2026年初，国家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计划（2026-2028）》，明确提出将AI风险识别、物联网实时监测和低代码平台快速部署作为安全生产能力建设的核心支撑。与此同时，全国重点危化企业已完成两轮“隐患清零”专项行动，事故率同比下降37.6%（据2025年第四季度安监年报）。这一系列动态标志着我国安全生产管理正从“被动响应”向“主动防控”全面跃迁，技术赋能与组织变革双轮驱动的新格局正在形成。
🚀 趋势一：AI驱动的风险预测与智能预警系统普及
传统安全管理依赖人工巡检与事后追责，存在响应滞后、覆盖盲区等问题。随着边缘计算与深度学习算法成熟，基于AI的风险预测模型已在多个高危行业实现落地。例如，某大型炼油企业在2025年部署了由视觉识别+声纹分析构成的复合型AI监控系统，对设备异常振动、气体泄漏初期声音特征进行毫秒级捕捉，成功在三次潜在爆燃事件中提前12-48分钟发出预警，避免直接经济损失超1.2亿元。
该趋势的核心在于从“经验判断”转向“数据建模”。通过整合历史事故数据库、实时传感器数据与气象环境变量，AI可构建动态风险热力图，并自动推送至管理人员终端。中国安全生产科学研究院2025年测试数据显示，采用AI辅助决策的企业，其重大风险漏判率下降62%，应急响应效率提升44%。
- AI模型可识别非结构化数据中的风险信号，如工人行为视频、巡检语音记录等；
- 结合数字孪生技术，实现工厂级虚拟仿真推演，预判连锁反应路径；
- 支持多语言交互界面，适用于跨国运营企业的统一风控标准输出。
- 建立企业专属风险样本库，持续标注典型隐患场景用于模型训练；
- 优先在储罐区、高压管道、粉尘作业等高风险区域试点部署；
- 引入第三方算法审计机制，确保AI判断透明可追溯，避免“黑箱操作”；
- 将AI报警纳入现有应急预案流程，明确人机协同处置权限边界；
- 利用搭贝低代码平台快速搭建AI告警联动工单系统，实现报警→派单→整改→反馈闭环管理。
📊 趋势二：全域数据融合下的安全绩效动态评估体系构建
过去，企业安全绩效主要依靠伤亡指标、检查频次等静态数据衡量，难以反映真实管理水平。当前，越来越多企业开始构建融合IoT传感、人员定位、培训记录、承包商资质等多源数据的动态评估模型。某港口集团自2024年起实施“安全信用积分制”，为每位员工及协作单位建立数字档案，实时更新违规扣分、技能认证、应急演练参与度等维度得分，结果直接影响项目承接资格与薪酬激励。
这种转变的本质是从“结果导向”升级为“过程管控”。通过对成千上万条微小行为数据的聚合分析，系统能够识别出“未遂事件”背后的系统性缺陷。例如，某建筑公司在分析近半年高空作业数据时发现，下午3点至4点时段坠落风险指数偏高，进一步调查揭示该时段为交接班空档，监护人员缺位导致监管真空——这一发现促使公司优化排班制度。
| 数据维度 | 采集方式 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 设备运行状态 | 压力/温度/流量传感器 | 预测故障周期，优化检修计划 |
| 人员定位轨迹 | UWB/BLE信标 | 识别禁区闯入、聚集拥堵等异常行为 |
| 培训考核成绩 | LMS系统对接 | 评估岗位胜任力，精准安排复训 |
| 隐患上报数量 | 移动端APP填报 | 衡量员工参与度，激励主动报告文化 |
- 制定统一的数据采集规范，打通MES、EHS、HR等系统间壁垒；
- 设立数据治理小组，定期清洗异常值、补全缺失字段；
- 开发可视化仪表盘，按管理层级下放数据权限；
- 将动态评分与KPI挂钩，推动安全责任穿透至基层；
- 借助搭贝低代码平台灵活配置评分规则引擎，适应不同业务单元需求变化。
🔮 趋势三：基于低代码平台的敏捷安全管理组织进化
面对复杂多变的生产环境与监管要求，传统定制化软件开发周期长、成本高的问题日益凸显。以搭贝为代表的低代码平台正成为企业构建个性化安全管理系统的首选方案。江苏一家装备制造企业仅用两周时间，通过拖拽组件方式完成了受限空间作业审批流程的线上化改造，集成电子围栏触发、气体检测仪直连、多人会签等功能，审批时效从平均3.2天缩短至4.7小时。
这一趋势的关键在于从“系统固化”转向“随需而变”。一线安全工程师无需编程背景即可自主设计表单、设置逻辑规则、生成报表，极大提升了管理创新效率。根据Gartner 2025年调研，使用低代码工具的企业在应对新型风险（如氢能储运、锂电池回收）时，平均响应速度比传统模式快5.3倍。
案例：广东某食品加工厂遭遇突发性氨泄漏事故后，安全团队当晚即在搭贝平台上搭建起“事故复盘信息收集系统”，包含现场照片上传、责任人访谈记录、整改措施跟踪等模块，三天内完成全部证据归集并提交监管部门，赢得高度评价。
- 支持跨部门协作流程快速重构，适应矩阵式组织架构；
- 内置合规模板库，一键生成符合GB/T 33000标准的文档包；
- 开放API接口，便于与门禁系统、消防主机等硬件集成。
- 选拔具备业务理解能力的“公民开发者”，提供基础培训认证；
- 建立低代码应用上线评审机制，防范数据泄露与流程冲突；
- 优先改造高频、高耗时的手工流程，如日常巡检、动火作业许可；
- 设置版本控制与回滚机制，保障关键系统稳定性；
- 结合RPA机器人自动抓取外部政策更新，触发内部制度修订提醒。
新兴挑战：技术融合带来的新型风险形态
尽管智能化带来显著效益，但也衍生出新的安全隐患。网络安全威胁已从IT系统蔓延至OT生产网络，2025年某水务公司因PLC控制器被植入恶意代码，导致加氯量失控险些引发公共安全事故。此外，过度依赖自动化可能导致人员技能退化，在系统失效时无法有效接管。因此，企业在推进数字化的同时，必须同步加强“人因工程”设计与冗余机制建设。
组织适配：打造“技术+制度+文化”三位一体治理体系
任何先进技术的成功落地都离不开组织配套改革。调研显示，约40%的AI安防项目失败源于员工抵触或流程脱节。成功的实践往往具备三个特征：高层亲自推动变革、设立专职数字化转型办公室、建立容错试错机制。山东某钢铁集团成立“智慧安环创新实验室”，鼓励基层员工提出改进提案，年度采纳率达68%，显著增强了技术落地的群众基础。
生态协同：构建产业链上下游安全共治机制
现代生产体系高度依赖供应链协作，单一企业努力难以抵御系统性风险。2026年，长三角地区启动“化工园区安全云链”试点，通过区块链技术共享企业间危险源信息、应急资源分布与运输路线规划，实现区域联防联控。初步运行数据显示，跨企业事故协同处置时间缩短55%，救援物资调配准确率提升至92%。
未来展望：迈向“零事故”愿景的可持续路径
随着碳达峰目标推进，新能源、新材料项目加速上马，带来诸如钠离子电池热失控、氢脆腐蚀等全新风险课题。未来的安全管理将更加注重前瞻性研究与跨学科合作。预计到2028年，超过70%的大型制造企业将建立“风险创新实验室”，专门从事新技术应用场景下的安全验证工作。同时，ESG投资浪潮也将倒逼企业提升安全信息披露透明度，推动行业整体向更高水平迈进。
