLC + 机器人 + 视觉 + 传感器 + 工业网络

共同组成更加智能的自动化系统。

现在工业自动化企业已经在把AI能力进一步下沉到PLC和自动化系统中，用于更灵活的机器人和设备控制。

二、AI真正会改变的，是PLC工程师的工作方式

这一点，我认为学习PLC的人一定要看清楚。

2026年，西门子已经推出面向工业自动化工程的AI Engineering Agent，可以与TIA Portal结合，辅助甚至自动完成部分控制软件生成、系统配置和工程任务。

这意味着什么？

过去工程师可能需要几个小时完成的基础编程工作，未来AI可能帮助你更快完成。

标准程序。

重复代码。

基础配置。

项目文档。

故障辅助分析。

这些工作都有可能越来越智能化。

所以，如果一个PLC工程师的全部价值就是：

“我会写梯形图。”

那确实应该产生危机感。

因为未来单纯写程序的价值，很可能会下降。

三、但是，AI会写程序，不等于AI会做自动化项目

真正做过自动化的人都知道：

写程序只是工作的一部分。

设备到了现场以后，问题才真正开始。

为什么传感器有信号，设备却不动作？

为什么伺服一直报警？

为什么机器人和PLC通讯不上？

为什么程序模拟正常，真正运行以后却出现干涉？

为什么设备单机没问题，整条生产线联动以后节拍达不到要求？

为什么客户换了一种产品，原来的控制逻辑就不适用了？

这些问题很难单纯依靠生成一段代码解决。

因为它需要工程师同时理解：

程序、电气、机械、设备、工艺和现场。

而且工业控制还有一个非常重要的要求：

安全、稳定、可靠。

现在的工业AI架构本身也在强调，AI建议进入真实控制系统之前，需要经过设备状态、联锁、权限和工厂规则等验证。

所以未来真正值钱的，不是“代码写得最快的人”。

而是：

设备出了问题，能够把问题解决的人。

四、未来PLC工程师，可能从“写程序”变成“做系统”

过去学习PLC，很多人把目标定成：

学会西门子。

学会三菱。

学会梯形图。

学会几个常用指令。

未来，这种学习思路明显不够了。

真正的自动化工程师，需要逐渐建立一整套能力。

PLC编程只是基础。

再往上是：

电气控制。

触摸屏。

变频器。

伺服系统。

工业通讯。

机器人。

机器视觉。

设备调试。

故障诊断。

再往后，还可能接触数字孪生、工业AI、预测性维护等新的技术。

所以未来PLC工程师真正的发展方向，是：

从“程序员”走向“自动化系统工程师”。

五、AI越发展，工厂可能反而越需要懂自动化的人

很多人容易形成一个误区：

AI越强，需要的人就越少。

但制造业没有这么简单。

AI最终想进入工厂，就必须和真实设备连接。

国家的“人工智能+制造”行动，本身就在推动AI进入研发设计、生产制造和工业装备，并提出工业智能体、典型应用场景和智能化制造系统的发展目标。

这意味着未来工厂里的设备会越来越智能。

但设备越智能，系统也会越来越复杂。

过去可能只需要控制一个电机。

以后可能需要PLC、机器人、视觉、伺服和AI系统一起协同。

系统越复杂，对真正懂自动化的人要求反而越高。

所以未来企业缺的可能不是“会PLC的人”。

而是：

既懂传统自动化，又能理解智能制造的新一代工程技术人才。

六、那现在零基础学PLC，还有没有意义？

当然有。

但学习目标一定要升级。

不要想着：

“我学几个月，把PLC软件学会就行。”

而应该建立一条更加完整的学习路径：

先理解电气基础。

再学习PLC编程。

再接触传感器、变频器、触摸屏。

然后学习伺服、通讯。

再进入设备调试。

有条件以后继续接触工业机器人、视觉系统以及AI在工业场景中的应用。

最终形成：

电气 + PLC + 设备 + 调试 + 机器人 + AI工具

这样的能力结构。

这才更符合未来自动化技术人员的发展方向。

七、青华为什么把PLC和工业机器人结合起来？

这也是青华自动化教学现在非常重视的一件事。

我们不希望学生最后只是会在电脑上写几个程序。

因为真正进入企业以后，面对的是设备。

所以在PLC自动化教学中，要从电气基础、PLC编程开始，再逐步结合传感器、变频器、伺服、触摸屏、工业通讯以及真实设备进行调试训练。

同时，通过ABB工业机器人教学平台，把机器人与PLC控制结合起来。

让学生真正看到：

PLC怎么控制设备。

机器人怎么参与生产。

传感器怎么采集信号。

伺服怎么执行动作。

不同系统之间又是怎么通讯和协同的。

这才是真正接近未来智能制造现场的学习方式。

八、AI时代，真正危险的是“只会一种技能”

未来的自动化行业，我认为会越来越明显地分成两类人。

一类人：

只会简单PLC指令。

只会按照别人给的程序修改。

只会完成重复性的基础工作。

这一类工作的价值，确实可能受到AI和智能软件的影响。

另一类人：

懂PLC。

懂电气。

懂设备。

懂伺服。

懂机器人。

会调试。

会分析故障。

还能利用AI提高编程、分析和项目实施效率。

这样的人，AI不是竞争对手，而是生产力工具。

未来真正发生的，很可能不是：

AI淘汰PLC工程师。

而是：

会使用AI的自动化工程师，逐渐拉开与不会使用AI的自动化工程师之间的差距。

AI时代来袭，PLC自动化还有未来吗？

我认为答案不是简单的“有”或者“没有”。

真正应该问的是：

未来十年的制造业，还需不需要自动化？

答案其实已经很清楚。

工厂会越来越自动化。

设备会越来越智能。

机器人会越来越普及。

AI也会越来越深入制造现场。

所以PLC不会停留在过去。

自动化工程师也不能停留在过去。

以前，学PLC是为了让设备自动运行。

未来，学PLC还要学会让设备、机器人、数据和AI真正协同起来。

AI时代真正淘汰的，从来不是“学技术的人”。

而是技术已经发生变化，自己却停止学习的人。

所以，如果你今天准备进入PLC自动化行业，不要只把目标定成：

“我要学会PLC编程。”

而应该把目标定成：

“我要成为一个真正懂设备、懂控制、懂调试，也懂得利用AI的新一代自动化工程技术人才。”

这，才是AI时代PLC自动化真正值得走的方向。