自动化的行业范围很大，而且每个人都有自己工作的侧重领域。测量、系统、阀门、算法、PID整定、控制方案设计、先进控制。强调具体外在形式往往让我们忽视真正重要的事情。理解了自动化的本质就能找准方法，事半功倍。相反只看到自己定义的问题，关心自己研究的方法则容易自说自话，孤芳自赏。酷炫、深刻而工业界不接受的自动控制算法不是太少而是太多了。研究新的方法不断创新，这个道理亘古不变。但是都要防止炫耀锄头忘记种地。AI是不是能提高种地的效率不知道，但是现在颇有点金光灿灿的味道，如果不和AI挂钩都不好意思讲。

我博士的研究课题和主要的工作领域都是先进控制。我一直和工业界一样认为先进控制是一个牛逼的多变量控制算法，所以才工业流行。其实工业界关心的不是算法、模型。我今年才认识到，控制方案的技术难度和执行控制方案的不确定性是如此之大，以至于简单、灵活、安全的先进控制日益壮大。所以现在在先进控制项目中，用操作分析发现问题，用先进控制代替错误的控制方案、补充缺少的控制方案。这是我设计控制器的主要思路。每个控制器的被控变量和操纵变量也被拆分成简单的多个单回路、或者简单几个变量的组合。复杂问题简单化的先进控制反而很受欢迎。当然这和单纯代替PID的先进控制不是一回事。

在过程控制中要想用PID解决多变量问题，只能通过“分”和“合”的至简至优方法，进行复杂控制方案设计。到了现场会发现，大部分的问题都是方案错误和PID参数不合理，掌握整定方法和工作细节，很多都是能自动化的。前几天在一个硫酸装置上做操作分析，一个脱气塔的进出料阀门竟然占到了操作总数的42%，需要整定吗？其实做个顺序控制就能解决问题。我们也曾经改正一个控制回路的组态错误，减少了24%的操作总数。把事情做正确并不需要高深的理论、复杂的技巧，只需要直面问题、持续改进、实事求是、不断学习。

APC和PID在基于操作分析发现问题，理解本质解决问题上是一致的。但是APC提供了更统一可以随时变更的技术架构，基于APC解决方案的控制变量是显式的，控制性能的不同是不理解本质，不同的模型和参数造成的。基于PID的解决方案往往需要重构，以单变量的形式出现。控制结构是基于PID的控制方案的关键。而且控制结构只能是显式的，控制性能也是确定的。APC可以试来试去，将就凑合。但是PID理解不了，设计不出来。

基于PID的解决方案在形式上是没有多变量动态模型的。这一方面说明基于结构和逻辑的方法特点，另一方面也说明理解本质，APC的成功并不严格依靠模型。