近年来，人工智能在工业领域的应用愈发广泛。从车间的自动化检测，到生产节拍的智能优化，再到如今的 西门子AI编程软件，人们开始真正感受到这股技术浪潮带来的冲击。
其中，2025上海工博会西门子推出的 AI 编程工具无疑是一个焦点。它能通过自然语言生成 PLC 程序、并且还能加上清晰的注释，这让很多制造业工程师第一次直面一个问题：未来的编程工作，是不是会被 AI 取代？
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AI编程，到底能做什么？
传统的自动化工程师编程，尤其是在 PLC 和机械手应用中，往往需要工程师手工完成：
定义输入输出信号；
编写逻辑控制代码；
调试每一个动作的顺序与延时；
优化运行路径，避免干涉和冲突。
这些工作量巨大，而且存在重复性。比如在桁架机械手的多工位上下料中，每增加一个工位，就意味着需要写一大段类似的逻辑。
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而 AI 编程的优势就在于：
自动生成代码 —— 工程师只需要用自然语言描述需求，比如“让桁架机械手从A工位抓取工件，放到B工位，完成后返回原点”，AI 就能快速生成基础逻辑。
快速调试与修改 —— 如果需要调整，只需再次用语言描述修改，AI 即可重新生成或优化。
智能路径优化 —— 在复杂的搬运场景中，AI 能结合算法找到更优的运行路径，减少能耗与节拍时间。
辅助故障诊断 —— 当机械手出现异常停机，AI 能结合运行数据提供可能的原因和解决建议，帮助工程师快速恢复生产。
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桁架机械手作为典型的自动化设备，广泛应用于上下料、搬运、码垛、装配等工序。它们的特点是：结构直观、动作重复、工序固定，但工位复杂、路径多变。
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这正好契合了 AI 编程的应用场景：
多工位上下料
在一条生产线上，桁架机械手往往需要在多个工位间来回搬运。
传统做法：工程师要逐一设定坐标点、路径和逻辑。
AI 辅助后：只需描述“从工位1依次搬运到工位5，循环执行”，AI 自动生成完整逻辑，并可根据产线节拍自动优化顺序。
复杂路径规划
当桁架机械手工位数量多、行程长时，路径优化至关重要。
AI 可以结合工艺要求和节拍约束，自动计算最佳路径，避免不必要的等待和冲突。
柔性生产需求
现在很多工厂订单灵活，产品批量小、切换频繁。
AI 编程能在工艺变化时快速生成新程序，大幅减少切换时间，提高设备利用率。
设备诊断与预测性维护
AI 能结合桁架机械手的运行数据（如电机电流、行程时间等），提前预判异常，减少突发停机。
这些能力让桁架机械手不仅是“自动化设备”，更能在 AI 的加持下，成为智能工厂的核心执行单元。
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工程师真的会失业吗？
这是大家最关心的问题。答案是：不会！
原因有三：
AI 只是助手，缺乏工艺理解
AI 可以生成代码，但它无法真正理解一个工厂的工艺逻辑。
比如，在铝材加工中，先夹紧还是先定位？在码垛中，哪种叠放方式更利于搬运？这些判断依赖工程师的经验，而非AI的算力。
复杂问题仍需人类把控
当生产中出现工艺冲突、突发异常，AI 可以给建议，但最终决策必须是工程师做出。
工厂的安全性、稳定性、经济性，依然离不开人工把关。
角色转变：从“代码工”到“系统架构师”
工程师未来的工作重点将从“手写代码”转向“系统设计、工艺优化、生产节拍控制”。
这类工作更具价值，也更难被取代。
换句话说，AI 编程让工程师从“体力劳动”解放出来，走向更高层次的“脑力创造”。
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对企业意味着什么？
对于制造企业而言，AI 编程带来的不是“威胁”，而是“机遇”：
缩短项目周期：编程和调试速度大幅提升；
降低人力成本：减少重复性工作对人力的依赖；
提升生产柔性：快速适应订单切换和产线调整；
增强竞争力：让桁架机械手在更多场景下实现高效、智能化应用。
这与桁架机械手本身的价值相呼应：它们不是为了取代工人，而是为了让企业降本增效、提升竞争力。AI 编程软件的本质，也是如此。
AI 编程的出现，并不是要让工程师“失业”，而是推动他们走向更高价值的岗位。未来的制造业竞争，不是“人和AI的竞争”，而是“谁能更好地利用AI”。
未来，人机协同才是工业的主旋律。AI 不会抢走饭碗，它只会成为你最勤奋的“帮工”。
桁架机械手、机器人第七轴、直线模组
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