2025年初，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）》，明确提出到2027年全国规模以上工业企业安全生产管理系统覆盖率需达90%以上，且系统具备实时风险感知与自动响应能力。这一政策标志着安全生产管理正从“事后追责”向“事前预防+事中控制”的全周期治理模式加速转型。与此同时，多起典型事故的深度复盘显示，超过68%的生产安全事故源于隐患识别滞后或处置流程断层，凸显传统管理模式在复杂场景下的局限性。在此背景下，以AI驱动的风险预警、数据闭环管理和组织级协同机制成为行业升级的核心方向。
🚀 趋势一：AI赋能的智能风险预警系统全面落地
随着边缘计算与机器学习算法的成熟，基于AI的实时风险识别技术已在高危行业中实现规模化部署。据中国安全生产科学研究院2024年第四季度报告，采用AI视觉识别的化工企业，其违规作业行为检出率较人工巡检提升3.2倍，平均响应时间缩短至47秒。例如，某大型石化基地通过部署智能视频分析平台，成功在2024年第三季度拦截了14起未佩戴防护装备进入受限空间的操作，避免潜在重大伤亡事故。
该趋势的核心在于构建多模态感知网络，整合视频监控、气体传感器、设备运行日志等异构数据源，利用深度学习模型进行异常模式识别。例如，LSTM（长短期记忆网络）被广泛用于预测压力容器疲劳裂纹发展趋势，准确率达89.7%；YOLOv8算法则在人员行为识别中实现91.3%的精确度。这些技术突破使得风险预警从“经验判断”迈向“数据推演”阶段。
然而，AI系统的实际落地仍面临挑战。首先是数据质量瓶颈——部分老旧厂区缺乏标准化数据采集终端，导致模型训练样本不足；其次是误报率控制难题，某冶金企业在初期试运行中曾因环境光线变化引发每日超200条虚假警报，严重影响作业效率。此外，一线员工对“机器监督”存在心理抵触，认为其侵犯操作自主权，影响人机协同信任关系。
- 建立统一的数据采集标准，推动老旧设备加装IoT传感模块，确保输入数据的完整性与时效性；
- 采用“AI初筛+人工复核”双轨机制，在系统上线初期设置动态阈值调节功能，逐步优化报警灵敏度；
- 引入可解释性AI（XAI）技术，向管理人员和操作员展示预警逻辑链路，增强决策透明度；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化预警看板，支持自定义报警规则配置与工单自动派发流程，降低IT开发依赖；
- 开展常态化AI认知培训，帮助基层员工理解系统价值，消除技术恐惧心理。
📊 趋势二：数据驱动的安全绩效闭环管理体系兴起
传统的安全管理多依赖定期检查与纸质台账，难以形成持续改进的反馈机制。而当前领先企业正构建覆盖“风险识别—整改执行—效果评估—制度优化”的全流程数据闭环。根据德勤2024年制造业调研，实施数据化安全管理的企业，其年度事故发生率同比下降41%，整改任务平均完成周期由14天压缩至5.3天。
这一趋势的关键是打通跨部门数据孤岛，将EHS系统、MES生产系统、HR人事档案及维修记录进行集成。例如，某汽车零部件制造商通过数据中台整合近五年工伤记录与班次安排数据，发现夜班第3小时为事故高发时段，进而调整排班策略并增设中途强制休息节点，使该时段事故数量下降62%。
在实践中，数据闭环建设常遭遇组织壁垒。安全部门往往缺乏对生产数据的访问权限，而IT部门又难以精准理解业务需求，导致系统开发周期过长。此外，部分企业虽积累了大量历史数据，但因格式混乱、字段缺失等问题，无法直接用于建模分析。
| 指标维度 | 传统模式 | 数据闭环模式 |
|---|---|---|
