技术上可做，但在绝大多数工业场景里，不建议让 AI 直接驱动 DO/AO（线圈/模拟量）成为最终执行者；更可行的是让 AI 处在“监督/优化层”，输出被 PLC（尤其是安全 PLC/SIS）用确定性逻辑约束后再落到端口。
1) 先定义“接管”的层级（不同层级可行性差很多）
- 直接接管（最激进）
AI 通过通讯直接写 PLC 输出线圈/模拟量，或绕过 PLC 程序直接驱动执行器。- 可行性：低（除非是低风险、非安全相关的辅助输出）
- 主要问题：非确定性、难认证、失效模式不可控、网络/模型故障会变成“输出失控”。
- 受控接管（工程上最常见的“可落地”形态）
AI 不写输出端口，只写“命令寄存器/模式请求/设定值/配方参数”；
PLC 内部用状态机 + 互锁/许可条件 + 限幅/速率限制决定是否执行，并最终由 PLC 写输出。- 可行性：中到高（取决于风险等级与约束设计）
- 建议/旁路（最安全、上线最快）
AI 只给操作员或上位系统建议，由人或既定逻辑确认执行（Human-in-the-loop）。- 可行性：高（很多工厂的 AI 项目第一阶段都这么做）
2) 为什么“AI 直接写输出”通常不可取：关键约束
A. 实时性与确定性
PLC 的控制循环强调固定扫描周期、确定性时序、可证明的边界行为；而 AI Agent（尤其 LLM 类）天然是：
- 推理时延抖动（算力、负载、缓存、模型版本都会影响）
- 输出不确定（同输入不一定同输出）
- 难以用传统方式做“穷尽验证”
这意味着：一旦 AI 变成最终执行者，你很难保证每个扫描周期内的最坏情况（Worst-case）输出是安全的。
B. 功能安全与合规（这是“卡死”的大头）
如果输出端口关联人身/设备安全（急停、门锁、制动、联锁、压力/温度极限保护等），就会落入功能安全体系，需要满足 SIL/PL 等要求。
- 国际电工委员会（IEC）的 IEC 61508 强调基于风险的方法来确定安全功能所需的安全完整性，并贯穿全生命周期过程要求。
- 国际标准化组织（ISO）的 ISO 13849-1 为机械安全相关控制系统（SRP/CS）提供设计与集成指导，并定义/使用 Performance Level（PL）来表征安全功能能力。
现实问题是：目前很难把“开放式 AI Agent”作为安全相关控制逻辑的一部分去做认证/复核（尤其是 LLM 的非确定性与版本漂移）。
C. 网络与安全面扩大（OT 安全）
让 AI 有写权限，本质上是在 OT 控制面引入新的“高权限写入口”。
- International Society of Automation (ISA)/IEC 62443 系列给出了工业自动化与控制系统（IACS）的网络安全要求与过程框架，用于实现和维持电子安全。
- 如果用 OPC Foundation的 OPC UA 做读写，UA 的安全模型关注客户端/服务器与用户认证、通信完整性与机密性等，但具体“必须用到何种机制”取决于现场系统设计与其他标准约束。
一句话：一旦 AI 写输出，就必须按高等级 OT 安全来做隔离、白名单、签名、审计、最小权限，否则事故/攻击面会显著上升。
3) 更可行的落地架构（推荐）
架构原则：AI 在“优化层”，PLC 在“执行层”，安全在“独立层”
（1）安全层：安全 PLC / SIS / 硬接线急停
- 所有安全相关互锁、急停、极限保护：必须独立于 AI，即使 AI/网络/工控机全挂，安全也能动作。
- AI 永远不应拥有“解除安全互锁”的权力（最多申请，由安全逻辑判定）。
（2）执行层：标准 PLC 程序（确定性状态机）
- AI 只能写：设定值/配方/模式请求/任务队列
- PLC 必须做：许可条件（Permissive）、互锁（Interlock）、限幅、斜率限制、超时回退、故障安全态
（3）AI 层：Agent 做调度/优化/诊断
- 典型收益：能耗优化、节拍优化、预测维护、异常处置建议、参数整定建议
- 典型输出：下一步操作建议、设定值建议、工艺窗口建议、维修策略建议
4) 一张“可行性分级表”（你可以拿它做决策）
| 控制对象/输出性质 | 允许 AI 参与的方式 | 可行性 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 人身安全相关输出（急停、门锁、制动、联锁） | AI 只能建议/告警；或写“请求”但不能直接执行 | 低 | 必须满足 SIL/PL，强烈建议独立安全层 |
| 工艺关键但非人身安全（关键阀门、主驱动） | AI 给设定值/模式请求；PLC 做互锁与窗口限制 | 中 | 需要严密约束、HIL/仿真验证、回退策略 |
| 辅助/低风险输出（风机、照明、非关键泵） | 可尝试更高自治，但仍建议限幅与超时回退 | 高 | 最适合作为试点场景 |
5) 如果你真的要做：最小可行的“安全落地清单”
- 从只读开始（Shadow Mode）：AI 先不写任何东西，只预测/建议，和现有控制对比一段时间。
- 把“写权限”降维：只开放给 AI 写“命令寄存器/设定值”，永不开放写 DO 线圈。
- PLC 内置“安全壳”：许可条件、互锁、限幅、速率限制、心跳（Heartbeat）超时回退到安全/人工模式。
- 强审计与可追溯：每条 AI 指令记录：输入、版本、决策依据摘要、写入值、PLC 是否接受、执行结果。
- OT 安全按 62443 思路做隔离：分区分域、最小权限、白名单通讯、证书/密钥管理、离线更新策略等。
6) 结论（落到“可行性”）
- “AI 直接接管 PLC 输出端口”：除非是极低风险场景，否则工程与合规成本通常高到不划算，且风险难以被证明可控。
- “AI 通过受控接口影响 PLC（设定值/模式），由 PLC/安全层裁决并执行输出”：这是目前工业界更现实的路线，能把 AI 的收益（优化、诊断、调度）吃到，同时把风险隔离在确定性控制与独立安全层里。