工控编程领域的 AI 局限性
问
我是一个工控程序员，离散行业，主要服务于汽车零部件工厂，我想要在工控编程上与 AI 合作完成一些编程任务，但是我能想到的潜在的可能限制合作效率的包括如何用 ai 易懂的语言准确描述设备的机械设计结构，以及这些机械结构之间一般是怎样合作的常识。以及工控编程中一些基本功能和逻辑的实现方法，请帮我继续分析还有哪些方面是合作瓶颈
答
（From Gemini 3 Pro Deep Research）
确定性与概率性的鸿沟：离散制造行业工控编程中人机协作的深度瓶颈分析
执行摘要
随着工业4.0向工业5.0的演进，人工智能（AI）——特别是大型语言模型（LLM）和生成式AI——正逐步渗透至工业控制系统（ICS）的核心开发流程中。对于身处离散制造行业，尤其是服务于汽车零部件工厂的工控程序员而言，利用AI辅助编程、逻辑生成及系统调试已成为提升效率的关键路径。然而，工业自动化的核心属性是确定性（Determinism）——即特定的输入必须在严格的时间窗口内产生绝对可预测的输出；而当前的生成式AI本质上是**概率性（Probabilistic）**的，其输出基于统计可能性而非逻辑真理。这种根本性的二元对立，构成了人机协作的深层结构性矛盾。
本报告旨在全面剖析工控程序员与AI协作过程中的多维瓶颈。除了用户已识别的“机械结构描述难”与“常识匮乏”外，本研究基于广泛的文献分析，揭示了更为隐蔽且致命的制约因素：**符号落地问题（Symbol Grounding Problem）**导致的物理语义断层、时序逻辑与扫描周期的认知缺失、图形化语言（如梯形图）的标记化困境、以及安全关键系统对概率性代码的信任危机。报告将深入探讨如何通过知识图谱（Knowledge Graphs）、检索增强生成（RAG）以及闭环验证架构来跨越这些鸿沟，为构建下一代工业Copilot提供理论依据与实践路径。
第一部分：语义鸿沟——物理实体的语言化困境
工控编程不仅仅是代码的编写，更是物理世界的逻辑映射。用户提出的核心痛点之一是如何用AI易懂的语言准确描述设备的机械设计结构。这一问题的本质，是人工智能领域经典的符号落地问题（Symbol Grounding Problem） 。在离散制造场景中，”气缸”（Cylinder）不仅是一个名词，它包含了几何尺寸、运动行程、传感器类型（磁性开关或光电）、气路配置（单控或双控）以及与其他机构的物理干涉关系。
1.1 机械结构的语言序列化带宽瓶颈
人类工程师通过图纸（CAD）和三维模型来理解机械结构，这是一种高带宽的并行信息处理过程。而LLM主要处理一维的文本序列（Token）。将三维的、动态的机械约束压缩为一维的线性文本描述，必然导致信息的有损压缩。
1.1.1 空间关系与运动学的隐性知识丢失
在汽车零部件装配线中，一个简单的“抓取-放置”（Pick-and-Place）单元可能包含三个轴的联动。当程序员向AI描述“将零件从A点移动到B点”时，人类工程师隐性地知道必须遵循“Z轴抬起 -> XY平面移动 -> Z轴下降”的避障逻辑。然而，AI缺乏具身智能（Embodied Intelligence），若不显式地描述“安全平面”和“干涉区”，AI生成的代码往往会生成直接插补路径，导致设备碰撞 。这种“显式描述”的需求极大地降低了合作效率。如果程序员需要花费比写代码更多的时间来向AI解释“为什么气缸伸出前必须检查夹具状态”，那么AI作为效率工具的价值就被抵消了。研究表明，自然语言在描述复杂的运动学链（Kinematic Chains）时存在固有的模糊性，这种模糊性在工业场景中是不可接受的 。
1.1.2 机械“常识”的本体论缺失
用户提到的“机械结构之间如何合作的常识”，在AI领域对应的是**领域本体（Domain Ontology）**的缺失。通用LLM（如GPT-4）训练于互联网文本，它知道“气缸”是机械零件，但不知道在汽车焊接夹具中，定位销（Locating Pin）必须在压紧臂（Clamp Arm）动作之前到位。
这种常识的匮乏导致了严重的逻辑漏洞。例如，在设计一个旋转工作台的控制逻辑时，AI可能忽略了“转台转动前必须通过气缸解锁，转动到位后必须重新锁定”的机械互锁逻辑。因为在通用的文本数据中，这种特定的离散制造约束极为稀缺 。现有的解决方案试图通过P&ID（管道仪表流程图）提取逻辑，但即使是多模态大模型（Multimodal LLM）在将视觉图纸转化为逻辑网表（Netlist）时，也经常无法正确识别虚线（信号流）与实线（工艺流）的区别，导致逻辑连接错误 。
