杨澜：您好，Prof. Rene Simon，非常荣幸今天能与您相聚，一同探讨工业控制编程这个充满魅力与挑战的领域。您作为 PLCopen 国际组织主席以及 IEC/TC65B/WG7 召集人，在行业内的影响力有目共睹。当下，工业 4.0 如汹涌浪潮席卷全球制造业，您认为工业控制编程在其中扮演着怎样关键的角色呢？
Prof. Rene Simon：杨澜女士，您好！很高兴见到您。在工业 4.0 进程中，工业控制编程堪称是 “幕后的指挥家”。它让自动化生产线、智能工厂里的各类设备，如机器人、传感器、PLC 等，能够精准协作。通过编程，我们赋予这些设备 “智慧”，使其能根据实时生产需求灵活调整动作、优化流程，是实现智能制造柔性生产、高效运作的核心驱动力。
杨澜：听起来确实意义非凡。那近几年，您观察到工业控制编程领域有哪些突出的发展趋势呢？
Prof. Rene Simon：趋势众多，首先是智能化深度融入。借助人工智能与机器学习算法，编程不再局限于预设逻辑，而是能让系统自主学习生产过程中的规律，预测设备故障、优化控制参数，像一些高端制造车间，已开始用 AI 优化生产线的能耗管理。其次，物联网促使设备互联互通，PLC 编程得适应跨网络、跨平台的数据交互，保障数据实时共享且安全可靠，这对编程的通信协议标准化要求极高。再者，模块化与复用性愈发重要，为快速响应市场多变需求，程序员需构建像 “积木” 一样可灵活组合的程序模块。
杨澜：非常清晰的解读。聚焦到人工智能融合这一点，当前工业控制编程与人工智能结合的应用场景主要集中在哪些方面？面临的挑战又是什么呢？
Prof. Rene Simon：目前，在质量检测领域，利用 AI 图像识别技术结合 PLC 控制，能快速精准甄别产品瑕疵，如电子芯片生产中的微缺陷检测；在设备维护上，通过机器学习分析设备运行数据，提前预警故障，安排预防性维护，减少停机时间。挑战重重，一方面，工业现场数据复杂、噪声多，训练高质量 AI 模型难度大；另一方面，懂工业流程又精通 AI 编程的复合型人才稀缺，导致项目落地困难。
杨澜：人才问题确实是各行业发展的关键制约。说到这里，您觉得高校和职业教育机构应如何改革课程体系，培养适应新时代的工业控制编程人才呢？
Prof. Rene Simon：高校课程要打破传统学科界限，将自动化、计算机科学、人工智能等多学科知识融合，设置如 “智能工业控制编程实践” 这类综合课程。引入企业真实项目案例，让学生在实践中掌握新技术。职业教育机构则应强化实操训练，与工业企业紧密合作，建立校内仿真工厂或校外实习基地，按照行业最新标准，如 PLCopen 规范，培养学生熟练编写标准化程序的能力，还可设立短期技能提升班，快速更新工人知识储备。
杨澜：很有建设性的建议。切换到标准化话题，PLCopen 作为广泛认可的规范，在推广过程中，如何平衡大型企业复杂定制化需求与中小企业追求简洁易用、低成本标准化方案的矛盾呢？
Prof. Rene Simon：这是个棘手问题。对于大型企业，PLCopen 提供核心标准框架，同时允许企业在不违背兼容性原则下，利用其扩展机制定制专属模块，满足复杂工艺要求，如汽车制造巨头定制自动化焊接生产线的专用编程模块。针对中小企业，我们开发精简版的标准应用指南，结合开源的符合标准的编程工具，降低使用门槛，举办线上线下免费培训，让它们以低成本上手，逐步进阶到完整应用。
杨澜：很巧妙的平衡策略。随着工业物联网普及，设备 “上云” 大势所趋，这对 PLC 编程的标准化意味着什么？从安全角度考虑，又该如何保障云端控制的可靠性呢？
Prof. Rene Simon：设备 “上云” 要求 PLC 编程遵循统一的云端接入标准，像云服务接口规范、数据格式标准等，确保不同厂商设备无缝对接云平台。安全上，一是强化身份认证，采用多因素认证防止非法登录；二是加密传输数据，用 SSL/TLS 等协议保障数据在云端流转不泄露；三是建立云平台安全审计机制，实时监测异常访问与操作，及时预警处置，这些安全措施都急需标准化，形成行业通用准则。
杨澜：安全无小事，尤其在工业关键领域。如今，全球都在倡导绿色可持续发展，工业控制编程能在这方面有何作为？相关标准化工作如何推进？
Prof. Rene Simon：工业控制编程大有可为。通过优化控制算法，精准调控能源消耗设备，如根据生产负荷动态调整电机转速，降低不必要能耗。标准化方面，制定绿色编程指标体系，量化节能效果，嵌入 PLC 程序作为评估模块；同时，行业协会联合企业制定绿色编程实践指南，分享节能编程案例，推动全行业采用标准化节能方案。
杨澜：明白。在离散制造与流程制造两大领域，由于生产特性迥异，PLC 编程标准化需求有何不同侧重点呢？
Prof. Rene Simon：在离散制造，如 3C 产品组装，生产线切换频繁，标准化侧重于模块化编程，方便快速重组生产线，且设备接口统一，确保机器人、输送机等协同顺畅；还注重人机协作编程规范，保障人员与自动化设备安全高效配合。流程制造，像化工、炼油，核心是连续稳定生产，编程标准化聚焦于可靠的过程控制算法，如 PID 优化算法确保温度、压力精准控制；还有冗余设计编程标准，应对突发故障时维持生产不间断。
