非标准真实工业世界”

但 AI 目前最不擅长的是：

“非标准真实工业世界”

比如：

• PLC 为什么偶发报警
• 气缸为什么卡顿
• Modbus 为什么丢包
• 伺服为什么震动
• AOI 为什么误检
• 网口 EMI 干扰
• ONT 为什么高温掉线
• 产线为什么偶现 NG

这些没有标准答案。

必须结合：

• 经验
• 现场
• 示波器
• 协议分析
• 工艺理解

• 未来工厂会大量需要：

   

• 你的最佳路线（非常适合你）

  结合你目前积累，我建议：

  第一层（核心）

  继续强化：

  • C/C++
  • Linux
  • 网络
  • PLC
  • 工业通信

  例如：

  • Modbus
  • OPC UA
  • MQTT
  • EtherCAT
  • Profinet

  ---

  第二层（高价值）

  学习：

  • OpenCV
  • YOLO
  • 工业视觉
  • Python AI推理

  用于：

  • AOI
  • OCR
  • 缺陷检测

  ---

  第三层（未来竞争力）

  学习：

  • 边缘AI
  • 工业网关
  • AI Agent
  • 本地部署模型

  比如：

  • 工厂知识库
  • 设备故障分析
  • AI辅助调机

  AOI智能检测	懂视觉+产线
  预测性维护	懂设备+AI
  工业边缘计算	懂Linux+PLC
  智能测试设备	懂硬件+软件
  工业机器人	懂控制+算法
  工厂数据平台	懂MES+通信