工业控制遇上AI：宏集DC-Pi Open如何融合PLC、HMI与边缘AI

工业设备的智能化正在改变传统自动化系统的架构。过去，PLC负责控制，HMI负责显示与操作，工业PC或其他计算设备负责数据处理和视觉分析。现在，机器视觉、边缘计算和AI进了工业现场之后，设备要处理的信息越来越多。

这也带来了一个新问题：AI能力如何进入工业控制系统，而不让设备架构变得更加复杂？

宏集Berghof推出DC-Pi Open工业显示控制器，提供了一种开放式的实现方式：以工业Linux计算平台为基础，将显示、控制与边缘计算结合，并通过扩展接口进一步支持AI计算。

工业AI需要解决的不只是算力问题

在工业场景中，AI很少单独存在。拿视觉检测来举例，摄像头采集图像，AI模型识别，PLC根据结果执行控制，HMI向操作人员反馈设备状态。传统架构下，这些功能可能分别部署在视觉系统、工业PC、PLC和HMI上。这样的系统当然可以做出来，但硬件数量、通信链路和软件维护也会随之增加。

所以一台工业AI控制器要面对的问题不止是AI算力够不够，还有AI如何与PLC控制逻辑连接、AI计算能不能在设备本地完成、现有的软件开发工具还能不能继续用、后续增加算法、数据分析功能时，硬件是否容易扩展等问题。

宏集DC-Pi Open控制器就是从这些实际问题出发，在一个开放的工业计算平台上，同时承载控制、显示和边缘计算任务

DC-Pi Open

是控制器，也是工业计算平台

硬件配置上，宏集DC-Pi Open显示控制器基于Raspberry Pi平台，8 GB RAM，32 GB Flash，两个M.2扩展接口可以接AI加速器、SSD这类外设。

这种架构的核心特点是开放。软件层面，用户可以按项目需求选CODESYS、Node-RED、Python，或者任何能跑在Raspberry Pi上的软件，不必绑定某一种固定环境。

也就是说，同一个平台可以承担不同类型的任务：

CODESYS：用于工业控制和自动化程序开发。

Node-RED：适合数据流处理、设备通信和系统连接。

Python：可以用于数据处理、算法应用及其他定制开发。

Linux生态：为后续软件扩展和第三方应用提供更大的选择空间。

对OEM厂商和系统集成商来说，这种开放性让软件可以按设备的实际需求来组合，整个项目不用被单一平台限制。

控制、HMI与AI能力

让三种能力在设备端协同

DC-Pi Open显示控制器的另一个特点，是将工业显示与计算能力结合在一起。

宏集DC-Pi系列提供7英寸、10.1英寸和15.6英寸等显示规格，提供触控操作和可视化能力。

这样设备端就能形成一个比较完整的架构。控制层由CODESYS执行控制逻辑，计算层在Linux环境里跑数据处理、Python或AI应用，交互层用HMI显示设备状态、参数和分析结果。如果进一步通过M.2接口连接Hailo AI加速器，还可以增加边缘AI推理能力。

AI开发工作流程

AI加速、预测性维护、状态监测和图像处理等都是此类控制平台的重要应用方向。在这种架构中，AI负责识别和分析，PLC负责确定性控制，HMI负责信息呈现。三者合在一起，设备就能在本地走完从数据采集、分析判断到控制执行的整个流程。

AI能力适合进入哪些工业场景

宏集DC-Pi Open工业AI显示控制器更适合那些需要在传统控制基础上增加计算、视觉或数据分析能力的设备。

1

AI视觉检测

摄像头采集产品图像，缺陷识别、产品分类、装配检测都在设备侧完成。流程大致是图像采集、AI分析、控制器判断、执行机构动作。AI认出异常产品后，把结果交给控制逻辑，设备执行剔除或者报警。

2

预测性维护与状态监测

设备运行时会持续产生温度、振动、电流这些数据，用边缘计算在本地分析，识别设备状态变化，异常趋势一出现就预警。这种方式适合需要持续监测、又不想把原始数据全传到云端的设备。

3

机器人与柔性自动化

分拣、装配这类应用里，设备经常要根据视觉或传感器信息动态调整动作。把目标识别、数据处理和控制逻辑放在同一台设备上，能省掉不同计算节点之间的数据交互。

4

智能设备升级

对于已经采用PLC控制，但后续需要增加视觉、数据分析或AI功能的设备，开放式平台也可以提供一种渐进式升级路径。不用为了加一项新功能，就重新设计整套控制架构。

为什么开放性对工业设备很重要

工业设备通常具有较长的生命周期。一台设备今天可能只需要PLC控制，几年后也许需要增加数据采集、机器视觉甚至AI算法。控制平台本身如果没有扩展能力，每加一种功能，都可能得再上一套新的硬件和软件。

宏集DC-Pi Open显示控制器采用开放式Linux平台，可以根据实际需求选择软件，并通过M.2接口扩展AI、存储等功能。这种方式更接近工业设备实际的迭代过程：基础控制 → 数据处理 → 视觉应用 → AI计算；功能可以随着设备需求逐步增加，而不是一次性确定所有能力。

对于设备制造商来说，这也意味着更大的开发自由度；对于系统集成商而言，则可以基于同一硬件平台构建不同的软件应用。

重新思考控制架构

工业AI落地后，AI并不会独立存在。它需要与PLC、HMI、传感器、视觉设备、机器人以及上层系统协同工作。所以在传统自动化架构外面再挂一台AI工控机之前，有些应用更适合回到设备整体架构，重新思考控制和计算的关系。

宏集DC-Pi Open工业AI显示控制器给的就是这么一个选项：工业控制 + HMI显示 + Linux计算 + AI扩展。它并不意味着在所有场景里替代传统PLC、工业PC或者专业视觉控制器。大型产线、复杂运动控制、功能安全这类应用，还是要按实时性、I/O规模、通信协议和安全要求去具体选型。

但对那些希望在一台设备上同时做控制、可视化、数据处理和AI扩展的OEM设备及自动化项目来说，宏集DC-Pi Open显示控制器可能是个值得尝试的选择。

结语

工业AI真正进入生产现场后，重点并不只是增加一块AI加速卡，而是让AI计算能够与原有的自动化系统形成有效协同。

宏集DC-Pi Open显示控制器通过开放的软件生态、工业显示控制和M.2扩展能力，将控制、计算与AI应用连接到同一平台。这种开放架构可以在现有自动化基础上，逐步增加计算和智能分析能力