自动化巨头布局生成式AI，先瞄准PLC编程？

近期，“AI教父”杰弗里·辛顿发出警告，称未来30年内，AI的进步可能导致人类灭亡的概率高达10%至20%。但在过去一年，有关“AI威胁论”屡见不鲜，被“吓”到现在已经不足为惧了。

不得不承认的是，生成式AI的飞速发展依旧改变着各行各业的格局，这种入侵之势不可抵挡。根据IDC调研，企业每投入1美元于生成式AI，便能获得3.7倍的回报，AI使用率在2024年已提升至75%。更重要的是，未来两年内，大多数企业正在加速以Copilot和AI Agent为代表的定制化AI解决方案建设，推动技术向行业深度应用拓展。

技术先行，利益在前，对于自动化行业而言，AI的引入已不再是选择题，而是必然之路。西门子、ABB、罗克韦尔自动化、施耐德电气等巨头已经先发制人，而他们在上述领域的布局有共性、亦有个性。那么当前这些巨头在生成式AI方面的成效究竟如何？下文将简要探讨一下。

四大巨头布局生成式AI

殊途同归

过去几年，自动化巨头在生成式AI领域均有先行布局，发展至今不难窥见其中的共通之处。在合作商方面，大部分都绕不开微软和英伟达，而巨头们将成果正式投入使用的第一站，大多数都与PLC优化编程有关。

西门子

谈到西门子和微软的合作，就不得不提及今年工博会上展示的首款用于工业环境工程设计的生成式AI产品Industrial Copilot。在公布这款产品时，西门子表示，借助西门子Industrial Copilot，用户将能够快速生成、优化和调试复杂的自动化代码，并显著缩短仿真时间，几分钟即可完成以前耗时数周的任务。

而在去年汉诺威工业博览会期间，西门子正式展示了这款产品。西门子Industrial Copilot现已与TIA博途打通，能够帮助工程团队为可编程逻辑控制器（PLC）生成基础的虚拟化任务和代码，并自动处理重复性任务，在大幅减少工程团队工作量的同时保证复杂任务的工程设计不易出错，从而缩短开发时间、提高质量和生产率。通过将Industrial Copilot与TIA 博途无缝连接，西门子成为首家为全球工业企业提供面向工程的生成式人工智能产品的公司。

在官方所展示的视频可以看出，Industrial Copilot能够根据工程师通过自然语言描述的需求，该产品有助于通过自然语言输入自动编写/生成 PLC 编程代码，工程师只需要对代码进行检查及微调就能使用。

同年的工博会期间，这款产品迎来在中国的首度亮相。彼时，西门子中国数字化工业集团、工厂自动化事业部战略产品管理部总监Nicholas Hansen表示，这款软件还无法立即在中国落地，主要是本土化相关的工作尚需一定时间。西门子想为中国本土的需求打造一款适合本地用户的生成式AI解决方案，因此Industrial Copilot for Engineering这款软件在中国目前还正在与本地的大语言模型的合作伙伴进行沟通，也在不断地与各厂商在做技术方案上的最终确认。

在西门子与微软的合作中，西门子提供了海量的工业相关数据，微软提供大语言模型的算法。而在国内落地，需要既有工业基础，又有大模型功底的公司达成合作，我们很期待最终合作伙伴的揭晓。

而西门子布局生成式AI另一大合作伙伴则是英伟达，双方将生成式AI用于增强数字孪生方面。去年3月，西门子表示，全新解决方案将西门子 Xcelerator与英伟达Omniverse Cloud API相连接，依托生成式 AI技术，实现基于物理世界的实时可视化。同时将在Teamcenter X推出基于云的产品生命周期管理（PLM）软件，由英伟达Omniverse 技术提供支持，帮助工程团队创建直观逼真、基于物理世界的实时数字孪生，避免在工作流程中可能产生的浪费和错误。

ABB

就在上个月，ABB宣布与微软联合推出一款生成式人工智能解决方案ABB Ability™ Genix Copilot。据介绍，ABB Ability Genix Copilot是针对工业应用定制的GPT-4等大型语言模型，通过对大量数据进行情境化并以直观的方式提供可操作的见解，帮助能源、公用事业和其他行业提高效率、生产力和可持续性。

根据官方资料，Genix Copilot 利用 GPT-4 等大型语言模型，针对工业用例进行定制。与主要处理文本的传统自然语言处理不同，Genix Copilot 使用来自生产环境的真实数据，提供可立即实施以改善工业运营的见解。

若要将其成效量化，或可参考这组数据。在2023年7月，ABB宣布携手微软将Azure OpenAI服务整合到ABB Ability™ Genix工业分析和AI套件时曾提到，这款应用有望将资产生命周期延长高达20%，并将意外停机时间减少多达60%。

对于ABB而言，他们对于生成式AI的应用的另一大领域是机器人。作为全球工业机器人领域的代表性企业之一，ABB结合市场对生成式AI的需求，将AI嵌入全线业务，同时推进100个AI与机器人结合的项目。

施耐德电气

全球执行副总裁，首席数字官彼得·韦恺哲（Peter Weckesser）曾表示，施耐德电气关注两种类型的AI技术，一种是通过分析结构化数据来生成洞察的传统机器学习，另一种是从非结构化的数据中产出新内容的生成式AI，并在这两方面同时发力。

