同样能做采集控制,ARM边缘AI控制器与PLC究竟区别在哪里?

在工业自动化的世界里,PLC几乎是“稳如老狗”的存在。几十年来,它承担着生产线的逻辑控制、IO采集、实时执行,可靠性经过无数工厂验证。但这两年,个新角色迅速出圈——ARM边缘AI控制器它不仅能采集、能控制,还能跑算法、做边缘计算、接云平台、跑视觉AI应用。

于是一个问题来了:既然两者功能看起来都能做采集和控制,为什么还要ARM控制器?它与PLC究竟差在哪?能不能替代?

今天我们就从真实工程需求角度,把这两个“工控大类”摆上桌,掰开揉碎聊明白。

 

 


01 

PLC的优势:工业环境下的铁血战士

提到PLC,工程师脑海里直接浮现四个字:

稳定、可靠、实时、抗造。

PLC的优势无需多说,它是工业领域“老前辈”:

  • 周期扫描快,实时性强控制回路闭环毫秒级完成

  • 抗干扰能力强适合强电、粉尘、潮湿、振动等现场环境

  • 停电重启即工作可长时间运行不死机

  • 编程规范统一梯形图/ST语言工程师接手就能上手

生产线节拍控制、IO联动逻辑、小型自动化设备等,PLC是绝对主力。但PLC有它不擅长的领域需要网络协议复杂处理?要AI推理?要数据上云?要跑Linux软件?PLC就显得吃力了。过去它专注在“执行”,如今工业又想要“智能”“互联”“可视化”“AI”。需求变了,角色也在分化。


02 

ARM边缘AI控制器:不仅能控,还能算

ARM控制器的核心在于——它不是单纯做开关量联动,而是做数据处理 + AI推理 + 云边联动的“大脑”。

你可以把它理解为: 具备部分PLC能力 但更像一台小型工业服务器

典型特征包括:

  • Linux系统,可运行AI/视觉/算法应用

  • 支持 Node-RED/FUXA/MQTT/Kafka/OPC UA/Modbus/RESTful

  • AI算力可达TOPS级,能做检测识别、预测维护

  • 可作为 边缘数据网关、轻量MES/SCADA节点

  • 轻松接云、跑数据库、做规则策略、脚本计算

特别是在 AI视觉与数据治理场景,明显比PLC更合适:

 设备缺陷检测

 异常预测

 能源调度策略

 全厂数据汇聚处理

 云/平台互联

一句话总结:

PLC专注“动作执行”,ARM专注“数据计算与智能决策”。

 

 


03 

对比图,一眼看明白

项目PLCARM边缘AI控制器
控制实时性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
稳定可靠性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
数据处理能力 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
AI/视觉能力 ⭐⭐⭐⭐⭐
通信协议丰富度 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
可扩展性/软件生态 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
上云与工业互联网 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
使用开发方式 梯形图/ST Python/C++/Node-RED/Docker
更适合场景 产线逻辑控制、IO联动 AI检测、数据治理、云边协同

不是谁替代谁,而是各司其职——协同更强。

 


04 

最佳组合不是二选一,而是“一控一算”

在越来越多项目中,我们看到这样的架构:

PLC负责实时控制ARM边缘AI控制器负责计算+数据+智能决策

PLC作为执行层 → ARM设备做上层策略再通过以太网/Modbus/OPC UA互联,效率拉满。

这就像是:

  • PLC是肌肉

  • ARM是大脑

一个动作迅速,一个思考深度,两者合体——智能工厂闭环就顺畅了。

 

 


05 

结合实际产品举例

以钡铼技术 ARMxy系列边缘AI控制器 为例:

  • 基于 RK3588/RK3576/RK3568 等ARM平台

  • 支持 Linux + Edge AI框架 + 直连相机

  • 可与PLC组成双控体系,实现 采集+分析+策略决策

  • AI检测、储能EMS、设备预测维护、协议转换、SCADA可视化等项目落地广泛

 典型使用方式:

PLC ——> 现场执行/IOARMxy ——> AI推理、数据分析、云平台、边缘运算再加上IO信号采集

过去一台PLC搞不定的事,现在加一个ARM控制器,就能把现场变“聪明”。


06

写在最后

不是PLC老了,而是工业需求变了。在智能制造时代,采集、控制只是起点,更多价值来自数据与智能。

当 PLC 的执行力遇见 ARM 的算力,传统制造就有了升级的机会。

未来工厂不是谁取代谁,而是 PLC + ARM 控制器并肩作战。

 

 

posted @ 2026-01-23 16:31  金鸽牛  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报