新一代電氣自動化系統正與工業物聯網深度融合，走向智能化。其技術棧在傳統控制層之上，疊加了邊緣計算與云平臺層。

邊緣層是關鍵：邊緣網關（如研華、樹莓派+Ignition Edge）負責從PLC、傳感器、智能儀表采集多源異構數據（時序數據、報警、視頻流），進行本地預處理、協議轉換與緩存。邊緣計算節點可部署輕量級AI模型，實現設備預測性維護（通過振動、電流信號分析預測軸承故障）、視覺質檢、能耗優化等實時分析，緩解云端的帶寬與延遲壓力。

數據上云后，在云平臺（如AWS IoT, Azure IoT, 阿里云工業互聯網平臺）進行大數據分析、數字孿生建模與全局優化。例如，通過分析全廠設備的能效數據，優化空壓站群控策略；通過聚合歷史工藝參數與產品質量數據，利用機器學習尋優佳生產配方。

這一演進對電氣自動化工程師提出了新要求：需掌握基礎IT知識（網絡、數據庫、Python腳本），理解MQTT、 RESTful API等數據接口，并具備從海量數據中提煉業務洞察的系統性思維。安全貫穿始終，需實施縱深防御，從控制器安全功能、網絡分段、邊緣設備加固到云身份認證，構建端到端的安全體系。