1.2 从自然语言到结构化知识图谱的演进
为了突破这一瓶颈，工业界正在探索超越自然语言的描述方式。**知识图谱（Knowledge Graph, KG）**被认为是解决符号落地问题的关键技术 。
通过构建工业自动化专属的知识图谱，程序员不再需要描述“常识”，而是将项目特定的物理约束（如传感器配置、执行器类型）注入到图谱中。当AI生成代码时，它通过检索增强生成（RAG）查询图谱，从而“知道”在移动轴之前必须查询哪些传感器的状态 。然而，目前构建这种高保真图谱本身就是一个巨大的工程量，构成了新的“冷启动”瓶颈。
第二部分：代码生成的语法与逻辑困境——IEC 61131-3的特殊性
用户关注“基本功能和逻辑的实现方法”。与IT行业的Python或Java不同，工控编程语言（IEC 61131-3标准）在语法结构、执行机制和数据稀缺性上，为AI带来了独特的挑战。
2.1 梯形图（LD）的“ASCII艺术”与标记化失效
梯形图是离散制造行业最通用的语言，它本质上是图形化的。LLM是基于文本Token训练的，它们无法“看”到梯形图的视觉结构。
2.1.1 标记化（Tokenization）的错位
现有的研究尝试将梯形图转换为XML或ASCII字符画供AI学习 。然而，OpenAI等主流模型的Tokenizer对空格和特殊字符的处理方式，往往会破坏ASCII画的对齐结构，导致AI“幻视”出不存在的电路连接 。例如，一个并联触点在ASCII画中可能因为少了一个空格而变成串联触点，这种细微的视觉差异在逻辑上是“与”门和“或”门的本质区别，直接导致控制逻辑错误。
2.1.2 缺乏高质量的训练数据
GitHub上拥有数以亿计的Python代码库，但公开的PLC代码（尤其是梯形图源文件如.L5X,.ACD,.S7P）极其稀缺 。这导致LLM在生成PLC代码时，往往在进行“方言迁移”——试图用C语言的逻辑写结构化文本（ST），或者用Python的思维写梯形图。
这种数据稀缺性还体现在厂商特定的指令集上。西门子（Siemens）、罗克韦尔（Rockwell/Allen-Bradley）、倍福（Beckhoff）虽然都支持IEC 61131-3，但其系统功能块（如定时器TON、计数器CTU、通信块TSEND）的调用语法截然不同 。AI经常混淆这些方言，例如在西门子SCL代码中调用罗克韦尔的指令，导致编译失败。
2.2 实时性（Real-Time）与扫描周期（Scan Cycle）的认知盲区
这是工控编程与通用软件开发最大的区别，也是AI最难跨越的逻辑瓶颈。
在Python中，time.sleep(5)会让程序暂停5秒。但在PLC中，程序是循环扫描执行的（Scan Cycle），通常周期在10ms-50ms之间 。如果在PLC代码中写入阻塞式等待（Blocking Wait），会导致扫描超时，触发看门狗（Watchdog Timer）报错，进而使CPU停机，导致生产线全线瘫痪 。
2.2.1 竞态条件（Race Conditions）的隐患
AI生成的逻辑往往倾向于线性思维，忽略了扫描周期的时序性。在离散控制中，I/O刷新通常在扫描周期的开始或结束进行。如果AI生成的代码在一个周期内多次读写同一个输出变量，只有最后一次写入会生效。这种**“最后写入优先”**的机制常常被AI忽略，导致逻辑看起来正确，但实际执行动作却无法触发 。
此外，对于高速计数或中断任务，AI难以理解“中断优先级”的概念，生成的代码可能将关键的高速逻辑放在低优先级的循环任务中，导致丢步或控制精度下降。
2.3 结构化文本（ST）的各种方言与标准化难题
虽然结构化文本（ST）在形式上接近Pascal，更适合LLM生成 ，但不同厂商的实现细节差异巨大。
* 变量声明： 倍福TwinCAT需要在VAR…END_VAR块中显式声明，而某些脚本化环境可能支持动态类型（虽然少见）。AI容易忘记变量声明，导致编译错误。
* 指针与引用： 某些高级PLC支持指针（Pointer）和引用（Reference），而传统的PLC严禁使用指针以防止内存泄漏。AI如果照搬C++的经验使用指针，可能会在不支持该特性的PLC上报错，或者在支持的PLC上造成内存溢出的严重安全隐患 。
