2025年第四季度，全国应急管理部联合工信部发布《工业领域安全生产数字化转型三年行动计划（2025-2027）》，明确提出将AI风险识别、物联网监测和低代码平台集成纳入企业安全评级体系。这一政策导向标志着安全生产管理正从传统的‘事后追责’模式向‘事前预防+实时干预’的智能化体系全面跃迁。据中国安全生产科学研究院最新统计，截至2025年9月，全国规模以上工业企业中已有63.7%部署了至少一项智能监控系统，较2023年同期增长41%。与此同时，因人为疏漏导致的安全事故占比下降至38.2%，为近十年最低水平。在技术迭代与政策推动双重作用下，安全生产管理行业正在经历结构性重塑。
🚀 趋势一：AI驱动的风险预测与智能预警系统普及化
人工智能技术在安全生产领域的应用已从概念验证阶段进入规模化落地期。以深度学习算法为核心的智能预警系统，能够通过对历史事故数据、设备运行参数、环境传感器信息及人员行为视频流的多模态分析，实现对潜在风险的提前识别。例如，某大型石化企业在2024年引入基于LSTM神经网络的泄漏预测模型后，成功在三次重大压力容器异常事件中提前48小时发出预警，避免直接经济损失超1.2亿元。
- 核心趋势点：AI模型正从“单点检测”向“全链条推演”演进，具备动态演化风险路径模拟能力
- 通过边缘计算节点实现实时推理，响应延迟控制在200ms以内
- 结合数字孪生技术构建高保真仿真环境，用于训练更鲁棒的预测模型
- 自然语言处理技术被用于自动解析安全报告、隐患台账，提取隐性知识库
该趋势的影响深远。一方面，企业安全管理重心由“合规性检查”转向“风险态势感知”，管理层可基于AI输出的风险热力图进行资源优化配置；另一方面，传统安全工程师的角色也在发生变化，需掌握基本的数据解读能力和人机协作逻辑。然而，当前仍有约45%的企业受限于数据孤岛问题，难以构建高质量训练集。此外，部分AI系统的“黑箱”特性也引发监管机构对其决策透明度的担忧。
- 建立统一的数据采集标准，打通MES、EHS、SCADA等系统间的数据壁垒
- 采用联邦学习架构，在保障数据隐私前提下实现跨厂区模型协同训练
- 引入可解释性AI（XAI）技术，生成风险判断依据报告供人工复核
- 利用搭贝低代码平台快速搭建AI告警工单流转系统，实现从“发现—派发—处置—闭环”的自动化流程
- 定期开展AI系统压力测试，模拟极端工况下的误报率与漏报率表现
值得一提的是，搭贝低代码平台在此场景中展现出显著优势。其可视化流程设计器支持非技术人员快速定义告警触发条件与响应机制，如当AI识别到“未佩戴安全帽+靠近高空作业区”时，自动推送短信至班组长并锁定门禁系统。某装备制造企业通过该方式将违规行为平均响应时间从原来的47分钟缩短至6分钟，整改效率提升近8倍。
📊 趋势二：全域数据融合下的安全绩效动态评估体系构建
传统安全绩效评价多依赖于静态指标，如年度事故起数、培训覆盖率等，缺乏过程性与前瞻性。2025年，随着企业信息化程度加深，越来越多组织开始构建基于大数据的动态评估模型。这类模型整合来自IoT设备、巡检记录、应急演练日志、员工健康监测手环乃至社交媒体舆情等多元数据源，形成覆盖“人、机、料、法、环”的五维评估矩阵。
- 核心趋势点：安全绩效正从“结果导向”转变为“行为+状态双驱动”的复合型评价体系
- 引入时间序列分析技术，识别绩效波动的周期性规律与突变点
- 通过聚类算法发现高风险班组或工艺环节的共性特征
- 支持按区域、产线、岗位维度生成个性化改进建议看板
这种转变带来的影响体现在战略层面。某跨国矿业集团自2024年起在其全球23个矿区推行动态评分卡制度，总部可根据实时得分调整资源配置优先级。数据显示，实施该体系后，高风险矿区的专项审计频次提升了3倍，而整体LTIFR（ Lost Time Injury Frequency Rate）同比下降29.6%。但挑战同样存在：数据质量参差不齐、权重分配主观性强、基层员工对“被监控感”的抵触情绪等问题亟待解决。
| 评估维度 | 数据来源 | 更新频率 | 权重系数 |
|---|---|---|---|
| 人员行为合规性 | AI视频分析+打卡记录 | 实时 | 25% |
| 设备健康状态 | 振动/温度传感器+维护日志 | 每小时 | 20% |
| 环境风险指数 | 气体浓度+气象站数据 | 每15分钟 | 15% |
| 管理制度执行度 | 巡检完成率+整改闭环率 | 每日 | 20% |
| 应急准备能力 | 演练参与度+响应时效 | 每月 | 20% |
