AI PLC 编程：99% 成功率在这个行业算灾难

一张 51 页的接线图 PDF 交给 AI，11 分钟后回来一张 I/O 清单，再往下变成博途里的变量表。

这是 Prybisch Automation 在自己项目里量到的一个步骤。他们把它写进文章时补了一句：结果仍然要人工对着图纸核一遍。

同一篇文章里还借了 r/PLC 论坛一位工程师的话："在我们这行，99% 的成功率就是灾难性失败。"

两句话放在一起，就是这篇源文的态度：AI 在博途里确实能干活了，但能不能用不取决于模型多强，取决于外面那圈流程有多硬。作者 David Prybisch 在卢森堡做西门子自动化，写 PLC 十二年、在工业现场二十年，他用自己交付的项目来说明这件事。

两种"AI 碰过 PLC 代码"的方式

大多数人说的"AI 和 PLC"，是一个聊天窗：描述任务，拿到一段 SCL，粘进工程。小函数够用，整厂程序不够——模型不知道这个工程长什么样，不编译，也不测试。代码能不能套进现有的数据类型、块接口和命名习惯，还是得靠程序员自己看。

另一种是直接待在工程工具里的 agent：它知道工程结构，拿得到编译器的反馈，还能照着反馈动手。区别不在于它更聪明，而在于它在工程里干活，不是在工程旁边递代码。

我们的整理：源文把"AI 进工程"卡在这半句话上——agent 要知道工程结构、要吃得进编译器的报错。这两件事都不靠模型变聪明，靠一层桥。我们做的 TiaLink 就是这层桥：装在博途同一台机器上（V19 / V20），把读块树、建块写 SCL、编译、下载到仿真、读回核对变成一组标准接口，任何支持该协议的 AI 客户端都能接，工程数据不出内网。对照后面第四节那五条规矩，我们只做到块这一级：写入前先预览、按块绑定而不是整工程覆盖、不做 PLC 启停，安全回路仍归工程师。差别不在能力表——他们用 AI 交付项目，我们只交付这层通道，验收的责任还是人的。

一个项目里的五个动作，顺序固定

他们的每个项目走同一套顺序：

1. 功能规格书先行。写任何代码之前，先有一份和你确认过的功能设计规格（FDS）。后面所有事情都拿它当尺子。
2. 生成并编译块。算数和数据处理写 SCL，联锁逻辑写 FBD，然后编译整个工程。编译器报错，块打回重做。
3. 按规格评审。逐块对着 FDS 问两件事：说到的功能都实现了吗？有没有做 FDS 没要求的事？
4. 仿真里做功能测试。程序跑在仿真控制器上，每次改动都能重跑一遍。
5. 操作员级测试。对着仿真 PLC 操作 HMI：按按钮、确认报警、改设定值，看反应对不对——按操作员以后真实用法来测。

HMI 不是另起一遍活。WinCC Unified 的画面、报警、变量从块和数据类型派生出来，把老的 Comfort Panel 项目迁到 Unified 也走同一条路。

值得单独说的是前期功夫。图纸 PDF 里的接线信息，agent 拆成 I/O 清单，再生成变量表——51 页的图纸集，大约十一分钟。这一步以前按天算。但作者没有把它包装成"自动化"：结果照样要对着图纸核。

老厂：没有符号的代码，也能重新变成文档

收益最大的地方常常不是新厂。很多 S7-300 跑了二三十年，程序只以在线上传的形式活着：STL，没有符号，没有注释，M 位和 DB 全是裸地址。要改造，第一步是先搞清它到底在干什么。

agent 逐块读，跨块追信号，反推出一份功能规格。这里有一条最硬的规矩：每句结论都要有证据，指向代码里的位置或文档里的位置；指不出来的，写进文档当成待确认问题，去现场或问操作员。不许拿"看起来合理"填坑。

新程序从这份规格重建，迁移优先用 FBD / LAD——在线时维护人员一眼能看出少了哪个条件。

这也是他们处理 S5、S7-300 改造和 CODESYS 迁博途的通用路线。顺带一个判断：老厂的难点从来不是"写新代码"，是"证明你读懂了旧代码"。

五条不许破的规矩

控制程序里的错误不是外观问题。作者的原话是"五条规矩，无一例外"：

第四条是整篇里最不像营销的一句话：An agent never works on the plant。 它把 AI 的作用范围钉死在"上现场之前"。

前面那句 99% 的说法，正是这几条规矩的来由。制造业里讲合格率，99% 是个体面的数字；放到控制程序上，一百次动作错一次就是撞机、喷料、伤人。所以这套流程不是为了让 AI 更可信，是为了让"哪一次会错"这件事在进现场之前就暴露出来——编译、评审、仿真、操作级测试，四道关口每一道都在把不可见的错误变成可见的报错或失败的用例。

