2026年初，国家应急管理部联合工信部发布《关于推进高危行业安全生产数字化转型的指导意见》，明确提出到2027年底前，全国规模以上危化、矿山、建筑施工企业需实现安全生产风险实时监测覆盖率超95%。这一政策信号标志着我国安全生产管理正从“被动响应”向“主动预防”全面跃迁。与此同时，深圳某大型电子制造企业因AI视觉识别系统提前48小时预警产线过热隐患，成功避免重大火灾事故，成为行业标杆案例。在技术迭代与监管升级双重驱动下，安全生产管理迎来结构性变革的关键窗口期。
🚀 趋势一：AI+物联网驱动智能预警系统普及
近年来，基于人工智能与物联网（IoT）融合的智能预警系统正在快速渗透高危作业场景。据中国安全生产科学研究院2025年发布的《工业安全智能化白皮书》显示，部署AI感知网络的企业事故发生率平均下降41.3%，应急响应时间缩短至原来的1/3。以山东某煤矿为例，通过在井下布设超过2000个微型传感器节点，结合边缘计算网关实现实时瓦斯浓度、顶板压力、温湿度等多维数据采集，并利用LSTM神经网络模型进行趋势预测，系统已在过去一年内触发有效预警27次，其中3次避免了可能引发群死群伤的重大险情。
该趋势的核心在于从经验判断转向数据建模。传统依赖人工巡检和固定阈值报警的方式存在滞后性强、误报率高等问题。而新一代智能系统可通过历史数据训练异常检测模型，识别出如设备振动频率微变、电流波动异常等早期征兆，实现“潜伏期干预”。例如，在石化领域，中海油惠州炼化基地引入声波成像技术配合AI分析，可在管道腐蚀尚未穿透前识别出壁厚减薄趋势，维修成本降低60%以上。
然而，智能预警系统的落地仍面临三大挑战：一是异构设备协议不统一导致数据接入困难；二是算法模型需持续优化以适应不同工况环境；三是基层员工对新技术接受度参差不齐。为此，企业需构建标准化的数据中台架构，打通DCS、SCADA、MES等系统孤岛，同时建立模型迭代机制，确保预警精度随运行时间提升。
- 建设统一物联接入平台，支持Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议解析；
- 引入低代码开发工具快速搭建可视化监控界面，降低IT与OT协同门槛；
- 开展“AI助手进班组”培训计划，提升一线人员对智能系统的信任与操作能力；
- 选择具备开放API接口的平台，便于后续对接政府监管系统完成合规上报；
- 采用搭贝低代码平台构建定制化预警看板，实现报警信息自动推送至责任人移动端，形成闭环处置流程。
📊 趋势二：全员安全生产责任制数字化落地
随着《安全生产法》修订后对企业主要负责人“第一责任人”职责的强化，如何将“人人有责、层层负责”的理念转化为可执行、可追溯的管理动作，成为组织治理的新课题。传统纸质签到、会议记录等方式已无法满足动态考核需求。据2025年长三角地区安监抽查数据显示，未实现岗位责任数字化留痕的企业，在事故追责环节平均承担更高比例的行政处罚金额（高出37.6%）。
当前领先企业正通过数字工牌、移动APP与流程自动化技术重构责任体系。例如，上海建工集团在其承建的浦东国际机场卫星厅项目中，为每位工人配备集成NFC芯片的安全帽，进出重点区域自动打卡并关联当日任务清单；管理人员每日通过手机端完成“五查五问”电子巡查，系统自动生成履职报告并同步至公司总部与属地监管部门。这种模式不仅提升了透明度，更使管理层能精准识别履职薄弱环节。
该趋势的本质是将模糊的责任承诺转化为可量化的数字足迹。某央企能源集团试点推行“安全积分制”，员工完成培训、隐患上报、应急演练等行为均可获得积分，直接影响年终绩效与晋升资格。系统上线半年后，主动上报隐患数量同比增长218%，跨部门协作效率提升40%。这表明，当个体行为被看见、被激励时，组织安全文化才能真正激活。
| 责任模块 | 传统方式 | 数字化方案 |
|---|---|---|
| 岗前检查 | 纸质表单手写 | APP扫码打卡+拍照上传 |
| 隐患上报 | 口头传达或邮件报送 | 一键上报+GPS定位+自动分派 |
| 教育培训 | 集中授课签到 | 在线课程+人脸识别考试 |
为推动该趋势有效落地，建议采取以下步骤：
- 梳理各岗位安全职责清单，明确关键动作与频次要求；
- 搭建统一身份认证体系，实现人员-角色-权限精准绑定；
