定义，机电工控PLC指令流的控制模式自进化的概念：根据机电单元的功能目标，从物理感知信息直接映射，通过强化学习的过程，迭代生成最优PLC指令流的算法进化过程，实现了类似于生物神经系统的通过训练形成条件反射式肌肉记忆的进化模式。
硬件开发做PLC编程，有一种技术可以开发，就是模态A的输入信号-->通过内置小模型(AI模型)-->自动创建优化出PLC指令流-->驱动电机机械的动作模式，相当于从感知直接映射到动作的智能，人类感知到信息，到动作，大部分不是思维推理后得出的动作，而是内置在大脑内的直接映射，当然需要有个前提，就是内置小模型(AI模型)把感知信息到自动PLC指令流的映射生成，需要一个规则（强化学习方向），这个规则是根据每个具体的电机所在的实际机器应用场景的需要设定的。
在这个领域方向，将产生整个的新硬件生态，所有的机电系统，全部开发成集成内置AI小模型的智能电机，然后才组成实现上层的完整智能机器，比如开发一个关节电机，把力感知、位移感知的信息与PLC控制指令流的映射，在AI小模型上实现自动进化，这个关节电机作为机器人的膝关节，和作为手关节，功能目标不一样，所以根据外部感知信息，自动迭代强化学习所映射生成的PLC指令流是不一样的，且各自优化迭代。
开发一个关节电机，把力感知、位移感知、温度感知等信息与PLC指令流进行自动进化，然后再融合物理视觉、物理声像信息与PLC指令流的映射自动进化，再融合抽象声像信息（符号信息），再融合文字、图像的抽象视觉声音信息（符号信息）。
智能电机进化路线，一种是工控电机PLC指令流编程，控制参数进行迭代进化，即数据进化模式的技术实现；另一种是根据功能目标通过强化学习实现PLC指令流的进化，这相当于算法自进化模式的技术实现。
人类智能进化的过程，首先是直接肌肉动作的直接智能（直接映射），后面才是抽象层级的符号智能（符号系统思维链映射）。