2025年，随着工业数字化进程加速推进，安全生产管理行业迎来关键转型期。据应急管理部最新发布的《全国安全生产形势分析报告（2025年Q3）》显示，全国规模以上企业生产安全事故同比下降18.7%，其中采用智能监测与风险预警系统的企业事故发生率下降达34.2%。这一数据背后，是AI、物联网和低代码技术在安全管理场景中的深度渗透。特别是在高危行业如化工、矿山、建筑施工领域，传统“人防+制度”模式正逐步让位于“数据驱动+智能响应”的新型安全治理体系。当前，政策层面持续加码，《安全生产法》修订案明确要求重点行业企业于2026年前完成安全风险在线监测全覆盖；同时，国务院安委会启动“智慧应急能力提升三年行动”，推动跨部门数据联动与应急响应协同。在此背景下，企业亟需识别核心趋势、重构管理体系，并借助灵活的技术平台实现快速落地。
🚀 趋势一：AI驱动的风险预测与主动防控体系构建
过去十年，安全生产管理主要依赖事后追责与定期检查机制，属于典型的“被动响应”模式。然而，随着人工智能算法成熟及边缘计算设备普及，基于历史数据与实时传感信息的风险预测模型正在成为主流。例如，某大型石化园区自2024年起部署AI视觉识别系统，结合红外热成像与气体浓度传感器，实现了对泄漏、明火、人员违规行为的毫秒级识别与预警。该系统累计拦截潜在事故隐患超过270起，误报率低于3.5%，显著优于传统人工巡检。
- 多模态数据融合分析：整合视频流、环境参数、作业票信息、设备运行状态等多源数据，形成动态风险画像；
- 深度学习异常检测模型：通过LSTM、Transformer等时序模型识别非正常操作模式或设备劣化趋势；
- 边缘-云协同架构：在前端完成初步判断，降低网络延迟，保障关键场景下的实时性。
这一趋势的影响深远。首先，它改变了安全管理的核心逻辑——从“出了事怎么处理”转向“如何防止事故发生”。其次，提升了监管效率，使有限的安全管理人员能够聚焦于高风险环节而非日常巡查。再者，为企业ESG评级提供了可量化的安全绩效指标，增强资本市场信心。以中海油为例，其引入AI预测系统后，2025年上半年安全相关投诉减少41%，员工安全感满意度提升至92.3分（满分100）。
- 建立统一的数据采集标准，确保各类传感器、监控系统输出格式一致，便于后续建模；
- 选择具备开放API接口的AI平台，支持与现有ERP、MES、EHS系统对接；
- 优先在高风险区域试点部署，如储罐区、反应釜车间、高空作业点位；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化预警看板，业务人员无需编码即可配置报警规则与通知流程；
- 设立专项训练计划，提升安全工程师对AI输出结果的理解与处置能力。
📊 趋势二：全员参与式安全文化的数字化重构
长期以来，“安全是安全部门的事”这一观念根深蒂固，导致一线员工参与度低、隐患上报渠道不畅。2025年，越来越多企业开始借助数字化工具打破信息孤岛，推动“人人都是安全员”的文化落地。根据中国安全生产科学研究院调研数据，实施移动端隐患上报系统的企业，员工主动报告率平均提高2.8倍，整改闭环时间缩短60%以上。
- 移动化隐患上报入口：通过企业微信、钉钉集成轻应用，支持拍照、语音、定位一键提交；
- 积分激励与排行榜机制：将安全贡献纳入绩效考核，激发基层员工积极性；
- 知识库自动推送：根据岗位类型、历史行为推送个性化培训内容，提升安全意识。
这种转变带来的影响不仅限于效率提升。更深层次的是组织治理结构的优化——安全管理权责由集中管控向分布式协作演进。例如，三一重工在其“灯塔工厂”推行“安全微网格”管理模式，每个班组设兼职安全联络员，通过APP接收任务并反馈执行情况，管理层可实时查看各单元状态。该模式使安全隐患平均发现时间由原来的4.2天缩短至8.7小时。
此外，数字化手段还增强了企业对外沟通的透明度。部分上市公司已开始在年报中披露“员工安全参与指数”“隐患整改率”等指标，回应投资者对可持续运营的关注。这标志着安全不再只是合规成本，而是企业软实力的重要组成部分。
- 设计简洁友好的用户界面，避免复杂操作阻碍一线工人使用；
- 设置多级审核机制，防止虚假举报或恶意刷分；
- 打通HR系统，将安全行为数据纳入晋升评估参考；
- 利用搭贝低代码平台快速构建定制化表单与审批流，适应不同厂区管理需求；
- 定期发布“安全之星”榜单，强化正向反馈，营造良性竞争氛围。
| 功能模块 | 传统方式 | 数字化升级方案 |
