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目前DeepSeek已經(jīng)開源算力需求較小，各行各業(yè)都可以自己訓(xùn)練自己的專屬AI了。
相信像西門子三菱這種廠家也已經(jīng)開始時AI的訓(xùn)練，說不定不久后我們就能看到相應(yīng)的應(yīng)用，這可能對各位電氣工程師的工作帶來很大的增益。
我能想到的兩個方面
1.通過AI編寫程序，只要在軟件里給AI講清楚控制邏輯和IO，協(xié)議等，就可以由AI完成編程。且在調(diào)試過程中AI也可以進行協(xié)助。
2.對于最終客戶來說，他們的技術(shù)人員將程序上傳給AI，AI通過邏輯分析能力解構(gòu)程序，AI可以像老師傅一樣回答技術(shù)人員的各種問題。比如M1繼電器的作用是什么？伺服為什么不動了？

個人認為以上對于目前的AI來說并不難，如果做出來了，AI 將會是一個非常好用的調(diào)試工具。時代不會因為個人的好惡而停下腳步，大家也要有心里準備啊。

只能適應(yīng)，這已成趨勢，看軟PLC的快速發(fā)展和滲透就可見一斑。

公司里有些個程序員，原先只會憑空畫葫蘆，但他們現(xiàn)在已經(jīng)可以借助于 AI交互，寫出一些簡單 但成套的PLC程序，而且是全字符的混編（ST+IL）。然后把其中的一部分繁復(fù)的工藝程序拿來問現(xiàn)場的老家伙，得到答案后馬上就加進去。剛開始AI寫出的程序死活都走不通，但架不住他們反復(fù)的現(xiàn)場測試和反饋，最后成功了。

可問題是在這之后，再有類似的問題，只要把關(guān)鍵詞、字符、和條件提出來，AI就可以大差不差的給寫出一個初始框架，這才讓我們意識到被奉獻了。。。。。。。

所以出于現(xiàn)實來說，最好不要去嘗試交互，特別是老工控，因為那會在不經(jīng)意間成為了一個默默奉獻的 AI 訓(xùn)練者。雖然那都是早晚的事兒。