2025年，随着全国安全生产专项整治三年行动进入深化阶段，特种作业管理迎来前所未有的技术革新与制度重构。根据应急管理部最新发布的《2024年度特种作业人员安全状况白皮书》，全国持证特种作业人员已突破1860万人，较2020年增长37%，涉及高处作业、电工作业、焊接与热切割、危险化学品操作等八大类46个工种。与此同时，全年因特种作业违规导致的事故仍占工矿商贸事故总量的41.3%，暴露出传统管理模式在人员监管、风险预警和应急响应方面的系统性短板。特别是在建筑、能源、化工等高危行业，跨区域施工、多主体协作、设备老化等问题交织，倒逼企业从“人盯人”向“数管人”转型。在此背景下，智能化监管平台建设提速，低代码技术正成为打通安全管理“最后一公里”的关键工具。
🚀 趋势一：AI+物联网驱动的智能实时监管体系成型
传统特种作业监管依赖人工巡检与纸质台账，存在信息滞后、取证困难、覆盖率低等问题。据中国安全生产科学研究院调研显示，超过60%的企业在作业审批环节平均耗时达4.2小时，其中38%的时间消耗在跨部门沟通与资料传递上。而2025年，基于AI视觉识别与IoT传感网络的智能监管系统已在中石化、国家电网等头部企业规模化落地。例如，国家电网浙江分公司在变电站检修作业中部署了集人脸识别、行为分析、环境监测于一体的智能监控终端，实现对高空作业未系安全带、误入带电区域等高风险行为的毫秒级识别与自动报警，2024年相关违章事件同比下降72%。
- 核心趋势点：通过边缘计算设备集成摄像头、气体传感器、定位模块，构建“端-边-云”一体化监管架构；
- 核心趋势点：利用深度学习模型训练特定场景下的违规动作库（如无防护攀爬、擅自拆除围栏），提升识别准确率至95%以上；
- 核心趋势点：结合5G网络实现高清视频流实时回传，支持远程专家即时介入指导，打破时空限制。
该趋势的影响不仅体现在事故率下降，更深刻改变了企业的安全文化。实时反馈机制使作业人员从“被动遵守”转向“主动规避”，管理层也能基于可视化数据优化资源配置。然而，中小型企业面临高昂的硬件投入与系统集成成本，成为推广瓶颈。此外，数据隐私保护、算法误判争议等新问题也需配套制度支撑。
- 优先在高风险作业点位试点部署轻量化AI盒子，兼容现有摄像头，降低初期投入；
- 建立企业级违规行为数据库，持续迭代训练模型，提升复杂环境下的适应能力；
- 借助搭贝低代码平台快速搭建本地化监管应用，无需专业开发即可配置告警规则、审批流程与报表模板，实现“一周上线、即插即用”；
- 制定AI辅助决策的权责边界，明确系统报警后的人工复核机制，防范技术依赖风险；
- 推动行业协会出台智能监管设备接入标准，避免形成新的信息孤岛。
📊 趋势二：全员参与式安全管理生态构建
长期以来，特种作业管理被视为安全部门的专属职责，一线员工、承包商、监理单位之间存在明显的责任断层。清华大学公共安全研究院的一项追踪研究发现，在涉及多方协作的工程项目中，近50%的安全隐患源于信息传递失真或响应延迟。2025年，“人人都是安全员”的理念加速落地，企业开始通过数字化工具打通组织壁垒。以某大型炼化基地为例，其上线的移动端安全协作平台允许任何现场人员通过手机拍照上传隐患，并自动触发整改闭环流程。2024年累计收到员工自主上报隐患1.2万条，其中37%属于传统检查难以发现的动态风险，如临时用电线路磨损、脚手架连接松动等。
- 核心趋势点：打破“管理层发布-基层执行”的单向模式，建立双向互动的安全治理结构；
- 核心趋势点：将承包商、临时工纳入统一数字身份管理体系，确保权限可控、行为可溯；
- 核心趋势点：引入积分激励与排行榜机制，提升员工参与积极性，形成正向循环。
这一趋势显著提升了隐患发现效率与处置速度。数据显示，实施全员协管的企业平均隐患整改周期由原来的72小时缩短至18小时，员工安全满意度提升29个百分点。但实践中也暴露出权限混乱、信息过载、形式主义打卡等问题。部分企业为追求上报数量，出现重复提交、虚假填报现象，削弱了系统公信力。
- 设计分级分类的上报机制，区分重大风险与一般问题，避免资源错配；
- 设置智能过滤规则，自动合并相似报告，减少冗余处理负担；
- 利用搭贝低代码平台灵活配置多角色工作台，为班组长、安全员、项目经理提供差异化视图与操作入口；
- 嵌入NFC电子标签或二维码于关键设备，实现“扫码即查、扫码即报”，降低使用门槛；
- 建立信用评价体系，将承包商的安全表现与其投标资格挂钩，强化外部约束。
| 参与主体 | 传统管理模式痛点 | 数字化协同解决方案 |
|---|---|---|
| 作业人员 | 发现问题不敢报、不会报、怕担责 | 匿名上报通道 + 即时奖励兑现 |