基于此，施耐德电气在去年汉诺威工业展上展示了其 Automation application copilot（自动化应用助手）解决方案，这款自动化应用助手利用生成式人工智能Gen AI的强大功能，来提高工程效率，为控制工程师提供辅助，以处理整个应用程序生成的任务流，包括应用程序架构、从相关库创建资产，以及代码/文档/测试用例的生成。

双方共创的Automation application copilot结合了施耐德电气在工业领域的深度技术专长与微软前沿的生成式人工智能（AI）技术，能够助工程师为可编程逻辑控制器（PLC）快速编写高质量、经过测试和验证的代码。这款自动化应用助手，能够实现重复任务的自动化并提供智能化代码建议，从而缩短编程时间。

另一方面，施耐德电气与英伟达也建立了合作伙伴关系，不过二者的成果集中在数据中心方面，可以说也为生成式AI打下了基座。施耐德电气在今年第一季度宣布与英伟达建立合作伙伴关系，双方致力于携手优化数据中心基础设施，共同推进人工智能（AI）和数字孪生技术的创新变革，推出了面向智算中心的首个参考设计等。

罗克韦尔自动化

罗克韦尔自动化在和微软的合作产品，对于强化PLC代码编写和用户管理方面已有成效。罗克韦尔已拓展了旗下 FactoryTalk Design Studio SaaS（软件即服务）设计软件组合，在其中加入了与微软合作开发的全新 GenAI（生成式人工智能）辅助工具。最新功能以 Microsoft Azure OpenAI Service 为依托，让工程师能够使用自然语言指令来执行各类任务，如产品引导、代码生成、故障排除和代码解释，让系统设计更快速、更直观。无需下载或安装，FactoryTalk Design Studio 可从 Web 浏览器访问。这创造了一个协作式、多用户的环境，实现了集成式版本控制，并能持续更新、纳入新功能，以此提高工业自动化系统设计的生产力和效率。

此外，罗克韦尔的 FactoryTalk Optix 食品和饮料模型（由罗克韦尔的数字和服务组合提供支持）将会加入微软的 AI 模型目录。这款模型能够直接为制造车间带来 AI 和 GenAI 的强大力量。这款随需应变的 AI 模型利用了微软的小型语言模型 (SLM) Phi-3，能够为机器操作员提供 AI 引导式指示，助力操作员们在熟悉的 FactoryTalk Optix 界面上开展过程和装置操作。有了经过专门训练的模型，员工就能轻松获取经过情景化处理的 AI 指引，以提高生产力、减少错误、加速决策。

自动化与AI交融之中，

中国厂商谁能对标微软？

上文可以看出，在中国巨头布局的生成式AI中成果中，PLC编程是一大重点方向。在此方面，除上述大厂外，倍福与微软开发的TwinCAT Chat聊天机器人同样具有代表性。在工博会的演示中可以看到，该产品可以根据自然语言自动生成PLC代码，自动生成HMI画面，能够优化、续写或者补全已有的程序代码，增添代码注释，并根据PLC代码反向推荐合适的I/O模块，自动选型。

当下选择投身生成式AI在PLC编程方向的巨头们，对于提高生产效率、减少错误，并简化编程效率等方面有着较高的预期。这也是自动化巨头们抢占先机，推出自动化代码生成的原因。

而面对这类AI“冲击”，中国工控网也询问了来自多个细分行业的工程师们如何看待。多数工程师表示，目前的PLC编程仍需要人作为决策者，谈不上“替代”二字，AI、工程师和项目本身之间的磨合还有很长的路要走。恰如其“Copilot”的定位，这些工具起到的是辅助作用，真正做决策的还是技术人员本身。

当然，这不代表工程师们没有焦虑情绪，工程师们正感觉到，需要快速学习外界的新知识，行业在逼着工程师们成为全能型人才，不及时了解先进产品的操作，也会有被淘汰的风险。

我们上述列举的行业巨头基本都是国外的大厂，这些应用在国内推广尚需时日。国内同样有中控技术、东土科技等先行者们在此方面有所布局，具体的使用效果还需等待验证才可出真知。

目前，对于国内外的厂商来说，生成式AI在工业领域的应用都还处于早期，对于数据质量、投入应用之后的磨合都需要时间。巨头们如今的投入并非单纯地借助生成式AI提高生产效率，更是在构建未来的自动化生态系统。

将编程等工作简单化，将工人推至更有作用、效率更高的决策地位，让自动化的生产模式变得更加灵活，这都是生成式AI会影响未来自动化的未来发展方向。在清洗积累多年的工业数据，并将积淀的行业经验数字化的过程中，巨头们或许都绕不开微软和英伟达这类参与者。

在思考中国工程师们何时能够应用到这些成果之前，我们也需要思考，中国同类厂商中，是否有能对标微软，成为巨头们合作伙伴的厂商呢？抑或是，工业中生成式AI在中国的落地，要走出一条不同寻常的道路？

华为、阿里、百度、科大讯飞等公司在工业和大模型方面都有坚实的技术基础，这其中会诞生自动化技术AI领域本土化落地的栽培者么？我们拭目以待。或许今年的工博会便有所揭晓。