当我们目光转向工业AI智能化控制内容，仔细观察上面关于时代“进化”的描述，你会发现：在AI智能化之前，我们的传统的（PLC）控制器主要都是数字开关量DI/DQ：

（Digital Input输入：指令/状态；Digital Output输出：启动/停止。）

都是对位Bit的0和1操作。

这是因为：

工业控制系统的核心设备PLC，它的诞生，是以电气时代的继电器逻辑+定时器为原型，以“忽略过程”为核心逻辑，依赖开关量（0/1、开/关）实现状态读取与指令输出。（我们知道电动阀开闭需要几十秒的过程；中间的断电都会造成半开状态。）

而布尔逻辑运算，它完全忽略物理世界中普遍存在的连续渐变、过渡过程，无论机械、电气动作的过渡时间快或慢、中间状态多么复杂，都将其忽略，仅识别“开”或“关”两个绝对明确的结果；逻辑里没有灰度、没有中间量，一切状态与命令都呈现非黑即白的清晰性。

这种对过程的忽略，是为构建可靠、可编程的判断机制，确保控制系统能做出无歧义的清晰决策，可以说是必要且关键的抽象。使其符合二进制逻辑运算的计算机应用。

这就形成了我们PLC编程中最常用的“起保停”程序段。

直到上世纪八十年代初，随半导体技术的发展（A/D；D/A出现应用），逻辑控制器（PLC）才嵌入模拟量的信号输入输出。进入过程控制领域，有了以阈值（不等式）为判断逻辑；有了PID等算法。

尽管如此，在长期实际应用中，仍然是以多少多少（开关量）点位控制为主。（从一套PLC控制器上，就能看出，模拟量的AI/AO占比不多。）

而在工业AI智能化的场景中，（从前述例子中就能感受到）大多数都是对数字模拟量AI/AQ的操作。

（我认为，工业AI智能化控制场景中，并非一定都要用机器视觉。）

简单说一下模拟量和数字化模拟量

（Analog Input输入：通过传感器（也称换能器）把物理工程量如温度、转速、位移、压力等等（这些热能、光能、声能、机械能等等物理量），转换为电能信号。（例如转换成0-10V范围内的一个电压信号。）

进而，通过数字化AD（Analog to Digital芯片）器件将这种电信号转换成数字化模拟量的值（例如：将0-10V的电压信号，转换成用一个计算机可识别的，字长16位Bits表示的；0-16384的二进制值；让计算机（PLC）存储、使用。）。

为什么AI智能化场景中，特别关注数字化模拟量呢？

1、真实物理世界是连续变化的；开关量只能反映“开”或“关”的最终状态, 而在现实中的物理过程则是连续的、实时或快或慢地不断变化的。

2、数字化的模拟量承载了更多极具价值的信息！

（这就是说，我们工业控制系统，从软件到硬件，关注重心将会更多地向数字模拟量方面移动。）

下篇我们来探讨-关注数字模拟量变化量的重要性