2025年，随着国家应急管理部《高危行业安全数字化转型三年行动计划》进入关键实施阶段，特种作业管理领域迎来前所未有的技术驱动变革。据中国安全生产科学研究院最新数据显示，2024年全国涉及特种作业的事故中，约68%与操作流程不规范、人员资质动态监管缺失或现场响应滞后有关。在此背景下，以智能监控、数据协同和平台化治理为核心的新型管理模式正在重塑行业生态。多地试点项目表明，引入数字化工具后，特种作业审批效率提升达43%，违规操作识别准确率提高至91%以上。这一系列变化不仅反映出监管逻辑从“事后追责”向“事前预防”的深刻转变，也预示着企业安全管理能力正成为核心竞争力的重要组成部分。
🚀 趋势一：AI+物联网驱动的智能监管体系加速落地
近年来，人工智能与物联网（AIoT）技术在特种作业场景中的融合应用持续深化。特别是在高空作业、动火作业、有限空间作业等高风险环节，基于边缘计算的实时行为识别系统已逐步取代传统的人工巡查模式。例如，在江苏某大型石化园区，部署了具备视觉分析能力的智能摄像头网络，能够自动识别未佩戴安全带、擅自闯入禁区、监护人离岗等典型违规行为，并通过5G网络即时推送预警信息至管理人员终端。
- 智能穿戴设备集成生理监测功能，如心率、体温、血氧等指标异常时触发自动报警机制；
- AI算法可区分正常作业动作与危险操作，误报率已降至7%以下（2024年中国信通院测试数据）；
- 结合UWB定位技术，实现人员厘米级精确定位，确保作业区域边界管控有效执行；
- 多源数据融合分析支持风险态势动态评估，为应急预案生成提供决策依据。
该趋势对行业的影响深远。一方面，企业安全管理从依赖“经验判断”转向“数据驱动”，显著降低人为疏忽带来的隐患；另一方面，监管部门可通过统一接入平台实现跨区域、跨企业的远程抽查与合规审计，大幅提升执法效率。然而，当前仍存在部分中小企业因成本压力难以承担全套智能硬件投入的问题，导致技术普及呈现“头部集中、尾部滞后”的格局。
- 优先在高风险等级作业点部署AI视觉监控节点，形成重点防护圈；
- 推动本地化边缘计算服务器建设，减少云端依赖，保障数据处理时效性与安全性；
- 采用模块化架构设计，允许企业按需扩展功能组件，避免一次性高额投资；
- 借助搭贝低代码平台快速构建定制化AI告警联动流程，例如当系统检测到无证人员靠近作业区时，自动锁定门禁并通知安全部门；
- 建立设备运行日志与维护台账的数字化档案，支持全生命周期管理。
📊 趋势二：跨部门、跨系统的数据协同治理成标配
过去，特种作业管理常面临“信息孤岛”困境：人力资源系统掌握员工资质，生产调度系统安排作业计划，EHS系统记录安全事件，而各系统之间缺乏有效对接，极易造成“人证不符”“超期作业”等问题。2025年，随着《工业互联网+安全生产》国家标准的全面推广，越来越多企业开始推进内部系统整合与外部监管平台对接。
以浙江某装备制造集团为例，其通过打通HRIS、MES、EHS及门禁控制系统，实现了“一人一档、一证一码”的全流程闭环管理。每当有员工申请特种作业任务时，系统自动校验其持证状态、健康状况、培训记录及历史违章情况，只有全部条件满足才允许进入审批流程。同时，作业过程中的视频片段、环境监测数据、监护人签到记录等也将同步归档，供后续追溯使用。
- 统一身份认证与权限管理体系成为跨系统协作的基础支撑；
- API接口标准化使不同厂商系统间的互联互通成为可能；
- 区块链技术被用于关键操作日志的防篡改存证，增强审计可信度；
- 监管端可实时调取企业作业数据，实现“非现场监管”常态化。
这一趋势推动了企业组织架构的微调——安全管理部门不再仅是执行监督角色，而是逐渐演变为数据中枢协调者。与此同时，IT部门与EHS团队的合作频率显著增加，催生出“数字安全官”等新兴岗位。但值得注意的是，数据共享也带来了隐私保护与网络安全的新挑战，尤其是在涉及生物识别信息传输时，必须符合《个人信息保护法》的相关要求。