| 隐患整改跟踪 | 纸质记录，更新延迟 | 移动端实时打卡，GPS定位验证 |
| 风险趋势分析 | 季度人工统计 | AI自动生成月度热力图 |
| 应急预案演练 | 纸质签到，无效果评估 | VR模拟+响应时间数据分析 |
- 制定企业级数据治理规范，明确各系统间接口标准与权限分配机制；
- 优先选取高频、高影响场景（如动火作业审批）试点数据流打通；
- 利用搭贝低代码平台快速构建跨系统集成应用，实现表单自动填充与状态同步；
- 建立KPI联动机制，将安全数据录入及时率纳入相关部门考核体系；
- 引入数字孪生技术，对关键装置进行虚拟仿真测试，提前暴露潜在风险点。
🔮 趋势三：组织级协同安全文化的数字化重塑
安全管理不再局限于安全部门职责，而是演化为全员参与的组织能力。麦肯锡研究指出，拥有强安全文化的企业，其事故复发率比行业平均水平低57%。2025年的新动向是，企业开始借助数字化工具将安全行为转化为可量化、可激励的日常实践。例如，某建筑集团推行“安全积分制”，员工通过上报隐患、参与培训获得积分，可兑换福利或晋升加分，上线半年内隐患主动上报量增长4.8倍。
该趋势的本质是实现安全责任的分布式落实，打破“上热中温下冷”的执行断层。数字化平台在此过程中扮演“连接器”角色，连接管理层、监管者、一线员工乃至承包商，形成统一协作空间。值得注意的是，Z世代员工占比上升也推动了交互方式的变革——他们更倾向使用类社交软件的轻量化界面完成安全任务。
推进过程中常见障碍包括：激励机制设计不合理导致“刷分”现象；外包人员因系统权限限制无法接入；以及移动端体验不佳造成使用流失。某能源企业在初期推广时因APP卡顿严重，导致现场人员宁愿手写记录也不愿上传，暴露出技术选型与用户体验脱节问题。
- 设计多层次激励体系，结合物质奖励与荣誉表彰，防止行为功利化；
- 为承包商设立临时账户机制，确保外部协作方纳入统一管理框架；
- 采用响应式前端架构，保障APP在弱网环境下仍能离线提交数据；
- 嵌入即时通讯功能，支持拍照直传、语音转文字等便捷操作；
- 依托搭贝低代码平台快速迭代微应用，如“五分钟安全晨会打卡”“隐患随手拍”等，贴合碎片化工作节奏。
搭贝低代码平台在趋势落地中的关键作用
面对上述三大趋势带来的复杂实施需求，搭贝低代码平台展现出独特优势。其可视化开发界面允许安全管理人员直接参与应用设计，无需深度编程知识即可构建符合实际业务流程的解决方案。例如，在某食品加工厂的案例中，EHS经理通过拖拽组件的方式，在3天内完成了“特种设备巡检路径规划”应用的搭建，并与原有ERP系统实现数据互通。
平台内置的流程引擎支持复杂的条件分支设置，能够灵活应对不同厂区、班次、岗位的安全管理要求。同时，其开放API接口便于对接AI服务商提供的图像识别能力，或将预警信息推送至企业微信、钉钉等办公平台，实现信息触达无缝衔接。更重要的是，搭贝支持私有化部署，满足军工、核电等对数据安全有严苛要求的行业合规需要。
未来展望：迈向自适应安全生态系统
展望2026—2027年，安全生产管理将进一步向“自适应”方向演进。系统不仅被动响应风险，还将基于历史数据与外部环境变量（如天气、供应链波动）主动调整防护策略。例如，当气象部门发布强风预警时，高空作业审批流程将自动升级审核级别，并向相关人员推送强化指引。
这种生态级协同需要更强大的数据融合能力和更精细的权限治理体系。区块链技术有望在多方责任追溯中发挥作用，确保承包商、供应商的安全承诺不可篡改。同时，AR眼镜等可穿戴设备将普及于巡检场景，实现实时信息叠加与远程专家指导，进一步提升现场处置能力。