第三部分：系统性瓶颈——工程落地的现实阻碍
除了代码编写本身，工控编程还涉及到庞大的工程上下文管理、安全验证和遗留系统集成。这些系统性因素构成了合作效率的“最后一公里”瓶颈。
3.1 上下文窗口（Context Window）与项目结构的碎片化
一个完整的汽车零部件产线PLC项目可能包含数千个标签（Tag）、数百个程序块（POU/Routine）、复杂的用户自定义数据类型（UDT）以及庞大的硬件配置 。
* 上下文丢失（Lost-in-the-Middle）： 即使是最新的长窗口模型（如Claude 3 200k, Gemini 1.5 Pro 1M），在一次性处理整个PLC项目导出文件（如几百兆的XML）时，也会出现注意力分散，遗漏关键的变量定义 。
* 局部幻觉： 当程序员只给AI提供一个程序段（Subroutine）让其优化时，AI缺乏全局标签数据库（Global Tag Database）的上下文。它可能会凭空创造局部变量（如temp_Start），而不是使用系统定义的全局变量（如HMI_Start_PB），导致代码无法与HMI或SCADA系统连接 。
3.2 标签映射（Tag Mapping）与语义一致性
在汽车行业，标签命名往往遵循严格的标准（如ISA-88或各车企的专有标准，如Daimler Integra标准）。
* 语义断层： AI理解“启动水泵”，但它不知道在当前项目中，“启动水泵”对应的标签是H01_P101_Cmd_Auto还是Area2_Pump_Run 。
* 手动映射的工作量： 程序员往往发现，让AI生成逻辑后，需要花费大量时间手动查找替换变量名，这比自己写代码还要慢。虽然RAG技术可以缓解这一问题，但建立高精度的标签索引本身极具挑战性 。
3.3 安全关键（Safety-Critical）系统的信任危机
汽车零部件生产涉及大量高风险设备（机器人、压力机、激光焊接）。安全PLC（Safety PLC）的逻辑必须符合ISO 13849或IEC 61508标准，要求达到PL d或SIL 3等级。
* 概率性 vs 确定性： AI的输出是概率性的，可能在99次正确后，第100次生成一个危险的逻辑（例如：急停复位后自动启动设备，而不是等待人工确认）。在安全领域，0.1%的错误率也是不可接受的 。
* 验证成本（Verification Tax）： 对AI生成的安全代码进行形式化验证（Formal Verification）或人工审查的成本极高。如果审查一个复杂的安全逻辑比从头编写它还要费时，那么合作效率就是负值。目前缺乏自动化的“AI代码安全验证器”来充当“看门人”角色 。
3.4 遗留系统（Brownfield）的集成包袱
大多数汽车工厂并非新建（Greenfield），而是充满了运行了十几年甚至几十年的旧设备。
* 代码风格冲突： AI倾向于生成结构清晰、模块化的现代代码（如面向对象编程OOP的扩展）。然而，老旧系统可能充斥着大量的跳转指令（JUMP/LABEL）、绝对地址寻址（%M0.0）和非结构化的梯形图。
* 集成困难： 将AI生成的现代化功能块集成到“意大利面条式”的旧代码中，往往会引发兼容性问题，甚至破坏原有的时序逻辑 。
第四部分：跨越瓶颈的未来架构——从Chatbot到工业Copilot
为了解决上述瓶颈，行业正在从简单的对话式AI转向深度集成的工业Copilot架构。这需要引入新的技术栈和工作流。
4.1 检索增强生成（RAG）与特定领域知识库
解决上下文和方言问题的核心是RAG技术。
* 技术路径： 建立包含PLC厂商手册（PDF）、过往项目代码库（L5X/XML）、电气原理图（EPLAN导出）的向量数据库。
* 实施效果： 当程序员要求“写一个西门子S7-1500的气缸控制块”时，AI首先检索西门子的编程规范和项目中的UDT定义，然后生成符合方言和项目结构的代码 。
* 解析挑战： 这需要专门的解析器（Parser）来处理非结构化的PDF表格和复杂的XML层级结构，这是目前的研发热点 。
4.2 闭环验证架构（Closed-Loop Verification）打破“开环生成”的局限，引入仿真反馈。
* 工作流：
* AI生成代码。
* 自动调用编译器（如TIA Portal Openness API）进行语法检查 。
* 若编译报错，将错误信息回传给AI进行自我修正（Self-Correction）。
