前言

人工智能（AI）正以史无前例的速度渗透各行各业，从GPT-4的迅速走红，到微软、苹果、百度等科技巨头纷纷布局，这场技术变革的规模堪比当年PC互联网向移动互联网的转型。然而，不少人会疑惑：AI似乎与互联网、云计算关联更紧密，它跟电机、智能制造有什么关系？我们有必要投入精力去关注吗？

事实上，新能源领域的半导体巨头早已切入AI与电机控制的交叉地带，并且取得了令人瞩目的突破。本篇教程将带你梳理当前AI在电机与工业控制中的实际落地案例，帮助你理解这一趋势，并思考如何将其转化为自身优势。

一、为什么电机行业需要关注AI？

乍看起来，AI似乎离电机很远，但仔细追踪各大企业的动向，你会发现：从MCU到传感器，从算法到边缘控制器，AI正在深度嵌入电机控制与工业自动化。无论是预测性维护、强化学习控制，还是边缘AI推理，这些技术已在真实场景中实现应用。

下面我们来看几个具体的实践案例。

二、AI在电机与工业控制中的实际应用案例

2.1 MATLAB：电机预测性维护与强化学习控制

MATLAB针对电机与AI的结合，目前聚焦于预测性维护的探索，例如电机寿命预测、故障诊断及维护管理等。其核心思路是：在电机出现故障或异常工作状态之前，提前预判出这种趋势，从而通过预警及时干预，防患于未然。

此外，MATLAB还提供了基于强化学习的PMSM磁场定向控制方案，具体可参考其强化学习工具箱。

2.2 英飞凌：PSoC6 MCU集成深度学习功能

2021年6月，英飞凌在其工业级和消费级MCU PSoC6中集成了深度学习功能。配套的ModusToolbox ML为开发人员提供了丰富的工具包，能够便捷地将AI集成到AIoT（人工智能物联网）中。

以电动汽车为例，未来智能物联网中，车辆将是重要节点。作为AIoT的关键一环，其智能化程度将在现有基础上实现指数级迭代。ModusToolbox弥合了机器学习与嵌入式系统设计之间的关键缺口，它提供的灵活工具和模块库，支持在英飞凌超低功耗微控制器上轻松优化、验证和部署来自常用软件训练框架的深度学习模型。

2.3 ST（意法半导体）：车规级惯性测量单元集成ML内核

2022年6月，MCU巨头ST发布了内置机器学习内核的车规级惯性测量单元。该ML内核是一种由电路连接的硬连线处理引擎，可直接在传感器上运行AI算法，确保从感测事件到车辆响应的延迟极短。

这一方案能够实现复杂的实时性能，同时对系统功耗和算力的要求远低于嵌入在应用处理器或基于云的人工智能方案。

2.4 横河电机：自主AI控制服务（边缘控制器）

日本工业巨头横河电机于2022年2月推出了自主AI服务产品。同年3月，横河电机与JSR公司的弹性体业务部门成功完成了一项为期35天的现场测试。在该测试中，AI被用于自主控制化工厂中的设施，这些设施无法用现有控制方法实现稳定控制，此前需要操作人员手动控制阀门——这开创了世界先河。

借助横河电机新推出的服务，客户可以使用FKDPP算法创建AI控制模型，并将其部署到边缘控制器上。该服务具有以下特点和优势：

特点

• 简化了AI模型创建流程，即使非AI专家也能构建自主控制AI模型，并部署到e-RT3边缘控制器上；
• 可在其他设施正常运行的情况下，对安装了自主控制AI的边缘控制器进行改造；
• 支持短至0.01秒的控制周期，尤其适合需要快速响应的设备控制场景。

优点

• 在原本只能手动控制的场景下实现自主控制；
• 有效抑制过冲；
• 显著缩短整定时间；
• 能够在相互冲突的要求之间达成合理平衡。

与自动调谐PID控制相比，该方案能够抑制过冲，并将整定时间缩短约65%——自动调谐PID控制器需要约30分钟整定时间，而自主AI控制仅需约10分钟。

三、小提示：如何开始接触AI+电机

• 从预测性维护入手：如果你是刚接触该领域，可以先用MATLAB或Python的现成工具，对电机振动、温度等数据构建简单的故障预测模型。
• 关注边缘AI：像英飞凌PSoC6、ST的ML内核这类产品，已将AI推理能力下沉到MCU和传感器级别，非常适合实时控制场景。
• 不要害怕被AI取代，而是去感受它、了解它，为我所用！电机行业技术迭代相对较慢，但新趋势来临时，跳出传统视角，多接触、多感受，才有可能抓住风口。

四、常见问题（FAQ）

Q1：AI在电机控制中真的能替代传统PID控制吗？

A：目前来看，AI并非完全替代PID，而是作为补充。例如横河电机的案例中，AI用于手动控制无法实现的场景，并能显著缩短整定时间、抑制过冲。在一些复杂非线性、时变系统中，AI控制（如强化学习）比传统PID更具优势，但在稳定工况下PID仍然高效可靠。

Q2：我需要很强的AI背景才能使用这些工具吗？

A：不一定。像英飞凌的ModusToolbox ML和横河电机的FKDPP算法，都设计了简化流程，非AI专家也能创建和部署模型。MATLAB也提供了图形化界面和拖拽式工具。当然，理解基本概念（如训练集、推理、过拟合）会有帮助，但门槛已经大幅降低。

Q3：这些AI方案的成本高吗？

A：成本因方案而异。英飞凌PSoC6和ST的ML内核都是集成在现有MCU/传感器中，硬件成本增加有限。MATLAB和横河电机的服务属于软件/平台层面，初期可能需要一定投入，但考虑到节省的维护成本、提高的生产效率，通常能快速回本。

结语

以上案例清晰地表明，AI已经成为电机与工业控制领域不可逆转的大趋势。从MATLAB的预测性维护，到英飞凌、ST的嵌入式AI，再到横河电机的边缘自主控制，技术正在从概念走向落地。笔者经常与同行交流，电机行业技术迭代相对较慢，但新趋势来临时，我们更要跳出传统视角，多接触、多感受。也许，我们不会错过这个风口！