2025年第四季度，全国应急管理部联合工信部发布《工业安全数字化转型三年行动方案（2025-2027）》，明确提出将AI风险识别系统覆盖率纳入企业安全生产评级核心指标。与此同时，某大型石化园区因未及时响应智能传感器预警导致泄漏事故，被依法追责并处以千万元罚款，引发行业震动。这一系列政策与事件标志着安全生产管理正从传统“人防+制度”模式加速向“技防+数治”新阶段跃迁。据中国安全生产科学研究院最新数据显示，2025年上半年全国规模以上工业企业中，部署智能监测系统的比例已达68.3%，较2023年提升41个百分点，技术渗透率呈现指数级增长态势。
🚀 趋势一：AI驱动的风险智能预警系统全面落地
随着边缘计算与深度学习算法的成熟，基于AI的风险预测模型已成为安全生产管理的核心基础设施。传统监控依赖人工巡查和固定阈值报警，存在响应滞后、误报率高、难以识别复合型风险等问题。而新一代AI预警系统通过融合多源数据——包括设备运行参数、环境温湿度、气体浓度、视频流行为分析等——构建动态风险画像，实现从“事后处置”到“事前预判”的根本转变。
以某钢铁集团为例，其在高炉区域部署了由视觉识别与振动传感组成的AI联防系统。该系统通过对炉体表面热成像图谱进行卷积神经网络分析，结合内部压力波动趋势，成功在一次潜在炉壳破裂事故发生前72小时发出红色预警。经检修确认，炉壁已出现微裂纹扩展，若未及时干预可能引发重大安全事故。此类案例验证了AI预测模型在复杂工业场景中的实际效能。
据IDC《2025中国工业安全AI应用白皮书》统计，采用AI预警的企业平均事故前兆识别率提升至91.6%，响应速度提高5.8倍，年度直接经济损失同比下降37%以上。尤其在化工、矿山、冶金等高危行业，AI系统的边际效益显著高于投入成本。
- 核心趋势点： AI不再仅用于图像识别，而是作为风险推理引擎，嵌入安全管理全流程
- 多模态数据融合成为主流，单一传感器时代正在终结
- 模型可解释性要求提升，监管机构开始要求企业提供AI决策日志备查
- 企业应优先在高风险作业区试点部署AI感知节点，并建立本地化训练数据集
- 引入第三方专业机构对AI模型进行定期验证与偏移检测，确保长期有效性
- 利用搭贝低代码平台快速搭建AI告警联动流程，例如自动触发应急预案、推送责任人通知、锁定危险区域门禁等，无需依赖IT部门开发周期
- 制定AI辅助决策的操作规程，明确人机责任边界，避免过度依赖或误用系统输出
值得注意的是，AI系统的落地并非简单采购硬件即可完成。某装备制造企业在初期部署时因缺乏业务逻辑映射，导致模型频繁误报，最终被迫停用。这说明技术必须与工艺知识深度融合。搭贝平台提供的可视化规则引擎支持非技术人员将专家经验转化为可执行的判断逻辑，极大降低了AI系统调优门槛。
📊 趋势二：全域数据治理构筑安全管理数字底座
当前安全生产面临的一大挑战是“信息孤岛”：EHS系统、DCS控制系统、人员定位系统、培训档案各自独立运行，数据无法互通。一旦发生紧急情况，指挥中心往往需要跨多个系统手动调取信息，延误黄金处置时间。2025年，越来越多领先企业开始构建统一的安全管理数据中台，打通设计、生产、运维全链条数据流。
某跨国能源公司实施的数据整合项目显示，在集成设备生命周期数据、作业许可记录、承包商资质信息后，其高风险作业审批效率提升60%，违规操作发生率下降44%。关键在于建立了标准化的数据模型，例如采用ISO 15926标准定义设备属性，使用通用编码体系标识危险源类型，从而实现跨系统语义一致。
| 数据维度 | 来源系统 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 设备健康状态 | SCADA/CMMS | 预防性维护排程 |
| 人员资质证书 | HCM/EHS | 作业授权核验 |
| 实时环境监测 | IoT平台 | 动态风险等级评估 |
| 历史事故报告 | 安全管理系统 | 根因分析与改进 |
数据治理不仅是技术问题，更是组织变革过程。企业需设立专职数据管理员岗位，负责主数据维护与质量稽核。同时，应推动“数据即资产”理念，将数据完整性纳入KPI考核体系。
- 核心趋势点： 安全管理进入“数据主权”时代，谁掌握高质量数据，谁就拥有风险控制主动权
- 数据血缘追踪成为合规刚需，监管部门可追溯每条风险判定的数据源头
- 隐私保护与安全监控平衡难题凸显，尤其是涉及员工行为采集时需符合《个人信息保护法》
- 启动数据资产盘点，绘制企业安全相关数据地图，识别关键断点