杨澜：很详细的区分。再看新兴技术，量子计算已在科研领域初露锋芒，若未来涉足工业控制，PLC 编程将面临怎样超乎想象的变革？
Prof. Rene Simon：量子计算一旦应用，传统基于经典计算机的控制算法复杂度理论将被改写。比如，目前复杂的优化问题求解在量子计算下可指数级加速，但编程人员需重新学习量子算法设计，适应量子比特操控逻辑；同时，量子态的不确定性给工业控制追求的确定性带来挑战，如何在量子体系下确保控制结果稳定、可靠，是全新的探索方向，需要制定全新的编程规范与标准。
杨澜：听起来极具颠覆性。当下，开源软件在工业领域逐渐升温，这给 PLC 编程的版权保护与标准化推进带来哪些机遇与挑战呢？
Prof. Rene Simon：机遇在于开源社区汇聚全球智慧，提供大量可复用代码，能加速 PLC 编程创新，比如开源的通信协议栈可直接助力物联网集成；一些开源的智能控制算法经改造可融入标准模块。挑战是版权界定模糊，企业使用开源代码改造后商用，易引发纠纷；而且开源项目质量参差不齐，筛选适配工业控制严谨需求的代码耗时费力，所以急需建立开源代码使用与版权保护的行业标准。
杨澜：确实需要规范引导。在全球产业链重构的大背景下，不同国家工业控制编程标准如何协同发展，避免形成技术 “孤岛” 呢？
Prof. Rene Simon：各国应依托国际标准组织，如 IEC，加强专家交流与项目合作。在新兴技术领域，共同发起联合研发项目，像 5G 赋能工业控制的编程标准制定；互相认可部分已有兼容标准，降低贸易技术壁垒；定期举办国际研讨会，分享各国产业特色需求与标准实践经验，促进全球工业控制编程标准一体化融合。
杨澜：这对行业发展至关重要。面对中小企业资源有限的困境，它们参与 PLC 编程标准化建设有哪些切实可行的切入点呢？
Prof. Rene Simon：中小企业可从基础学习入手，参加行业协会组织的免费线上标准化讲座，了解基本规范。利用开源 PLC 编程框架，这些框架通常遵循主流标准，在小项目试点应用，积累实践经验；还可与当地大型企业建立配套合作，在合作中学习、遵循大企业的标准化流程，慢慢成长，融入大生态。
杨澜：很实用的建议。从人机交互角度看，如今用户体验备受关注，PLC 编程软件在这方面与标准化要求还有哪些差距亟待弥补呢？
Prof. Rene Simon：差距明显，当前不同品牌 PLC 编程软件操作界面五花八门，新手入门难，人员跨品牌操作成本高，标准化应推动统一界面风格与操作流程，如菜单布局、快捷键设置。而且，在引导式编程辅助上不足，现代软件应利用可视化、交互技术，像智能提示、分步教程，让编程像搭积木一样简单，这方面的功能规范也有待完善。
杨澜：了解。在工业机器人与 PLC 协同作业场景下，编程标准化目前遭遇的难点有哪些？如何破解呢？
Prof. Rene Simon：难点突出，一是通信协议乱象，机器人与 PLC 厂商各有 “方言”，统一通信协议困难重重，导致协同不稳定；二是任务分工模糊，不清楚机器人动作与 PLC 逻辑控制边界，易出现效率低下或冲突；三是编程时对机器人运动特性考虑不足，影响协同精度。破解之道在于行业联合制定统一通信协议标准，如基于 OPC UA 扩展；明确任务分配编程规范，划分清晰边界；构建包含机器人学知识的协同编程库，提升协同质量。
杨澜：很有针对性。展望未来 5 - 10 年，您预测工业控制编程领域可能涌现哪些具有颠覆性的创新？我们当下该如何布局，迎接这些变革呢？
Prof. Rene Simon：未来，生物计算、脑机接口等前沿技术或有惊喜。生物计算利用生物分子独特运算特性，可能为工业控制带来超低功耗、超高并行计算能力；脑机接口若用于工业，操作人员凭借大脑信号就能远程、直观控制设备。当下，科研机构要跨学科攻关，探索技术可行性；行业组织提前拟定前瞻性标准框架，引导企业前期投入研发，高校培养跨学科预备人才，未雨绸缪。
杨澜：太令人期待了。最后，对于广大工业控制编程从业者，在这个快速变化的时代，您有什么箴言或建议，助他们勇立潮头呢？
Prof. Rene Simon：保持学习热情与好奇心是不二法门。时刻关注行业前沿动态，新技术发布；积极参加专业培训、研讨会，与同行切磋；勇于在实际项目中尝试新技术，不怕失败，积累经验；还要投身标准化建设，提升行业视野，为工业控制编程辉煌未来添砖加瓦。
杨澜：非常感谢 Prof. Rene Simon 您今天深入浅出、全面细致的分享，相信这会为工业控制编程领域的前行照亮方向，启发无数从业者奋进。再次感谢！
Prof. Rene Simon：也感谢杨澜女士您专业的提问，很高兴能交流，期待行业更精彩未来！
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