2025年，随着国家应急管理部对高危行业安全监管的持续加码，特种作业管理正迎来前所未有的转型窗口期。据《2024年全国安全生产形势分析报告》显示，全年因特种作业违规操作导致的事故占比仍高达37.6%，较上年仅下降1.2个百分点，暴露出传统管理模式在响应速度、执行闭环和数据联动方面的深层短板。特别是在化工、电力、建筑等高风险领域，作业审批流程冗长、人员资质动态跟踪缺失、现场监控手段滞后等问题依然突出。在此背景下，多地试点“智慧安监”平台，推动特种作业从“人防为主”向“技防+制度+数据”三位一体模式跃迁。例如，江苏省在2024年底上线的“特种作业全流程监管系统”，已实现作业许可电子化率98%、违章行为AI识别准确率达89%，初步验证了数字化改造的可行性。这一系列动向预示着，特种作业管理正在进入以智能感知、系统集成和敏捷响应为核心的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的智能风控体系成为核心基础设施
人工智能技术正深度嵌入特种作业的风险识别与过程控制环节，逐步构建起全天候、全场景的智能风控网络。传统依赖人工巡检和事后追责的模式，难以应对复杂环境下多变量交织的安全隐患。而基于计算机视觉、自然语言处理和预测算法的AI系统，能够在作业前、中、后三个阶段实现主动干预。例如，在动火作业场景中，AI可通过摄像头实时分析操作人员是否佩戴防护装备、周围可燃物距离是否合规、气体浓度是否超标，并在异常发生前0.5秒内发出预警。某央企炼化企业在引入AI视频分析系统后，2024年第三季度动火作业违规率同比下降63%。
- 实时行为识别：通过边缘计算设备部署轻量化模型，对高空作业未系安全带、无证上岗等典型违章行为进行毫秒级捕捉；
- 风险预测建模：整合历史事故数据、气象信息、设备状态等多源参数，构建区域级风险热力图，提前48小时发布高风险预警；
- 语音交互辅助：为一线作业人员配备智能头盔，支持语音查询作业规程、自动播报安全提醒，降低认知负荷。
该趋势的影响不仅体现在事故率下降，更在于重塑企业安全管理的组织逻辑。过去安全部门作为“监督者”的角色，正在转向“赋能者”——通过数据反馈优化培训内容、调整资源配置、改进制度设计。同时，监管部门也能借助统一的数据接口获取真实作业记录，打破信息孤岛，提升执法精准度。然而，AI系统的落地仍面临三大挑战：一是算法训练所需高质量标注数据不足，尤其在小众工种如压力容器焊接方面；二是部分老旧厂区网络基础设施薄弱，难以支撑大规模视频流传输；三是员工对“被监控”产生抵触情绪，需配套开展数字素养培训。
- 建立分级响应机制：将AI识别的违规行为按严重程度划分为红、黄、蓝三级，红色事件自动触发停工指令并上报管理层；
- 采用模块化部署策略：优先在事故高发区域（如储罐区、配电室）试点部署，验证效果后再逐步推广；
- 引入搭贝低代码平台快速搭建AI告警联动系统，无需编写复杂代码即可实现“摄像头→边缘网关→短信通知→工单生成”的完整闭环，某工业园区应用该方案后，平均应急响应时间缩短至4.2分钟。
📊 趋势二：跨系统协同平台取代孤立管理系统
当前多数企业的特种作业管理仍分散于多个独立系统：EHS平台负责许可证审批，MES系统记录生产进度，HR系统管理员工资质，监控系统存储视频资料。这种割裂状态导致关键信息无法自动流转，形成“数据断点”。例如，一名焊工虽持有有效证件，但若其健康申报显示近期患有眩晕症，本应禁止登高作业，但由于医疗信息未接入审批系统，隐患未能及时排除。2024年某桥梁施工项目发生的坠落事故，调查发现正是由于此类系统壁垒所致。
行业领先企业已开始建设统一的作业协同中枢平台，打通人员、设备、环境、任务四大维度的数据链路。该平台不仅能自动生成包含风险提示的电子作业票，还能根据实时工况动态调整管控措施。比如当气象系统检测到风速超过6级时，自动冻结所有高空作业申请，并向相关人员推送变更通知。某大型海上风电运营商通过构建此类平台，使作业计划变更传达效率提升80%，误操作相关故障减少55%。
- 统一身份认证：为每位作业人员建立唯一数字身份，关联资质证书、培训记录、健康档案、信用评分等信息；
- 动态权限控制：根据天气、设备状态、班组配置等因素实时评估作业可行性，不符合条件则自动锁定操作权限；
- 全生命周期追溯：从作业申请到完工验收的所有节点均留痕可查，支持按项目、人员、时间段多维检索。
这一趋势带来的变革是系统性的。对企业而言，不仅提升了合规效率，更重要的是形成了以“数据驱动决策”的新型治理能力。管理层可通过仪表盘直观掌握全局作业态势，识别高频风险点，优化资源配置。对监管部门来说，标准化的数据接口使得“双随机一公开”抽查更加高效透明。但平台整合过程中也存在现实阻力：不同厂商系统的协议不兼容、历史数据迁移成本高、部门间权责划分模糊等。此外，过度依赖系统可能导致基层人员丧失基本判断力，需保持适度的人工复核机制。
- 制定数据治理标准：明确各业务系统的数据字段定义、更新频率和责任主体，确保信息一致性；