| 班组长 | 任务分配靠口头，进度难掌握 | 移动端派单 + 实时状态更新 |
| 安全管理员 | 台账整理耗时长，统计易出错 | 自动生成日报/周报 + 多维数据分析看板 |
| 企业管理层 | 缺乏全局视角，决策依据不足 | 风险热力图 + KPI趋势预警 |
🔮 趋势三：基于大数据的风险预测与预防性干预
当前多数企业的特种作业管理仍停留在“事后追责”阶段，缺乏前瞻性的风险预判能力。中国职业安全健康协会2025年初发布的《高危行业事故前兆识别研究报告》指出，超过80%的严重事故在发生前两周内已有可量化的异常信号，如作业频次突增、审批流程压缩、防护用品领用减少等。然而，这些分散在ERP、EHS、HR系统中的数据未能有效整合。2025年，领先企业开始构建统一的数据中台，运用机器学习挖掘潜在关联。例如，某轨道交通建设集团通过分析近三年2.6万条作业记录，建立了“人员疲劳度-天气条件-任务复杂度”三维风险模型，成功预测出8起可能发生的高处坠落事件，并提前调整排班计划。
- 核心趋势点：整合人员资质、历史违章、生理监测、环境参数等多源数据，构建个体与作业单元的风险画像；
- 核心趋势点：开发动态风险评分引擎，按日/班次生成预警清单，指导重点巡查对象；
- 核心趋势点：将预测结果与培训资源匹配，针对高风险人群推送定制化微课程，实现精准教育。
该趋势推动安全管理从“经验驱动”迈向“数据驱动”。试点企业数据显示，实施预测性干预后，高风险作业事故发生率下降58%，培训资源利用率提升40%。但挑战同样明显：一是数据质量参差不齐，大量手工录入导致缺失与错误；二是算法黑箱引发信任危机，基层管理者对“系统不让干活”产生抵触情绪；三是复合型人才短缺，既懂安全又懂数据分析的专业团队凤毛麟角。
- 建立数据治理规范，明确各字段采集标准与责任人，确保源头准确；
- 采用可解释AI（XAI）技术，输出风险评分背后的逻辑依据，增强透明度；
- 借助搭贝低代码平台快速对接各类业务系统API，无需编写SQL即可完成数据清洗与建模准备；
- 设置“红黄蓝”三级预警机制，蓝色提醒自我检查，黄色启动班组核查，红色强制暂停作业；
- 将预测模型纳入PDCA循环，定期评估有效性并动态优化参数。
值得注意的是，上述三大趋势并非孤立存在，而是相互促进、层层递进。智能监管提供原始数据，全员协管丰富数据维度，大数据分析则释放数据价值，最终形成“感知-响应-预测”的闭环体系。在这个过程中，低代码平台扮演着“连接器”与“加速器”的双重角色。它降低了企业自主开发数字化工具的技术门槛，使得安全管理创新不再局限于IT能力强的龙头企业。即便是县级工业园区的小型制造厂，也能通过拖拽组件快速搭建符合自身需求的作业许可系统，真正实现普惠性安全升级。
案例透视：某省级化工园区的数字化转型实践
位于江苏盐城的滨海化工园区，曾因连续发生两起受限空间作业窒息事故被国务院安委办挂牌督办。痛定思痛之下，园区管委会联合第三方科技公司，基于搭贝低代码平台打造了“特种作业智慧监管中枢”。该系统包含五大模块：人员实名制管理、作业在线审批、现场AI监控、气体实时检测、应急联动响应。所有进入园区的作业人员必须完成人脸识别注册，并绑定所属企业与证书信息。每次作业前需通过小程序提交申请，系统自动校验人员资质、设备有效期及周边交叉作业情况。审批通过后生成唯一二维码，现场扫码开工并激活AI监控。一旦检测到有毒气体超标或人员倒地，系统立即向最近的救援队推送定位与处置方案。运行一年来，园区特种作业事故实现“零发生”，平均审批效率提升6倍，获应急管理部2025年“智慧应急示范项目”称号。
政策与标准演进方向
政策层面，2025年《特种设备安全法》修订草案已明确要求“高危行业企业应建立数字化作业管理制度”，并将“是否具备实时监控能力”纳入安全生产许可证核发条件。国家标准GB/T 33000《企业安全生产标准化基本规范》也在修订中新增“信息化管理”评分项，权重占比提升至15%。地方层面，广东、浙江等地已出台专项补贴政策，对采购智能监控设备的企业给予30%-50%的财政补助。可以预见，未来三年内，不具备基本数字化能力的中小企业将面临越来越大的合规压力。
未来展望：向“零事故”目标迈进
尽管技术不断进步，但必须清醒认识到，特种作业管理的本质仍是“以人为本”。再先进的系统也无法完全替代人的判断与责任心。未来的理想形态应是“智能系统赋能专业人员”，即通过技术手段解放人力，使其专注于更高阶的风险评估与应急决策。同时，随着元宇宙、数字孪生等技术的成熟，虚拟仿真培训有望成为新趋势。作业人员可在沉浸式环境中反复演练极端工况下的应对策略，大幅降低实操训练的风险与成本。届时，特种作业管理将真正从“被动防御”走向“主动免疫”，为工业社会的可持续发展筑牢根基。