- 选择具备强集成能力的低代码平台作为中间件，如搭贝支持REST API、数据库直连、消息队列等多种对接方式，可在两周内完成主要系统的数据拉通
- 建立数据质量评分机制，对缺失率、更新频率、准确性等维度打分公示
- 开展数据素养培训，使一线管理人员具备基本的数据解读与应用能力
实践中发现，中小型企业受限于预算和技术力量，难以自建复杂数据中台。对此，搭贝推出的“安全数据沙箱”解决方案提供开箱即用的模板库，包含20+常见工业场景的数据模型，帮助企业以轻量化方式起步，后续再逐步深化。
🔮 趋势三：全员参与式安全文化借助数字工具实现闭环
研究表明，超过70%的工业事故与人为因素相关，单纯依靠制度约束难以根除不安全行为。2025年，领先企业正通过数字化手段重塑安全文化，推动从“被动遵守”向“主动报告”转变。某汽车零部件工厂上线“安全隐患随手拍”小程序后，员工月均上报隐患数量从不足5条增至187条，其中32%为管理层此前未察觉的潜在风险。
这种转变的背后是激励机制与反馈闭环的设计优化。以往员工上报后常遭遇“石沉大海”，挫伤积极性。而现在，系统会自动分配处理责任人、设定整改时限，并在完成后通知上报人现场复核，形成完整PDCA循环。更有企业将隐患贡献值计入绩效积分，可兑换奖励或晋升加分，显著提升参与意愿。
“我们不再把员工当作监管对象，而是视为安全共建伙伴。”——某电子制造企业EHS总监在2025中国安全管理峰会发言
移动端应用成为连接全员的关键载体。除隐患上报外，还包括在线培训考试、应急演练签到、安全知识推送等功能模块。数据显示，使用移动化工具的企业员工安全培训完成率达98.2%，远高于传统线下模式的67.5%。
- 核心趋势点： 安全管理重心从“管结果”转向“促行为”，数字化工具成为文化落地的催化剂
- 年轻一代产业工人更适应交互式、游戏化设计，传统公告栏模式失效
- 匿名举报功能需求上升，保护吹哨人机制成为企业社会责任体现
- 设计简洁友好的用户界面，确保一线工人无需培训即可操作
- 设置多语言版本，满足多民族用工环境下的沟通无障碍
- 利用搭贝低代码平台快速迭代表单流程，例如根据不同车间定制专属检查清单，动态调整字段与审批路径
- 定期发布“安全参与排行榜”，营造良性竞争氛围，但需注意避免形式主义
值得关注的是，部分企业尝试引入区块链技术记录安全行为轨迹，确保数据不可篡改且可审计。尽管尚处试点阶段，但预示着未来“可信安全账本”的可能性。
跨趋势协同：低代码平台如何加速转型落地
上述三大趋势并非孤立存在，其共同特征是对敏捷响应能力的要求急剧上升。传统的定制软件开发周期长、成本高、变更困难，已无法适应快速演进的安全管理需求。在此背景下，低代码开发平台成为破局关键。
搭贝低代码平台凭借可视化拖拽、预置组件库、一键部署等特性，使EHS团队能够自主构建所需应用。例如，某食品加工厂EHS主管在两天内搭建出一套受限空间作业管理系统，整合气体检测数据接入、电子作业票签批、人员进出打卡、超时自动报警等功能，彻底取代纸质流程。
• 传统方式：提出需求 → IT排期 → 开发测试 → 上线（平均耗时8-12周）
• 搭贝模式：业务人员自行设计 → 实时调试 → 发布使用（最快2天完成）
更重要的是，低代码平台支持持续优化。当工艺变更或法规更新时，用户可即时调整表单字段、修改审批逻辑、新增校验规则，真正实现“随变而治”。某制药企业在GMP新规出台后，仅用半天时间即完成全部安全文档模板的合规性升级。
当然，低代码并非万能。对于涉及核心控制系统对接、大规模并发处理等复杂场景，仍需专业开发支持。但其最大价值在于释放基层创新活力，让最了解现场的人来定义解决方案。
未来展望：迈向韧性安全生态系统
站在2025年末回望，安全生产管理已不再是孤立的职能部门职责，而是贯穿企业运营的生命线工程。未来的先进企业将构建一个具备自我感知、自我学习、自我调节能力的韧性安全生态系统。在这个系统中，AI提供洞察力，数据提供连接力，全员参与提供执行力，而低代码平台则提供进化力。
可以预见，2026年起，监管重点将进一步从“有没有制度”转向“能不能验证”，强调证据链完整性与响应时效性。届时，那些已完成数字化转型布局的企业将在合规性、运营效率和社会声誉方面获得明显优势。
对于仍在观望的企业而言，现在是行动的最佳时机。不必追求一步到位，可通过小切口试点积累经验，逐步扩大战果。关键是建立起“技术+管理+文化”三位一体的推进机制，确保每一项投入都能转化为实质性的风险降低。