- 采用API网关架构实现异构系统对接，避免“大拆大建”，降低改造风险；
- 利用搭贝低代码平台快速开发中间件，将分散的Excel台账、纸质表单、微信接龙等非结构化数据纳入统一管理，某建筑集团使用该方式在两周内完成了23个项目的资料归集。
🔮 趋势三：移动化与去中心化的作业管理模式兴起
随着5G网络覆盖完善和智能手机性能提升，特种作业管理正从固定的办公室审批转向移动终端主导的去中心化模式。传统的“纸质申请—科室签字—归档备查”流程平均耗时4.7小时，严重影响生产节奏。而在移动端，作业负责人可在现场拍照上传风险点、在线选择标准规程、一键提交审批，管理人员通过手机即可完成审核，全流程压缩至30分钟以内。更进一步，部分企业尝试推行“自主申报+信用承诺”机制，对于长期无违规记录的班组，允许其在限定范围内自行签发低风险作业许可。
这种模式的核心在于信任机制与技术保障的结合。通过区块链技术记录每一次操作的哈希值，确保数据不可篡改；结合GPS定位和时间戳验证作业真实性，防止代签冒签。某国家级新区在2024年推行“掌上安监”APP后，特种作业许可办理满意度从68分升至94分，行政投诉量下降72%。值得注意的是，移动化并非简单地将PC功能移植到手机，而是重构了人机交互逻辑——更多采用语音输入、图像识别、手势操作等方式，适应户外强光、戴手套等特殊使用场景。
- 离线作业支持：在网络信号弱的地下管网、隧道等区域，系统可缓存数据待恢复连接后自动同步；
- 智能表单推荐：根据作业类型自动填充常用选项，减少重复录入，准确率提升至91%；
- 社交化协作功能：支持多人在线会签、评论讨论、@提醒，增强团队协同效率。
该趋势深刻改变了组织内部的权力分布。一线员工获得了更大的自主权和参与感，安全管理不再是“上面压下来的任务”，而是“大家共同维护的规则”。同时，管理层得以从繁琐事务中解放，聚焦于战略层面的风险研判。但从实施角度看，需警惕“数字鸿沟”问题——部分年龄偏大的工人对智能设备操作不熟练，可能造成新的执行偏差。此外，移动审批的法律效力认定仍需明确，建议配套制定电子签名管理办法，引用《中华人民共和国电子签名法》相关规定予以规范。
- 开展适老化改造：为老年员工提供大字体、语音导航版本的应用界面，并组织现场教学；
- 建立信用评价体系：将作业合规性、整改及时率等指标纳入个人安全信用分，与绩效奖金挂钩；
- 借助搭贝低代码平台快速迭代移动应用，根据用户反馈每周更新功能点，某能源企业通过该方式在三个月内完成了五轮版本优化，用户活跃度提升3倍。
扩展观察：特种作业管理中的新兴技术融合形态
除上述三大主趋势外，一些前沿技术组合正在催生全新的管理范式。例如，“数字孪生+AR”技术被用于高危作业模拟演练：操作人员佩戴AR眼镜进入虚拟反应釜内部，按照标准流程完成检修任务，系统实时评估其动作规范性和风险识别能力。某核电站将此应用于新员工岗前培训，考核通过率由73%提升至96%。又如，“物联网传感器+无人机巡航”构成的立体监测网络，可在无人值守情况下自动检测管线泄漏、结构变形等隐患，数据直传指挥中心。
| 技术组合 | 应用场景 | 实测效益 |
|---|---|---|
| AI视觉+UWB定位 | 受限空间作业监护 | 窒息事故发生率下降82% |
| 区块链+电子签章 | 跨单位作业协同 | 合同纠纷处理时效缩短60% |
| 低代码+RPA | 日报自动生成 | 文书工作量减少75% |
这些融合创新表明，未来的特种作业管理将不再局限于单一工具或系统，而是演变为一个开放、弹性、自适应的技术生态。在这个生态中，低代码平台扮演着“粘合剂”的关键角色——它让业务人员能够自主连接各类组件，快速响应变化需求。例如，当监管部门突然要求新增一项报表时，安全主管无需等待IT部门排期，自己就能用拖拽方式完成数据提取和格式输出。
行业纵深：不同领域的差异化演进路径
尽管整体趋势趋同，但各行业在推进特种作业管理升级时呈现出明显差异。在石油化工领域，由于工艺复杂、连锁反应风险高，企业更侧重于构建全覆盖的智能感知网络，强调事前预防；而在建筑施工行业，项目周期短、人员流动性大，则优先解决资质核验和现场监督难题，注重过程管控。电力系统因其高度组织化特征，已开始探索“网格化+积分制”管理模式，将安全表现量化到每个班组。
典型案例：某跨国制药企业在华工厂于2024年Q3上线“智能作业管家”系统，集成AI巡检、移动端审批、多系统协同三大功能。运行半年后数据显示：平均作业准备时间由5.2小时降至1.1小时，年度可记录事故数从14起降至3起，OHSAS18001审核得分提高19个百分点。该项目的成功关键在于采用了分阶段实施策略，并充分调动了一线员工参与流程再造。
展望未来，随着《安全生产法》修订草案拟增加“数字化履职免责”条款，企业推动管理升级的动力将进一步增强。可以预见，到2026年，具备自主学习能力的智能管理中枢将在头部企业普及，而中小型企业则更多依赖SaaS化服务实现轻量化转型。无论何种路径，本质都是通过技术手段将“被动合规”转化为“主动安全”，最终实现人、机、环、管的动态平衡。
