上交大 SemaPLC：验证闭环让 AI 写 PLC 代码动态行为得分翻 1.7 倍
量子位 · wechat · 2026-08-26
上海交通大学联合 Sema 团队推出 SemaPLC，一个把 AI Agent 与 PLC 工程工具链（编译、运行、变量读写、行为验证、仿真）打通的开源系统：工程师用自然语言描述控制需求（如四层电梯控制器），系统生成 IEC 61131-3 结构化文本程序，再自动编译、部署验证并在浏览器中仿真设备动作，形成「需求→生成→验证→修复」闭环。工具链可经 WebIDE、命令行和 MCP 服务复用。
实验在 7 个主流大模型（GPT、DeepSeek、Qwen、GLM、MiniMax 等）上对比 LLM4PLC、AutoPLC、Agents4PLC 三个基线：函数级基准（117 个功能块任务，形式化验证判分）上 SemaPLC 全部模型第一，平均通过率 72.6%，比最强基线高 8.8 个百分点；项目级基准（65 个真实工业项目）动态行为得分 52.2，约为最强基线（31.4）的 1.7 倍。
关键发现：各方法静态得分差距不足 10 分，动态行为却悬殊——「代码看起来对」不等于「运行正确」。消融实验显示每叠加一层验证（规范检查→编译→运行时验证），动态行为分从 23.1 升至 54.1；闭环对弱模型提升最大（最高 +33.3 个百分点），且模型无关。论文已上 arXiv，代码在 GitHub 开源。
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