* 在数字孪生环境（如PLCSIM Advanced, Factory I/O）中运行仿真测试用例 。
* 只有通过仿真验证的代码才提交给人类工程师。
* 价值： 这种**代理工作流（Agentic Workflow）**可以将AI从“辅助写手”提升为“初级工程师”，大幅降低人类的验证负担 。
4.3 形式化方法与运行时监控（Runtime Shields）
针对安全问题，引入确定性的“盾牌”（Shields）。
* 原理： 在AI生成的控制策略外层，包裹一层由传统确定性算法编写的“安全包络”（Safety Envelope）。
* 机制： 无论AI生成的逻辑如何，安全包络实时监控系统的状态。一旦AI的指令可能导致碰撞或违反安全互锁，安全盾牌立即拦截并执行安全动作（如停机）。这允许在非安全区域利用AI的灵活性，同时保证系统的底线安全 。
第五部分：行业特定建议与实施路线图
针对汽车零部件行业的工控程序员，结合上述分析，提出以下具体的合作策略。
5.1 建立标准化的“提示工程本体库”
不要试图用自然语言描述一切。建立一套标准化的提示模板（Prompt Templates）：
* 输入/输出定义： 显式列出所有涉及的传感器和执行器的变量名及类型。
* 状态机描述： 使用PackML（ISA-TR88）状态模型描述设备行为（如：Starting, Execute, Holding, Aborting）。AI非常擅长处理状态转换逻辑。
* 安全约束声明： 在每个Prompt中明确“前置条件”（Pre-conditions）和“后置条件”（Post-conditions）。
5.2 采用“混合语言编程”策略
* 梯形图（LD）用于互锁与诊断： 保持主程序和安全程序使用LD，便于维修人员排查。这部分逻辑简单，可由人工编写或通过AI辅助生成框架。
* 结构化文本（ST）用于复杂算法： 将数据处理、运动控制计算、伺服凸轮曲线生成等复杂逻辑封装在功能块（FB）中，这部分由AI生成。AI在生成ST方面的表现远优于LD 。
5.3 数据治理先行
在引入AI之前，必须对工厂的代码资产进行治理。
* 标准化UDT： 统一所有设备的数据结构（如所有气缸都使用typeCylinder结构体）。
* 统一命名规范： 消除随意缩写，确保标签名称具有语义可读性（如使用Station1_Gripper_Open而非M10.0）。
只有数据结构化程度高，AI的上下文理解能力才能发挥作用。
5.4 拥抱“人机回环”（HITL）开发模式
将AI视为“结对编程”的伙伴，而非全自动生成器。利用AI生成单元测试脚本（Unit Tests），对自己的代码进行验证。AI在编写测试用例方面往往比编写控制逻辑更具优势，且风险更低 。
结语
工控程序员与AI的合作瓶颈，本质上是物理世界的刚性约束与数字模型的概率弹性之间的冲突。从符号落地的语义鸿沟，到IEC 61131-3的语法方言，再到安全确权的制度壁垒，每一个环节都要求我们不仅要是代码的编写者，更要成为系统架构的设计者。通过引入知识图谱来“锚定”常识，利用闭环仿真来“收敛”概率，采用混合语言策略来“规避”短板，我们可以在确保确定性安全的前提下，逐步释放AI在离散制造领域的巨大潜力。
未来的工控编程，将不再是逐行敲击梯形图，而是编排一个个智能体（Agents），在数字孪生的沙箱中演练、进化，最终将最优的控制策略部署到物理产线——这才是工业5.0时代程序员的终极形态。
想
- 对于工控编程这种系统性的工程来说，目前的 chat 范式很难满足，它需要专用知识库，长文本背景信息，以及对工业实体控制逻辑的深入理解。
- 目前的 AI 对于机械和电气图纸的识别能力尚未针对性加强，目前在能力范围之外，倘若图纸的形式不改变，那日后必定会出现识图能力很强的 AI 可以把图纸里的有效信息转化为更容易被 AI 理解的形式。
- 未来能解决复杂问题，能完成系统级项目的 AI 大概率是经过针对加强的，而且需要多模态共同合作。
- 至于工控编程的梯形图难题，个人认为并不是问题，梯形图的出现和广泛使用是因为工控程序员的编程能力和专业性不够，这种编程形式本质上并没有任何优势，如果每个行业都尝试把自己改造成连小学生看了都能理解的样子，那乱套了。所以以后只会写和看梯形图的工程师逐渐消失，编程语言可以被更高级的语言代替。必定是更利于 AI 理解的。