2026年初，应急管理部发布《全国工矿商贸领域安全生产形势年度报告》，数据显示，2025年全国生产安全事故总量同比下降13.7%，重大事故起数首次降至个位数。这一成果的背后，是物联网、人工智能与低代码技术在安全管理场景中的深度渗透。以山东某大型化工园区为例，通过部署AI视频识别系统，实现高危作业区域人员行为异常自动预警，全年违章操作下降68%。与此同时，江苏多家制造企业借助低代码平台快速构建安全巡检与隐患闭环管理系统，平均响应效率提升4.2倍。这些实践标志着安全生产管理正从传统“人防+制度”模式加速迈向“智防+数据+协同”的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的智能风险预警系统成为核心防线
随着边缘计算与计算机视觉技术的成熟，基于AI的风险感知能力正在重塑企业安全防控体系。据中国安全生产科学研究院统计，2025年已有超过37%的规模以上工业企业部署了AI视频监控系统，用于识别未佩戴安全帽、违规穿越警戒区、疲劳作业等典型风险行为。这类系统通过深度学习模型训练，在复杂光照和遮挡环境下仍能保持92%以上的识别准确率。
在石油化工行业，中海油惠州炼化基地引入AI热成像分析系统，对储罐区进行24小时温度异常监测。一旦发现局部温升超过阈值，系统立即联动DCS控制系统并推送预警至管理人员移动端。该机制在2025年成功拦截3起潜在燃爆风险，避免直接经济损失超1.2亿元。此外，矿山领域也开始应用声发射+微震联合监测AI模型，提前72小时预测岩体失稳概率，显著提升井下作业安全性。
然而，AI系统的落地并非一蹴而就。部分企业反映，初期模型误报率偏高，主要源于训练数据不足或场景适配性差。例如，某钢铁厂在高温车间部署AI摄像头后，因烟雾干扰导致每日产生上百条无效告警，反而加重监管负担。这表明，AI必须与工艺流程深度融合，才能实现精准预警，而非简单“贴标签”式的技术叠加。
- 建立典型风险行为数据库，结合历史事故案例持续优化AI模型训练集；
- 采用模块化架构部署AI系统，支持按车间、工序灵活配置识别规则；
- 将AI预警信息接入企业统一应急指挥平台，确保多系统联动响应；
- 利用搭贝低代码平台快速开发AI告警处置流程表单，实现从“发现—确认—整改—反馈”全流程数字化闭环；
- 定期开展AI系统有效性评估，结合人工复核机制动态调优算法参数。
📊 趋势二：数据驱动的安全绩效评估体系全面升级
传统安全考核多依赖“事故率”“检查次数”等滞后性指标，难以反映真实管理水平。2026年，越来越多企业转向构建以“过程数据+行为数据+环境数据”为核心的前置性评价模型。国家电网浙江公司试点推行“安全健康指数（SHI）”，整合设备运行状态、人员作业频次、气象条件等17类实时数据，生成班组级动态评分，指导资源倾斜与干预策略。
某汽车零部件制造商通过搭建安全数据中台，打通MES、EHS、HR等多个系统接口，实现员工培训完成率、特种作业持证情况、隐患整改时效等关键要素的可视化追踪。管理层可随时调取任意产线的“安全画像”，识别薄弱环节。数据显示，实施数据驱动管理后，该企业重复性隐患发生率下降54%，安全投入产出比提升2.8倍。
值得注意的是，数据整合面临“孤岛效应”挑战。不同系统间数据标准不一、更新频率差异大，导致分析结果失真。例如，某制药企业曾因EHS系统未同步最新组织架构，致使责任追溯出现偏差。因此，构建统一的数据治理体系已成为企业数字化转型的刚性需求，需明确主数据来源、清洗规则与权限控制机制。
安全数据治理实施路径参考
| 阶段 | 关键任务 | 预期成果 |
|---|---|---|
| 第一阶段 （1-2个月） |
梳理现有系统清单，识别数据源与字段 | 形成《企业安全数据资产地图》 |
| 第二阶段 （2-3个月） |
制定编码规范，建立主数据管理机制 | 完成核心实体标准化（如人员、设备、区域） |
| 第三阶段 （持续迭代） |
部署ETL工具，实现定时抽取与清洗 | 输出可供分析的干净数据集 |
在此背景下，搭贝低代码平台展现出独特优势。其内置的数据连接器支持与主流ERP、SCADA、OA系统对接，无需编写SQL即可完成跨系统数据拉取。同时，平台提供拖拽式报表设计器，让非技术人员也能快速构建个性化看板，降低数据分析门槛。
- 确立企业级安全KPI框架，涵盖预防、响应、恢复三大维度；
- 优先采集高频、高价值数据项，避免“大而全”的数据陷阱；
- 建立数据质量稽核机制，定期通报异常数据源头部门；
