最近听到了一个将AI用于pH闭环控制的案例。应该说这也是一个大的进步，至少证明了AI算法用于闭环控制的技术可行性。如何及为何要在反馈控制中引入AI，是笔者很困惑的地方。在1930年代，PID控制器就和现在的AI一样，也是革命性的新玩意，用量少代价很大。当时大部分人都不理解PID算法的作用，更谈不上PID参数整定了。但是并不影响PID算法的持久影响。AI领域的大咖能拿今年的诺贝尔物理奖和化学奖，也说明AI已经重塑了人类社会，也会有持久的影响力。
AI在图像、文字、语言的处理上都显示出其威力，就算在逻辑、数学方面也能力非凡。基于AI的写作、查询、助理都对提高控制工程师的效率有很大的影响，所以每个人都应该学习使用AI。AI不会替代人类，但是不会AI的人类会被使用AI的人类替代。回答问题的悟控就是搜索增强的AI。今时不同往日，AI已非吴下阿蒙。
AI在单变量反馈控制中是否可能替代PID呢？笔者是持比较谨慎的态度的。PID同时具有技术可行性和经济可行性，没有替代的必要。
从历史上看，在反馈控制框架下，PID很难被替代。在控制理论发展之前，反馈控制就主要使用PID算法。随着控制理论从经典到现代，反馈控制使用的主要算法还是PID。其实控制算法也提出了很多例如最优控制、自适应控制、鲁棒控制、无模型控制、智能控制等等，总的来说都有意义，但是不足以撼动PID的地位。
在人造系统中，人类的操作思路是把复杂问题简单化。通过拆分或重新定义将复杂问题变成简单的问题，为了降低控制的难度甚至会定义很多边界条件。反馈控制是为了降低成本引入的复杂度。PID控制基本上是最简单的线性控制算法，但是在单变量强因果关系控制中，仍然主要使用PID算法。就算是预测控制，也是为了低成本的处理PID不擅长的多变量协调优化问题，被工业界接受的。所以想让AI在控制中被工业界接受，就必须找到之前的算法不擅长的控制问题。
问题决定了工具，不是工具决定了问题，笔者认为：在单变量控制问题上和PID比较，和历史上的其他算法一样，AI应该不会有太大的优势。用AI控制pH更多是技术可行性。用AI提高人类的劳动效率，并不是替代成熟的解决方案，而是找到原来存在问题的解决方案进行升级。笔者不看好用AI算法替代PID算法的尝试，AI对过程控制的影响应该有一个新的方式。这种方式可能超出了沉浸于PID控制的老派工程师，例如笔者的认识。这世界就是这样，总要找到一些之前没有办法处理的问题，总要想到一些之前没有想到的方法。AI是全新的技术，和银行做不好移动支付、柯达输给数码相机一样，传统的自动化公司革自己的命不容易。模糊控制、专家系统、预测函数、自抗扰、有界微分…
在控制优化中，PID和控制结构更重要，算法不是解决工程问题的关键。在工程上，拆分或重构问题并用成熟技术实现的渐进式创新，要比技术革命重要。为了解决问题引入AI而不是为了AI而AI。对工程师而言，思维方式和工程方法要比算法和AI重要，用好成熟技术比技术创新重要。对过程控制工程师而言，PID参数整定、控制方案设计和标准规范执行更有现实意义。
作者：冯少辉