|---|---|---|
| 隐患上报 | 纸质记录、电话通知 | APP拍照上传、自动归类 |
| 任务派发 | 口头传达、邮件转发 | 系统自动分配、超时提醒 |
| 整改反馈 | 现场确认、补录台账 | 附件上传、GPS验证位置 |
| 数据分析 | 手工统计、季度汇报 | 实时仪表盘、趋势预警 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能安全管理系统的敏捷迭代
传统安全管理信息系统开发周期长、成本高、灵活性差，往往项目上线时业务需求已发生变化。据《2025中国企业IT敏捷性调查》显示，超过67%的安全管理部门认为现有系统“难以适应新规或工艺变更”。而低代码平台的兴起，正在破解这一难题。通过图形化拖拽组件、预置模板和自动化工作流引擎，非技术人员也能在数小时内构建出符合实际需要的应用模块。
- 快速响应法规变化：如新《粉尘防爆规定》出台后，可在1个工作日内上线专项检查清单；
- 灵活适配多业态管理：集团型企业可为下属矿山、物流、制造等不同单位配置差异化流程；
- 降低IT资源依赖：安全专员自主维护系统，减少对开发商的长期依赖。
这一趋势的影响体现在组织效能与创新速度上。某央企能源集团曾因环保督查要求紧急建立“承包商全过程管理系统”，原估算开发周期为3个月，最终通过搭贝低代码平台仅用12天完成部署，涵盖资质审查、入场培训、作业许可、离场评估四大模块，并实现与门禁系统联动。上线首月即拦截不符合条件的外包人员47人次，有效规避了合规风险。
更重要的是，低代码降低了技术创新门槛，使得更多一线管理者愿意尝试流程优化。例如，一位炼钢厂安全主管利用周末时间自行搭建了“高温金属液体运输跟踪卡”，通过扫码记录每趟运输的时间、路线、责任人，并设置偏离预警。该应用后被推广至全厂，成为标准化模块之一。
- 选择支持私有化部署与等保三级认证的低代码平台，确保数据安全；
- 建立内部“公民开发者”培养机制，鼓励安全骨干学习基础配置技能；
- 制定应用发布规范，避免重复建设与权限混乱；
- 与主数据系统对接，确保人员、设备、区域等基础信息同步更新；
- 结合搭贝平台的流程引擎与消息中心，实现跨部门协同自动化。
案例扩展：南方电网某供电局面临“临时用电审批流程繁琐、易遗漏防护措施”的问题。他们利用搭贝低代码平台，在一周内开发出“临时用电智能审批系统”。系统内置风险等级评估模型，自动匹配相应的审批层级与安全要求；同时集成电子签章与现场照片上传功能，确保过程可追溯。运行三个月后，审批平均耗时由原来的4.6天降至1.2天，违规接电事件清零。
未来展望：走向“自治型”安全生态系统
展望2026年，安全生产管理将朝着更高阶的“自治型”系统演进。所谓“自治”，是指系统能够在无人干预的情况下完成风险识别、决策建议、资源调度甚至自动控制。例如，在智能化工厂中，当AI检测到某管道温度异常升高且附近有人员活动时，系统可自动触发三项动作：向相关人员发送撤离指令、关闭上游阀门、通知消防机器人待命。这种闭环响应依赖于三大支撑：一是全面互联的感知网络，二是强大的边缘智能，三是高度柔性的业务流程平台。
在这一进程中，搭贝类低代码平台的角色将进一步凸显。它们不仅是应用构建工具，更是连接OT与IT的“粘合剂”。通过提供标准化的数据接入协议、丰富的UI组件库和可视化逻辑编辑器，帮助企业快速整合分散的子系统（如DCS、BAS、VMS），形成统一的安全数字底座。同时，其开放生态支持引入第三方AI模型或区块链存证服务，满足特定场景需求。
政策与技术双轮驱动下的挑战应对
尽管前景广阔，但行业仍面临现实挑战。首先是数据质量问题。许多企业虽拥有大量传感器，但数据缺失、格式不统一、更新滞后等问题普遍存在，严重影响AI模型准确性。其次是人才结构性短缺。既懂安全工程又掌握数据分析能力的复合型人才极为稀缺，制约了数字化转型深度。再次是投入产出比的争议。部分中小企业对智能化改造持观望态度，担心投资回报周期过长。
对此，建议采取“小步快跑、价值先行”策略。优先选择高频、高风险、易量化的场景切入，如动火作业管理、受限空间审批、特种设备巡检等，快速展现成效以争取高层支持。同时，积极申请地方政府的“智能制造专项资金”“安全生产技改补贴”，缓解资金压力。对于人才短板，可通过“外部合作+内部孵化”双轨解决：一方面与高校共建实训基地，另一方面选拔优秀员工参加低代码开发培训，打造本土化技术力量。