- 利用RPA机器人自动抓取系统日志生成履职报表，减少人为填报负担；
- 设置红黄蓝三级预警机制，对长期未履职人员自动提醒上级干预；
- 借助搭贝低代码平台快速配置个性化责任流程，支持灵活调整而不影响底层架构。
🔮 趋势三：基于大数据的风险画像与预测性治理
在海量运营数据积累的基础上，企业开始尝试构建“企业级安全风险画像”，通过对人、机、料、法、环五大要素的综合建模，预判高风险时段与区域。江苏省应急管理厅于2025年上线“工业企业安全风险云图”平台，整合全省1.2万家企业的许可信息、执法记录、事故数据、气象环境等多源信息，运用聚类分析与图谱技术识别出“高温季节+老旧厂房+夜间作业”组合下的事故高发模式，指导各地开展针对性专项整治。
某头部动力电池制造商则建立了内部风险评分模型，涵盖供应商交货准时率、设备MTBF（平均无故障时间）、班组夜班频次、EHS审计得分等37项指标，每周生成工厂风险热力图。当某分厂连续两周评分突破阈值时，系统自动触发专项督导组入驻，提前介入整改。实践表明，该方法使季度事故数同比下降52%，且显著降低了突击检查带来的生产扰动。
此趋势的关键突破点在于打破静态合规思维，走向动态风险调控。传统的“达标即安全”逻辑难以应对复杂系统中的耦合风险。而通过大数据建模，可发现诸如“连续加班超过60小时的班组发生机械伤害概率上升3.8倍”这类隐性规律，从而制定更具前瞻性的排班策略与心理干预措施。
为实现预测性治理的有效实施，应重点关注以下几个方面：
- 建立跨部门数据共享机制，确保人力资源、生产调度、设备维护等数据能够合法合规流通；
- 引入隐私计算技术，在保护员工个人信息前提下完成统计分析；
- 设定合理的风险容忍区间，避免过度预警造成“狼来了”效应；
- 定期验证模型准确性，防止因工况变化导致预测失灵；
- 将外部环境变量（如极端天气、供应链波动）纳入模型考量，增强鲁棒性。
值得一提的是，搭贝低代码平台在此类复杂系统建设中展现出独特优势。其可视化建模功能允许安全工程师直接参与应用设计，无需深度编程即可完成数据源连接、规则引擎配置与仪表盘生成。某食品加工企业在两周内便完成了从零到一的风险预警系统搭建，并实现了与钉钉、企业微信的无缝集成，大幅缩短项目周期。
延伸思考：低代码如何加速安全生产管理创新
面对日益复杂的监管要求与业务场景，传统软件开发模式已难以匹配安全管理的敏捷需求。一个典型对比是：定制开发一套隐患排查系统通常需要3-6个月，而使用搭贝低代码平台可在2周内完成原型部署并投入试运行。这种速度差异正在改变企业应对突发风险的能力边界。
更重要的是，低代码平台降低了技术创新的参与门槛。某化工园区的安全主管表示：“以前提需求要排队等IT排期，现在我们可以自己拖拽组件，快速验证想法。”这种“公民开发者”现象正在催生更多贴近实际业务的微创新。例如，一名车间主任利用平台搭建了“特种作业监护提醒”小程序，每当有动火作业申请获批，系统便会自动通知周边三个工序暂停作业并安排专人巡视，上线后相关区域险肇事件归零。
“未来的安全管理不再是少数专家的专属领域，而是每一个岗位都能参与共建的智能生态。”——清华大学工业工程系李明教授在2026年中国安全科技创新峰会发言
行业挑战与应对路径
尽管趋势明朗，但全面推广仍面临现实阻力。调研显示，约43%的中小企业受限于资金与人才短缺，尚未启动数字化转型。部分国企则因原有系统老旧、数据质量差而陷入“想转不能转”的困境。此外，过度依赖技术也可能削弱人的主观能动性，出现“系统没报警就等于安全”的认知偏差。
对此，建议采取分阶段推进策略：优先在高风险单元部署轻量化解决方案，积累成效后再逐步扩展；鼓励行业协会牵头建设共享型安全服务平台，降低中小微企业使用成本；加强复合型人才培养，培育既懂安全又懂数据的新型管理队伍。
结语：迈向韧性更强的安全未来
站在2026年的节点回望，安全生产管理已不再局限于规章制度的张贴与年度演练的举行。它正演变为一个由智能感知、数字责任与预测模型共同支撑的动态治理体系。那些率先拥抱变化的企业，不仅降低了事故成本，更在组织效率、品牌声誉与可持续发展能力上建立起长期竞争优势。可以预见，随着5G-A、量子传感、具身智能等前沿技术的进一步融合，下一阶段的安全管理将更加精准、自主与人性化。