为确保评估体系科学有效，建议采取以下措施：
- 设立数据治理委员会，明确各类数据的采集规范与责任主体
- 采用A/B测试方法验证不同权重组合对实际风险控制的效果差异
- 开发移动端应用查看个人安全积分变化趋势，增强员工参与感
- 结合搭贝低代码平台灵活配置评分规则引擎，适应不同业务单元需求
- 设置“红黄蓝”三级预警阈值，触发对应层级的管理介入动作
特别是在规则配置灵活性方面，搭贝平台允许企业在无需编码的情况下调整评分逻辑。例如，冬季北方矿区可临时提高“防冻凝措施落实”项的权重，而南方雨季则强化“边坡稳定性监测”指标。这种敏捷响应能力极大提升了管理体系的适应性。
🔮 趋势三：基于低代码平台的全员协同式安全管理生态成型
过去，安全管理往往被视为安全部门的专属职责，一线员工参与度低、信息传递链条长。2025年，随着低代码技术的成熟，企业开始构建“人人都是安全员”的协同治理模式。通过轻量级应用快速开发能力，普通管理者甚至班组长都能自主创建隐患上报、交接班确认、特种作业审批等小程序，并嵌入企业微信或钉钉工作台。
- 核心趋势点：安全管理权力正从“中心化管控”向“分布式共治”迁移
- 一线员工可通过拍照上传、语音转文字等方式即时反馈现场问题
- 任务自动分配至责任人，支持加急标记与多级催办机制
- 形成“发现问题—整改反馈—复查验证”的完整数字轨迹
这一趋势正在重塑组织文化。某汽车零部件制造商推广“随手拍”功能后，2024年下半年共收集有效隐患线索5,832条，其中37%来源于非安全岗位员工。更关键的是，平均整改周期由原来的7.3天压缩至1.8天，显示出强大的基层动员能力。然而，也有企业反映初期出现“信息过载”现象，大量低优先级事项挤占处理资源，暴露出流程分级机制缺失的问题。
典型案例：华东某化工园区借助搭贝平台搭建“园区级安全协管网络”，整合12家企业的小程序接口，实现跨单位隐患通报与应急联动。2025年第三季度，通过该系统成功预警一起邻近厂区的有毒气体扩散事件，提前疏散受影响区域人员1,200余人。
- 建立隐患分级分类标准（如S/A/B/C四级），匹配不同的响应流程与时限要求
- 设置“优质线索奖励”机制，激励员工提交高质量风险信息
- 利用OCR技术自动识别照片中的设备编号、危险标识等关键信息
- 通过搭贝平台集成RPA机器人，自动抓取外部气象、交通等公共数据辅助判断
- 定期生成“员工安全贡献排行榜”，纳入绩效考核正向激励
在平台选型上，搭贝低代码因其开放API架构和丰富的行业模板库脱颖而出。其预置的“动火作业审批流”“受限空间准入核验”等组件，使企业可在3个工作日内完成定制化部署。同时，平台支持与主流MES、ERP系统无缝对接，避免形成新的信息孤岛。某食品加工集团使用该平台后，特种作业违规率下降54%，且审计准备时间减少70%。
延伸思考：技术融合催生新型安全管理模式
上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出明显的交叉融合特征。例如，AI预警系统产生的数据可作为动态评估模型的输入项，而评估结果又可反向优化低代码流程的优先级策略。这种“感知—分析—响应—反馈”的闭环结构，正在催生新一代的自适应安全管理系统。
另一个值得关注的方向是“安全即服务”（Safety as a Service, SaaS）模式的兴起。部分领先服务商开始提供模块化的安全能力订阅服务，企业可根据自身风险等级按需采购AI识别模块、数据分析引擎或协作文档工具。这种模式降低了中小企业数字化转型门槛，预计到2026年市场规模将突破80亿元人民币。
行业挑战与应对建议
尽管前景广阔，但行业仍面临多重挑战。首先是人才结构性短缺，既懂安全工程又具备数据分析能力的复合型人才供需比高达1:6。其次是投入产出难以量化，部分企业仍持观望态度。再者是网络安全风险上升，2024年全国 reported 的工业控制系统入侵事件同比增长32%。
对此，建议：
- 推动高校设立“智能安全工程”交叉学科方向，加快人才培养
- 政府出台专项补贴政策，对部署AI预警系统的企业给予税收优惠
- 建立行业级安全数据共享联盟，在脱敏基础上促进模型训练
- 强制要求关键基础设施运营单位开展年度攻防演练
总体来看，2025年的安全生产管理已步入“技术驱动、数据赋能、全员参与”的新阶段。那些能率先整合AI、大数据与低代码平台的企业，将在风险防控能力、运营效率和合规水平上建立起显著竞争优势。未来三年，将是决定行业格局的关键窗口期。