提的是质量，不只是速度

讨论 AI 时大家先算省了多少时间。作者说对客户更重要的往往是另一件事：被检查的东西变多了。

测试变多。 很多常规项目里，测试集中在调试期做，时间紧、在设备上做。仿真测试可以每次改动都重跑，于是"以前好好的"不会悄悄坏掉。

前期功夫有人接。 I/O 清单、变量表、报警文本吃掉大量工程小时，这些小时本来该花在真正的控制逻辑上。agent 接手打字之后，时间回到需要经验的问题：断线了会怎样？断电之后设备怎么重启？

文档和程序同源。 FDS、程序、HMI 来自同一个源，程序改了，文档在同一批里更新，而不是项目收尾时凭记忆往回补。

他们明确拒绝给整体节省比例。单步（I/O 表）能测，整项目取决于工厂、手里有什么文档、旧代码烂到什么程度——这句话比任何百分比都可信。

买家在担心什么，能答什么

德国数字产业协会 Bitkom 的《Künstliche Intelligenz 2025》调查了 604 家企业，把障碍排出来：法律不确定性 53%、数据保护 48%、担心数据落到错的人手里 39%、缺可追溯性 38%、结果质量 36%。机械制造业口径接近：VDMA 的 144 家受访企业里，39 家提到数据访问与责任这类法律问题。

这些顾虑是正当的，所以作者逐条给答案：

项目数据到底怎么处理

一份博途工程里有整套工艺 know-how，所以他们的做法是固定五条：

• 不拿你的数据训练模型。
• 用自己的系统，不用公共聊天工具。 工程存在自己的机器上，不复制进公共对话。
• 数据路径先约定。 哪些文档进 AI 处理、哪些不进，开工前说清楚。
• 尽量脱敏。 公司名、厂名这类可识别信息，在不影响工作的前提下替换或删掉。
• 需要就签 NDA。

作者补了一句边界：这不是法律意见，替代不了你自己那侧的法务审查。

Eigen：它是工具，不是服务

2026 年 4 月 20 日，西门子把 Eigen Engineering Agent 正式发布，接替原来的 Industrial Copilot for Engineering，定位是 PLC 编码、HMI 可视化、设备组态三块。它需要博途 V19 / V20 / V21 和一个 Industry Organization Account，按年订阅，一个席位可以分给三名用户。

对有自己的博途程序员的部门，这是合理的工具：环境熟、出自 PLC 厂家、由厂家维护。但要看清它是什么——给"自己写程序的人"用的工具。功能规格、测试、验收和责任都还在用户这边。

有两件事必须放进评估：

• 它从 V19 起。 S5 和 STEP 7 Classic 的老厂比这更早，而这些老厂恰恰就是"只剩一份没符号的在线上传"的那些厂：得先把程序读懂、重建，才谈得上用工具。
• 工具不增加产能。 没有自己的程序员，或者腾不出人，需要的是服务，不是一个新工具。

两者并不互斥：小改动自己用 agent，大项目外包，是常见组合。西门子这条路线的取舍，我们此前单独拆过一遍，见《西门子 Eigen：官方 AI Agent 能替工程师做到哪一步》。

问承包商五个问题

判断一个供应商是不是负责任地用 AI，五个问题够了。答案要具体，不要让人安心：

1. 开工前有没有和我们确认过的功能规格书？
2. 程序上现场之前怎么测，我们会拿到哪些测试结果？
3. 安全功能谁写、谁验证？
4. 我们的工程数据存在哪，会进公共聊天工具吗，会被拿去训练吗？
5. 谁在现场调试，谁测自动模式、HMI 和安全功能，结果谁负责？

如果答案都很含糊，通常意味着那套让 AI 输出"可验证"的固定流程根本不存在。第 1、2、5 题还有个特点：不用 AI 的承包商也应该答得上来。

源文自问自答的七个问题

AI 能在博途里写 PLC 程序吗？ 能，前提是嵌在固定流程里。直接在博途里干活的 agent 能生成 SCL 和 FBD 并编译工程；可靠的前提是有一份约定过的 FDS 当尺子、按 FDS 评审、在仿真里做功能测试。从聊天窗粘代码进工程的那条路做不到这些，因为它既不知道工程，也不编译、不测试。

Eigen Engineering Agent 是什么？ Industrial Copilot for Engineering 的后继产品，2026 年 4 月 20 日起正式可用，定位是 PLC 编码、HMI 可视化、设备组态。需要博途 V19 / V20 / V21 和一个 Industry Organization Account，按年订阅、一席三人。它是给自有程序员的公司用的工具，不是服务。

