2022年11月30日，ChatGPT上线，2个月内用户过亿。
2023年12月6日，Gemini1.0出世，科技巨头全面入局AI竞赛局面。
2024年2月5日，Sora发布，所有人都觉得它要颠覆整个影视创作行业。
2025年1月20日，DeepSeek R1面市，刷屏在国内各个社交平台，中国开源模型撼动全球。同年，Manus登台，AI不再是工具，Agent时代正式开启。
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从2022到2026，短短几年间，AI已从简单的对话式变成能听、能看、能做的智能体。而在这场盛大的狂欢宴上，几家欢喜几家愁。
朋友圈里，论坛上，关于“AI会不会取代人类”的讨论热度不停。再这样发展下去，AI什么都能做，人，还能做什么？工厂里的工程师花了15年才得心应手的代码，被AI几秒钟编写出来，这15年难道白干？
「不，当然不白干！」
现在暂且把这几年的AI发展看作是一套工程的技术革新，回看人类技术史上的每一次变革，从无到有，从有到优，每一次量质更迭的过程中虽然淘汰不少人，但都离不开人。
顺应这一AI潮流，SCADA系统也迎来迭代升级的关键节点。立足贴合工程师的实操需求，SCADA将AI深度内置，使其逐渐成为系统的原生动力。SCADA与AI融合应用的新篇章正式开启。
SCADA不是一天智能化的
「SCADA发展到现在，不是一步就踏入了智能门。」
第一代SCADA（1960年代）：
继电器+面板仪表。
没有电脑，没有网络。操作员的工作就是在一面墙的仪表盘前来回走，温度高了拧阀门，压力低了按按钮。一个工厂养几十个"看表工"，这就是最早的工业自动化。
当时有人说：计算机一旦进入工厂，看表工会消失。
第二代SCADA（1970-80年代）：
小型机+专有协议。
PDP-11进来了，数据开始自动采集了。看表工确实消失了——但他们没有失业，他们坐进了控制室，面前的仪表盘变成了一块CRT屏幕。他们从"看表工"变成了"操作员"，一个人能管的设备比以前多了10倍。
第三代SCADA（1990-2000年代）：
PC+Windows+开放协议
Wonderware、iFIX、WinCC出现，组态软件可以在普通电脑上跑了。有人又跳出来说：傻瓜化软件会让工程师失业。
「结果呢？」
结果SCADA系统部署量翻了又翻。以前只有大型化工厂、电网才用SCADA，现在自来水厂、食品加工厂、甚至写字楼都有SCADA系统。工程师的需求量，从来没有下降过。
不知你们有没有发现这其中的一个规律，SCADA技术一直在改变，每一次技术升级，使用者的身份都会发生变化，从“看表工”到“操作员”再到工程师，淘汰的都是重复性的体力劳动，创造的都是更复杂的脑力需求。
拥抱AI，拥抱智能体
「AI浪潮如此之迅猛，中控SCADA是如何做的呢？」
2025年，中控SCADA在夏季发布会上发布了业内首个AI-Native SCADA平台，什么是AI-Native? 这不是对SCADA进行简单的AI附加，而是致力于把AI镶嵌进中控SCADA的内核，让它产出每一份结果的流程更加的自控、自主和智能。
中控SCADA内置AI大模型
TPT时间序列大模型
中控SCADA与中控自研的TPT时间序列大模型结合，能够实现AI数据预测与AI趋势预测，针对不同行业/装置进行场景化优化，精准预测工艺参数变化趋势，让企业的维护与能耗优化可预知性。
文生/图生3D组态大模型
给它一段文字描述或者拍一张照片扔进去，它能直接生成3D模型，文生3D提示词的时候可以借助DeepSeek生成，支持glb、obj、fbx等格式的静态模型。工程师用它可以快速构建3D组态画面，结合3D数字孪生，实现映射物理设备状态，实现三维可视化监控与仿真。
除了大模型，中控SCADA还支持多个AI Agent功能板块，如下：
报警分析Agent
对SCADA系统持续产生的报警信息及报警描述进行统计分析，包括（报警持续时间、报警等级分布、高频报警位号等）报能够识别重复报警、无效报警、报警限不合理等问题，并给出量化的优化建议
报表分析Agent
日报、周报、月报、季报、年报等报告能基于TPT完结合业务场景和分析维度，对已生成的报表文件进行数据分析，让工程师不再是数据的搬运工，更加倾向于对数据做出判断，提出优化措施。
AI智问
内置于工程管理软件中，可以回答SCADA软件使用中的常见问题。工程师在使用SCADA的过程中，遇到问题不用再去翻手册找答案，直接在工程软件里把疑问抛给AI，几秒钟内便能解决。除此之外，还全面接入DeepSeek大模型，支持在中控AI模型与DeepSeek模型之间灵活切换。
AI编程小助手
帮助解决编程相关问题，工厂里的代码不用只靠手搓，支持生成VBScript、Python等各种语言的代码，对已知代码进行分析、判断和优化，解答关于编程语言、框架、工具的问题。
就在2026年4月底，中控SCADA春季发布会还推出电子签名、AI OEE和AI SPC三大Agent，它们与TPT预测、AI报表分析形成闭环，从“看见数据”到“理解数据”再到“优化运营”。SCADA从纯监控工具逐渐升级为运营管理平台。
中控SCADA的“AI Agent矩阵”不仅是以微笑的姿态迎接“AI浪潮”，更是对其自身进行一场深刻的进化，每次进化的过程中确实会影响一些人，但有些人，却从不曾离开。
不是被替代，是被重新定义
读到这儿，你应该有点明白了。世界一直在螺旋式无止境前进。不论是当今AI这股“大风”有多凶猛、SCADA技术如何一步步高阶升级，还是曾经人人谈之色变的“大数据取代人工”，几乎每一次技术跃迁，我们都会感到焦虑，只是焦虑的角色不同罢了。
但每次结果都是一样的，因为技术不会消灭人，它消灭的，是旧有的工作方式。
SCADA+AI淘汰的不是工程师，而是那些只依赖“记忆操作步骤、手写重复代码、手动整理报表、被动响应报警”的旧能力。确定性的、重复性的、可被规则化的事情交给AI；不确定的、突发的、异常的、需要临场判断的依旧需要工程师。
真正让一个工厂高效运转、让一条产线持续优化、让一次故障被提前化解的，永远是站在屏幕前、拿着平板、或者通过手机远程决策的那个人。
那个人，是你，是工程师，是每一次技术浪潮中，选择“向上走”的人。