LabVIEW 编程与 PLC 编程在工业自动化领域属于互补而非替代的关系，两者基于不同的技术定位和应用场景，未来很长一段时间内仍将共存。认为 “LabVIEW 会淘汰 PLC 编程” 的观点忽略了两者的核心差异和工业场景的复杂性，具体从技术特性、应用边界、工业需求三个维度具体分析：
PLC 编程的核心价值：稳定可靠的实时控制PLC（可编程逻辑控制器）是为工业现场控制设计的专用设备，其编程（如梯形图、SCL）围绕 “逻辑控制、时序控制、运动控制” 展开，优势在于：
硬件与软件深度绑定：工业级硬件（抗电磁干扰、宽温设计）+ 固化的实时操作系统（扫描周期稳定在毫秒级甚至微秒级），确保生产线 “不宕机”（MTBF 通常≥10 万小时）。
面向控制的极简编程：梯形图（LD）模拟继电器逻辑，电工和工程师易上手；指令集针对开关量、模拟量控制优化，如三菱的PLSV（脉冲输出）、西门子的MC_MoveAbsolute（运动控制），直接对接电机、传感器等设备。
底层控制的确定性：通过专用总线（如 PROFINET IRT、EtherCAT）实现多轴同步（精度≤1μs）、急停响应（≤10ms），这是工业生产线 “安全与效率” 的底线要求。
LabVIEW 编程的核心价值：灵活开放的数据集成与分析LabVIEW（图形化编程环境）本质是通用数据处理与测试平台，其编程（G 语言）侧重 “数据采集、分析、可视化、跨系统集成”，优势在于：
多源数据融合能力：轻松对接传感器、PLC、机器人、数据库等，适合构建 “从设备层到管理层” 的数据流（如将 PLC 采集的温度数据与视觉系统的图像数据关联分析）。
复杂算法的快速实现：图形化编程简化了滤波、拟合、机器学习等算法的开发（如用 PID 工具包快速调试温控逻辑），适合需要频繁调整算法的场景（如新能源电池的动态测试）。
跨平台扩展性：可运行在 Windows、Linux 甚至嵌入式系统（如 NI 的 cRIO），支持与 Python、C# 等语言混合编程，适配 “工业互联网 + 边缘计算” 的柔性需求。
PLC 编程不可替代的场景
高可靠性要求的生产线控制：汽车焊装线（机械臂协同焊接）、半导体晶圆搬运（纳米级定位）、化工反应釜（防爆安全控制）等场景，必须依赖 PLC 的硬件稳定性和实时控制能力，一旦停机损失巨大（汽车生产线停机 1 分钟损失数万元）。
底层设备逻辑控制：传送带启停时序、阀门开关逻辑、安全联锁（如急停信号触发全系统停机）等 “纯控制” 任务，PLC 的梯形图编程比 LabVIEW 更直观、更高效，且维护成本低（车间电工即可调试）。
低成本标准化方案：中小型生产线（如食品包装线）需控制成本，PLC（几千元）+ 简单逻辑编程即可满足需求，无需 LabVIEW（软件 + 硬件通常数万元）的复杂功能。
LabVIEW 更擅长的场景
多系统集成与测试平台：航空发动机测试台（需同步采集压力、温度、振动等百路信号，并与 PLC 协同控制阀门开度）、新能源电池充放电测试（联动 PLC 控制充放电回路，同时用 LabVIEW 分析电池衰减曲线）。
柔性化小批量生产：定制化医疗器械组装线（需频繁调整工艺参数，用 LabVIEW 快速修改视觉检测算法和机器人路径规划，再通过 OPC UA 下发给 PLC 执行）。
数据可视化与决策支持：智能工厂的监控中心（用 LabVIEW 构建 Dashboard，实时显示 PLC 上传的设备 OEE、能耗数据，结合 AI 算法预测故障）。
控制层与分析层的深度融合现代工业系统需要 “PLC 负责底层实时控制 + LabVIEW 负责上层数据处理” 的协同架构：
技术迭代方向的差异化
PLC 正吸收 LabVIEW 的灵活性：主流 PLC（如西门子 S7-1200/1500、三菱 FX5U）支持结构化文本（SCL）、图形化组态，并可集成 Python 脚本（如西门子 TIA Portal 的 “脚本编辑器”），增强数据处理能力，但核心仍聚焦控制。
LabVIEW 正强化实时控制能力：通过嵌入式硬件（如 NI CompactRIO）+ 实时操作系统（VxWorks），LabVIEW 可实现毫秒级控制，但硬件成本高、抗干扰能力仍弱于传统 PLC，更适合高端测试场景。
工业现场的 “性价比” 选择工业自动化的核心是 “用合适的工具解决问题”：
LabVIEW 不会淘汰 PLC 编程，正如 “Excel 不会淘汰计算器”—— 前者擅长复杂数据处理和灵活扩展，后者专注于高效、可靠的基础运算。未来工业自动化的趋势是 “PLC 守住控制层的核心阵地，LabVIEW 在分析层和集成层拓展边界”，两者通过标准化通信协同工作，共同支撑智能制造的升级。对于工程师而言，理解两者的边界和协同方式，比纠结 “谁会淘汰谁” 更有实际价值。