AI 该写安全相关的 PLC 代码吗？ 在他们的项目里不写。安全代码由工程师本人编程、按常规方法验证；agent 负责标准逻辑、前期功夫、测试和文档。最后跑在控制器里的，是一段普通的、确定性的程序，里面没有 AI。

AI 生成的代码在上现场之前怎么测？ 两阶段。先在仿真控制器上跑功能测试，每次改动都能重跑；再对着仿真 PLC 操作 HMI，按操作员以后真实用法测。之后是工程师本人做现场调试：下载到真 CPU、测自动模式、测 HMI 和安全功能，一直到设备按预期运行。

承包商用了 AI，我们的工程数据会怎样？ 这件事要在开工前说清。在他们的做法里：数据不用于训练模型，工程存在自己的系统上、不进公共聊天工具，哪些文档进 AI 处理提前和你约定，可识别信息尽量脱敏，需要就签 NDA。

没有文档的老 S7-300 能用 AI 吗？ 这是它最有用武之地的地方。逐块读没有符号的 STL、跨块追信号、反推功能规格；关键仍然是强制证据——每句结论指向代码或文档位置，证不出来的一律留作待确认。新程序就建在这个基础上。

AI 写的代码出错了谁负责？ 检查和交付程序的那个工程师，不是工具。编译器、块库、代码生成器也是这么算的。工程合同里应该写明使用了 AI，责任与担保按合同走。

结论：流程比模型重要

AI 写 PLC 程序在博途里已经能实用。它是帮忙还是添风险，取决于外面的流程：写码前有 FDS，上现场前有仿真，安全握在工程师手里，现场调试由工程师亲自做到底。

作者公司自己的形态也说明了这一点：一个经验丰富的工程师，配一套练熟的 agent，agent 承担前期功夫、测试和文档，决策与责任留给人。反过来说，如果一个团队既没有 FDS 的习惯，也没有仿真的习惯，那么引入任何 AI 工具都只是把不确定提前了一步——代码出得更快，问题出得更晚，现场调试的时候才炸。

我们的整理：这份经验里能拿走的三样东西

• 把"证据"写进流程，而不是写进口号。 "每句话指向代码或文档的位置，指不出来就是待确认问题"——这条规则可以直接搬到任何一次 AI 介入的改造项目里，代价只是多一列备注。
• 用"agent 永不上现场"划边界。 它比"AI 辅助"这类说法清楚得多：范围一刀切在仿真之后，责任归属自然就清楚了。同样的边界我们在写保护那篇里拆过：只做块级写、先预览、不做 PLC 启停。
• 别急着报节省比例。 单步可测，整项目不可测。谁给你一个漂亮的整体百分比，谁大概率没量过。

边界，别把它当成行业结论

• 这是厂商自述。 作者是卖工程服务的，文章顺手在卖"我们有流程"，所有效率数字都出自他们自己的项目，没有第三方复核。
• 单人单团队经验。 "一个工程师 + 一套 agent"是他们的组织形态，不等于任何规模都能照搬。
• 时间数据只有一个点。 51 页图纸 11 分钟是单步、单例，没有分布、没有失败样本。
• Eigen 的版本与许可要求以西门子官方页面为准。 本文按源文 2026-10-26 的表述转述，产品更新很快。
• 安全结论不适用于所有地区。 安全功能"工程师本人写、按常规验证"是他们的项目纪律，不是法规解读；具体项目要按所在地区的机械安全与功能安全要求执行。

站内几条接得上的线

• AI 改博途程序：TIA Openness MCP 的写保护与边界——本文第四节"agent 永不上现场"在工具侧的对应：只读/读写分层、预览、审计留痕。
• 接手遗留 PLC 程序的 4 步取证——第三节那些"没有符号的 STL"具体怎么取证、怎么建基线、怎么验证根因。
• AI PLC 编程：7 个免费实战课，每课都能验收——把"仿真里测过才交付"拆成七节可以自己跑一遍的课。

想让 AI 在自己的博途工程里读块、写块、编译、跑仿真，可以先看 TiaLink：本机网关，工程不出内网。

来源：David Prybisch，《AI in PLC Programming: What Works in TIA Portal Today》，Prybisch Automation，2026-10-26。原文链接：https://prybisch-automation.eu/en/blog/ai-plc-programming。五步流程、51 页图纸 11 分钟、五条规矩、Bitkom（604 家企业）与 VDMA（144 家）数据、Eigen 的版本与许可要求、五个承包商问题均出自原文；两张对照表、"我们的整理"与"边界"为我们整理，非原文内容。原文头图为流程示意图（FDS → 仿真 → CPU），封面按站内规则改用图库实拍。

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