PLC/DCS系统加速向虚拟化与AI融合转型

根据美国ABI Research 2026年6月24日发布的报告，制造业控制系统的构建正以虚拟化为核心进行重构，预计到2035年，工业人工智能在软件定义自动化中的市场规模将突破50亿美元。这一趋势源于少子老龄化导致的技术人才短缺，以及对柔性生产线和快速响应供应链变化的迫切需求。传统依赖专用可编程逻辑控制器（PLC）和分散式控制系统（DCS）的硬连线架构，正逐步被集中于工业PC或云端的虚拟化环境所取代。这种转变不仅提升产线灵活性，更推动设备投资模式从硬件更新转向持续的软件功能迭代。

报告指出，2025至2035年间，工业AI在软件定义自动化领域的复合增长率将达25%以上，其中DCS软件中AI应用年均增速为25.0%，工业PC为20.1%，虚拟控制器为17.9%。强劲增长背后是高性能计算平台的需求上升——运行复杂AI模型需要强大的边缘或中心算力支持。过去厂商锁定型的封闭系统已难适应当前多品种小批量生产模式，开放生态系统的兴起正在打破原有供应商壁垒，尤其在化工、材料等连续流程行业，已有企业开始推进超越试点阶段的系统级重构。

随着工程师数量持续减少，现场面临技能断层问题。老旧控制系统代码迁移、新设备调试及故障排查等任务高度依赖经验积累，而年轻技术人员难以快速补位。为此，具备自主决策能力的“代理型AI”（Agent-based AI）成为关键解决方案。据ABI Research分析，采用代理型AI可使控制程序开发周期缩短Zui高达50%，工程师得以从重复性编码中解放，转而聚焦系统整体优化设计。通过将熟练技工的隐性知识注入AI基线模型，企业可有效缓解人力不足带来的运营风险，并在国际竞争中获得研发效率优势。

在技术主导权争夺方面，主要厂商呈现差异化战略：德国西门子通过巨额投入虚拟控制技术和工业基础模型，强化其生态系统主导地位；中国SUPCON则提出融合时序工业AI数据与自研通用控制架构（UCS）的开放路径；美国罗克韦尔自动化则侧重提供高灵活性的软件工具链与AI赋能的工程平台。这些动向共同凸显一个趋势：是否采用开放标准已成为用户选择的关键考量。在此背景下，作为跨平台共用基础软件的CODESYS正发挥关键作用，其普及程度直接影响系统互操作性与长期维护成本。

未来发展方向在于构建“代理堆栈”（Agent Stack）与“编排层”，实现多个AI代理在设计、运维全链条协同工作。这意味着传统的SCADA、MES等上层系统将演变为由AI驱动的统一监控中枢，能够整合虚拟控制器、物理资产乃至机器人等多元对象。然而，部署于人形机器人或边缘节点的“物理AI”仍面临动作精准度、安全冗余与环境感知能力的挑战，短期内难以完全替代人工干预。因此，企业应采取分阶段实施策略，在理想愿景与现实约束之间寻求平衡。

对中国制造企业而言，此次变革意味着必须重新评估投资逻辑：不再仅依据硬件法定折旧年限进行设备更新，而需建立能跟上软件迭代节奏的敏捷组织能力。在采购环节，应重点关注控制平台的开放性、与现有系统的兼容性、AI模块的可扩展性及本地化服务支持能力。对于系统集成商和外贸出口企业，需提前布局支持虚拟化架构的解决方案，特别是符合IEC 61131-3等的软件组件，以增强在海外市场的适配性与竞争力。同时，应警惕因过度依赖单一厂商生态而导致的长期锁定风险。