- 利用搭贝平台搭建“安全仪表盘”，实现管理层移动化决策支持；
- 推动数据文化培育，鼓励一线员工参与数据录入与验证。
🔮 趋势三：全员参与的协同治理模式加速普及
现代安全管理已不再局限于安全部门的“单兵作战”。2026年，“人人都是安全员”的理念在先进企业中深入人心。华为松山湖基地推行“安全积分制”，员工通过上报隐患、参与演练、提出改进建议等方式累积积分，可兑换福利或晋升加分。上线半年内，累计收到有效建议逾2300条，其中47项被纳入标准操作规程修订。
这种转变得益于协作工具的普及。钉钉、企业微信等平台集成EHS功能模块，使隐患随手拍、在线培训签到、电子交接班等操作变得轻量化。更进一步，部分集团型企业开始构建统一的安全协同门户，打通总部—子公司—承包商之间的信息壁垒。三一重工在其全球供应链体系中推广“安全云协作平台”，要求所有供应商上传资质文件、作业计划与风险评估报告，实现全过程可追溯。
但实践中也暴露出协同效率问题。某建筑央企项目部反映，由于使用多个独立系统分别管理施工、安全与物资，导致同一事件需重复填报三次，引发基层抵触情绪。调研显示，近40%的一线员工认为当前数字工具“增加了工作量而非减轻负担”。这说明，协同治理的关键在于流程整合而非功能堆砌，应以用户体验为中心重构业务流。
- 简化移动端操作界面，支持语音输入、图像OCR识别等功能；
- 建立跨部门协同任务模板，明确定责与时限要求；
- 引入自动化提醒机制，防止任务遗漏或拖延；
- 通过搭贝低代码平台快速搭建“一站式”安全协作门户，集成通知、表单、审批、知识库等功能；
- 设置激励机制，对积极参与者给予物质或精神奖励。
搭贝低代码平台在协同治理中的典型应用场景
面对复杂的组织结构与多变的管理需求，传统定制开发周期长、成本高的弊端日益凸显。而搭贝低代码平台凭借其可视化开发环境与丰富的组件库，能够在一周内完成一个中型安全协同应用的上线。例如，某食品加工集团利用搭贝平台在三天内部署了“承包商入场管理小程序”，涵盖资质预审、安全承诺签署、现场打卡、离场评价等全流程，取代原有纸质台账，审核效率提升90%。
另一个案例来自轨道交通领域。广州地铁运营公司借助搭贝平台构建“员工安全行为观察系统”，鼓励各级管理者在日常巡查中记录正面行为与改进机会，并自动生成趋势分析报告。系统上线后，管理层现场参与度提升至82%，较此前增长近3倍。
🛡️ 新兴挑战：新技术带来的新型风险不容忽视
尽管智能化带来诸多利好，但也衍生出新的安全隐患。网络安全成为焦点之一。2025年底，某智能制造示范工厂遭遇勒索攻击，黑客锁定其安全监控系统，迫使停产赎金支付。调查发现，漏洞源于第三方物联网设备固件未及时更新。此类事件警示我们，数字化程度越高，系统性风险暴露面越广，需建立覆盖IT/OT融合环境的安全防护体系。
此外，过度依赖技术也可能削弱人的应急能力。某核电站模拟演练中发现，当AI辅助决策系统宕机时，值班人员平均反应时间延长47秒，且判断失误率上升。这反映出“技术依赖症”可能侵蚀基础技能。因此，企业在推进智能化的同时，必须保留必要的手动操作通道，并强化应急预案实战化训练。
- 将网络安全纳入EHS管理体系，定期开展渗透测试与漏洞扫描；
- 制定关键系统冗余方案，确保断网、断电情况下基本功能可用；
- 加强员工复合能力建设，兼顾数字化工具使用与传统操作技能；
- 建立技术变更安全评估机制，任何新系统上线前须经过HAZOP分析；
- 推动产业链上下游共同制定智能设备安全准入标准。
📈 展望未来：构建弹性化的安全管理体系
面向2026及以后，安全生产管理将更加注重系统的韧性与适应性。气候变化带来的极端天气频发，要求企业具备更强的外部冲击应对能力。比亚迪西安基地已在厂区部署气象雷达接收终端，结合GIS系统预测暴雨内涝路径，提前调度应急资源。这种“前瞻式防御”思维将成为标杆企业的标配。
与此同时，ESG投资趋势正倒逼企业提升安全透明度。MSCI最新评级标准中，将“工伤率下降趋势”“员工安全培训覆盖率”等指标权重上调至18%。为满足披露要求，更多公司将采用自动化报告生成工具，确保数据真实、可比、可审计。搭贝平台提供的合规报表模板库，可帮助企业快速响应国内外多重监管标准，降低合规成本。
最终，未来的安全管理体系将是“技术+制度+文化”的有机融合。它不仅能够预防已知风险，更能通过持续学习识别未知威胁。正如杜邦公司首席安全官所言：“真正的安全不是零事故，而是组织具备不断进化的能力。”在这个过程中，低代码平台作为敏捷创新的载体，将持续赋能企业构建更具弹性的安全生态。
