Mark 是一位经验丰富的产品管理高管，拥有二十多年推动工业自动化、楼宇自动化和数字平台创新与增长的经验。
目前担任 Mitsubishi Electric Iconics Digital Solutions 的产品管理总监，他领导的战略举措将复杂技术转化为可扩展、以客户为中心的解决方案。
AI 正在改变软件开发几周前，我让一款生成式 AI 工具构建我父亲曾拥有的日本纸牌游戏的在线版。大约十分钟后，一个可运行的网络应用就准备好了。结果既令人印象深刻，又让人大开眼界。几次提示就生成了功能代码，构建了用户界面，并产生了可运行的应用程序。就在不久前，创建同样的应用还需要大量的工程投入。此类经历展示了 AI 正在多深刻地改变软件开发。开发者现在可以生成代码、构建应用、自动化工作流，并以几年前难以想象的方式加速开发。AI 正日益超越简单的代码生成，进入能够提出修改、运行测试并自动化更大工程过程的代理工作流。作为三菱电机 Iconics Digital Solutions 的 GENESIS 产品管理总监，我的思考立刻从简单的网络应用转向工业自动化软件。如果 AI 能在十分钟内构建一个可运行的应用，那么当同样的能力应用于人机界面（HMI）、监控控制与数据采集（SCADA）、可视化、报表以及其他工业应用时会怎样？回答这个问题揭示了一个重要的区别。AI 正在让软件开发显著更快。工业软件带来了远超生成应用的工程挑战。是的，AI 正在改变工业软件的构建方式，但工程专业知识仍然是确保工业软件在整个运行生命周期内可靠运行的关键。工业软件不仅需要可运行的代码任何拥有当今 AI 工具的人都可以在几分钟内生成可运行的应用。构建网站、仪表盘或简单可视化已不再需要大量的编程经验。工业软件需要的远不止功能代码。想象一个已经使用 Kepware 等工业连接平台收集车间运行数据的制造工厂。AI 可以快速生成用于展示这些数据的网络应用、仪表盘、报告或配置工作流。仪表盘能够正常工作，信息可见，应用展示了概念。然而，运营成功取决于的不仅仅是一次成功的演示。工业软件必须与现有自动化系统集成，在真实环境下可靠运行，并在部署后长期支持关键任务的运营。生成应用的首个版本正变得日益简便。交付组织能够自信部署的工业软件仍然是根本不同的工程挑战，需要在工业架构、网络安全、可靠性、验证、可观测性以及长期运行性能方面的专业知识。专业领域专长决定成败经验丰富的工程师了解工业应用背后的运营需求、必须提出的问题以及在软件准备部署前必须解决的风险。网络安全漏洞，软件组件、工业架构、监管考虑以及长期可维护性都成为工程过程的一部分。AI 生成的应用可能还会引入依赖、API、凭证、数据流或配置假设，这些都必须在部署前审查。可运行的代码展示了应用的功能。工程专长决定了组织是否能够自信地部署该应用。在成熟平台上构建工业应用工程专长是必不可少的，但经验丰富的工程师很少从头构建工业软件。现代工业应用基于已经通过多年真实部署开发、测试和改进的成熟软件平台构建。AI 可以在工业连接平台之上快速生成网络应用，显著缩短开发时间。然而，该应用仅代表解决方案的一层。即使在 AI 更深入工业自动化的情况下，这一原则仍然成立。专为工程打造的代理现在可以生成可编程逻辑控制器（PLC）逻辑、HMI...
