智能技术

很多年前就在做了

这件事也很有意思，不要今天看到火热的AI场景，我们就认为AI将要如何的重要，其实，工业里的智能算法早就在进行，包括边缘层的策略分析、路径优化，运筹与系统工程的发展也是数十年时间了，包括在PLC里实现机器学习这完全是可行的，因为今天的PLC早已不是当年的硬件逻辑指令的控制器了，包括像贝加莱基于RTOS+Windows的PLC（可采用C/C++开发）或APROL平台（可采用Python编程）都可以，因此，不能再按照传统的眼光去看待自动化。

而就控制论本身，在数十年前就已经有各种关于智能化的模型、方法与实践，关键在于“经济性”，就像去年和几个朋友谈到某公司把十多年前许强博士关于驱动的智能算法拿出来用，因为以前这样的算法执行所需的处理芯片成本非常高，而今天FPGA成本已经很低了。

因此，具有经济性了，同样，在过去针对具有复杂动态工况下的多回路PID耦合解耦计算，需要非常较强的处理能力，而传统上，普通的控制器和PC都没有这样的算力，而构建一个高速动态计算网络对于很多工业场景而言又是代价高昂的，而今天ICT技术使得服务器、高实时响应网络、软件算法的测试验证都具有了经济性，才能使得原本自动化领域的很多智能化算法能够被真正投入产业应用，这种应用可以有两种模式，一种是自动化系统借助于AI芯片、软件将算法集成到本地，或者大时间颗粒的大量数据放在云端进行计算，这都取决于哪个更为经济适用，而非谁的技术更牛。

因此，任何的创新都是基于经济性为先导的，技术早就存在了，甚至我们今天讨论的所有这些问题他们都会有二三十年以上的历史渊源了，只是，随着经济性越来越强，这些问题才能被真正投入应用而已。

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我们一切都服务于

制造业用户的价值创造

因此，OT和IT在工业互联网时代姓什么并不重要。一方面，相互要各自发挥自己的擅长的，并以开放的心态相互融合，在规范和标准的接口构建上下功夫，相互融合，共同解决问题。但是，自动化也的确并非传统我们理解的就是PLC，伺服驱动与电机的产品，它早已与数字化、智能化边界模糊，正在成为制造业升级的核心力量。成为工业互联网的OICT融合中的落地执行者。