- 制定企业级数据治理白皮书，明确各类数据的归属权、使用权与脱敏规则；
- 搭建中间件平台实现异构系统间的数据映射与转换；
- 设置分级访问控制策略，确保敏感信息仅限授权人员查看；
- 利用搭贝低代码平台快速开发跨系统集成应用，如自动生成特种作业合规报告、实时同步监管平台数据接口；
- 定期开展数据一致性校验与系统压力测试，保障协同机制稳定运行。
🔮 趋势三：低代码平台赋能企业敏捷构建个性化管理系统
面对日益复杂的监管要求与多样化的作业场景，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、灵活性差等问题。相比之下，低代码平台因其“可视化配置、拖拽式建模、快速迭代”的特点，正迅速成为中小型企业实现数字化转型的首选路径。据IDC 2025年第一季度报告显示，中国制造业企业在安全管理类应用开发中，采用低代码方式的比例已达57%，较2023年上升22个百分点。
某中部地区电力施工公司原使用纸质表单进行动火作业审批，平均耗时超过8小时。2024年底，该公司借助搭贝低代码平台，在两周内完成了电子化审批流程的搭建，涵盖在线申请、多级审批、现场扫码确认、电子归档等功能，整体处理时间缩短至1.5小时内，且所有操作留痕可查。
| 功能模块 | 传统开发周期 | 低代码实现周期 | 成本对比（万元） |
|---|---|---|---|
| 作业申请表单 | 10天 | 1天 | 5 vs 0.8 |
| 审批流引擎 | 15天 | 2天 | 8 vs 1.2 |
| 移动端支持 | 20天 | 3天 | 12 vs 2.0 |
| 报表统计分析 | 7天 | 1.5天 | 4 vs 0.6 |
- 业务人员可直接参与系统设计，大幅缩短需求反馈链条；
- 支持与主流IoT设备、ERP、OA系统无缝对接；
- 版本更新无需停机，支持灰度发布与回滚机制；
- 内置安全审计模块，满足等保2.0基本要求。
该趋势的核心价值在于降低了数字化门槛，使得资源有限的企业也能快速响应政策变化。例如，当某地应急管理局突然要求新增“夜间作业备案”字段时，使用低代码平台的企业可在数小时内完成调整并上线，而传统开发则需至少一周时间。此外，平台还支持将最佳实践模板共享给其他子公司或行业伙伴，促进整体水平提升。
- 组建由安全主管、IT人员与一线班组长组成的联合工作组，共同定义业务流程模型；
- 选择具备行业模板库的低代码平台，优先复用成熟解决方案；
- 建立变更管理制度，所有流程修改需经审批后方可生效；
- 利用搭贝平台的流程自动化引擎，实现“作业结束→自动关闭许可证→释放资源”闭环；
- 定期导出使用数据，分析流程瓶颈并优化用户体验。
拓展思考：未来三年可能浮现的新形态
展望2026-2027年，随着大模型技术在工业领域的渗透加深，预计将出现“AI安全助手”角色。这类智能体不仅能理解自然语言提问（如“张工的焊接证还剩几天到期？”），还可主动提醒潜在风险（如“明日预报雷雨，建议暂停高空作业”）。更进一步，虚拟现实（VR）培训系统或将与低代码平台结合，允许企业自主创建沉浸式安全演练课程，极大提升培训效果。
“未来的特种作业管理不再是‘堵漏洞’，而是构建一个自感知、自适应、自优化的生态系统。”——某央企安全总监在2025年中国国际安全生产峰会上表示。
行业挑战与应对建议
尽管技术进步迅猛，但实际落地过程中仍面临多重阻力。首先是认知差异：部分基层管理者仍将数字化视为“额外负担”，而非“减负增效”工具；其次是标准缺失：目前尚无统一的特种作业管理系统评价指标体系，导致选型困难；最后是人才短缺：既懂安全又懂数据的复合型人才极为稀缺。
为此，建议行业协会牵头制定《特种作业数字化管理成熟度评估模型》，引导企业分阶段推进改造。同时，鼓励高校开设“工业安全数字化”交叉课程，加快人才培养。对于企业而言，应将系统建设纳入年度KPI考核，确保资源投入到位。
