AI技术在工程领域的应用正在不断增加，特别是在PLC编程、数据分析、机器学习等方面，AI技术确实能够提高工作效率和减少人为错误。然而，尽管AI技术具有显著的优势，但它 不会完全取代电气工程师。以下是几个原因：
跨学科知识：
电气工程师需要具备跨学科的知识，不仅要了解传统的PLC编程，还要掌握AI技术、数据分析和机器学习等领域的知识。这种综合性的技能是AI目前难以完全替代的。
系统设计与策略制定：
电气工程师将更多地扮演系统设计师和策略制定者的角色，负责规划和优化整个自动化系统的架构，确保AI技术与现有系统的无缝集成。这一角色需要人类的创新思维和问题解决能力，AI在这方面还有很大的局限性。
团队协作与交互：
AI虽然在数据处理和计算方面表现出色，但在团队协作和交互方面还无法完全替代人类。工程师需要与客户、供应商和其他团队成员进行有效沟通，解决项目中出现的问题，这些是AI目前无法完全实现的。
创新与研发：
AI编程工具虽然强大，但仍处于初期阶段，并不能全面应对复杂的工程需求。程序设计不仅仅是写代码，还包括项目管理、客户沟通和现场调试等环节，AI在这些方面的能力仍需完善。因此，电气工程师在创新和研发方面仍具有不可替代的作用。
成本考虑：
AI技术的应用需要大量的资金投入，包括硬件、软件和维护成本。对于许多企业来说，雇佣电气工程师并进行培训可能比完全依赖AI技术更经济实惠。
综上所述，尽管AI技术在工程领域具有广泛的应用前景，但它不会完全取代电气工程师。相反，电气工程师的角色将变得更加重要，他们需要不断学习和掌握新技术，以适应不断变化的工程需求和技术发展。