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风险预测、物联网实时监控和企业安全数字孪生纳入重点推广技术目录。与此同时，全国范围内超过1.2万家高危行业企业已完成安全生产信息化系统升级，其中近40%采用低代码平台实现快速部署与迭代。这一系列政策与实践标志着安全生产管理正从传统的“事后追责”模式加速转向“事前预防、事中控制”的智能化新阶段。随着5G、边缘计算和大数据分析能力的普及，安全管理的响应速度、覆盖广度与决策精度正在发生质变。
🚀 趋势一：AI驱动的风险智能预警系统全面落地
近年来，基于人工智能的风险识别与预警技术已成为安全生产管理的核心突破点。据中国安全生产科学研究院2025年底发布的《AI在工业安全中的应用白皮书》显示，部署AI视觉识别系统的化工厂、矿山和建筑工地，其高风险行为（如未佩戴防护装备、违规穿越作业区）识别准确率已达93.7%，较传统人工巡检提升近3倍。更进一步，通过机器学习模型对历史事故数据、环境传感器信息及人员操作日志进行多维关联分析，系统可提前48小时预测潜在事故概率，实现从“被动响应”到“主动干预”的跃迁。
- 核心趋势点：AI算法融合多源数据构建动态风险画像，推动安全管理进入预测性维护时代；
- 企业开始建立“风险知识库”，利用自然语言处理技术自动解析事故报告并提取关键诱因；
- 边缘AI设备在无网络环境下仍能完成本地化识别与报警，保障极端工况下的可靠性。
该趋势对企业运营的影响深远。一方面，保险公司已开始将AI预警系统的部署情况作为保费定价的重要依据——某头部财险公司数据显示，接入AI监控的企业平均保费下调达18%。另一方面，监管部门也在探索将AI系统的运行状态纳入执法检查范围，未来或将出台《智能安全系统运行规范》强制标准。此外，中小企业面临的技术门槛依然存在：定制化AI模型开发成本高、训练数据不足、专业人才匮乏等问题制约了普及速度。
- 优先选择支持模块化集成的低代码平台，快速对接现有摄像头与传感器系统，降低AI功能上线周期；
- 借助搭贝低代码平台内置的AI组件库，企业无需编写复杂代码即可配置人脸识别、行为分析等通用场景模型；
- 建立跨部门数据协作机制，整合生产、人事与安环数据，为AI训练提供高质量输入；
- 设定阶段性目标，先在高风险区域试点部署，验证效果后再逐步扩展至全厂区；
- 定期组织AI系统“红蓝对抗”演练，模拟异常行为测试系统灵敏度，并持续优化算法参数。
📊 趋势二：全域数据融合下的安全态势一张图建设加速
当前，大型工业企业普遍面临“信息孤岛”问题：环境监测、设备运行、人员定位、应急指挥等系统各自独立，数据格式不统一，难以形成全局视角。为此，“安全态势一张图”成为2026年各地政府推动的重点工程。江苏省已在全省危化品园区推行“一企一图”计划，要求所有重点监管企业于2026年6月底前完成可视化平台建设，实现实时风险等级自动标注、应急资源动态调度与多层级联动预警。
- 核心趋势点：通过数据中台整合分散系统，构建统一时空基准下的安全运行视图；
- GIS地图与BIM模型深度融合，实现三维空间内风险源精确定位；
- 移动端同步推送机制确保管理层随时随地掌握现场动态。
这一趋势带来的变革不仅体现在可视化层面，更在于决策效率的全面提升。某钢铁集团在部署全域数据平台后，安全事故应急响应时间由平均27分钟缩短至9分钟以内，且管理层可通过拖拽方式自定义风险仪表盘，灵活调整关注维度。然而，数据治理仍是主要瓶颈：不同厂商设备协议不兼容、老旧系统接口封闭、数据更新延迟等问题普遍存在。此外，部分企业过度追求“大屏炫酷效果”，忽视底层数据质量，导致图表失真或误判。
| 数据类型 | 来源系统 | 更新频率 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| 气体浓度 | 环境监测仪 | 每秒 | 泄漏预警 |
| 人员位置 | UWB定位基站 | 每2秒 | 禁区闯入检测 |
| 设备温度 | SCADA系统 | 每分钟 | 过热故障预判 |
| 巡检记录 | 移动APP | 实时上传 | 责任追溯 |
为有效推进“一张图”建设，建议采取以下路径：
- 成立由IT、安全部门与业务骨干组成的联合项目组，明确数据标准与责任分工；
- 选用具备强大API集成能力的低代码平台作为中枢，如搭贝平台支持Modbus、OPC UA、HTTP等多种协议接入，可快速打通异构系统；
- 实施“数据清洗—映射—校验”三步法，确保原始数据准确性与时效性；
- 采用分层渲染策略，在地图上按风险等级划分颜色区块，增强可读性；
- 设置权限分级机制，确保敏感信息仅限授权人员访问，符合《数据安全法》要求。
🔮 趋势三：全员参与式安全管理平台兴起
传统安全管理往往局限于安全部门内部运作，一线员工参与度低，隐患上报流程繁琐。而2026年的行业实践表明，越来越多企业开始构建“人人都是安全员”的文化生态。中石化某炼化基地推出“随手拍·即时奖”活动，鼓励员工通过手机APP拍摄并提交安全隐患，经核实后给予即时红包奖励，上线三个月累计收到有效线索2,147条，其中13项被评定为重大风险并及时处置。这种去中心化的管理模式显著提升了隐患发现率，也增强了员工归属感。
- 核心趋势点：借助轻量化应用降低参与门槛，实现安全隐患全民共治；
- 积分激励与绩效考核挂钩，形成长效机制；
- 匿名举报功能保护举报人隐私，提升信任度。
该模式的成功依赖于高效的信息流转机制。调研显示，采用传统纸质表单的企业，从隐患发现到整改措施落地平均耗时7.2天；而使用数字化平台的企业则压缩至1.3天。更重要的是，员工参与度与事故发生率呈显著负相关——某第三方研究机构对86家制造企业的追踪发现，员工月均上报≥2条隐患的企业，年度事故率比行业平均水平低41%。但实践中也存在挑战：部分管理者担心“小题大做”影响生产节奏；基层员工则顾虑上报后遭打击报复，导致积极性受挫。
案例参考：浙江某汽车零部件厂借助搭贝低代码平台搭建“安全众包”系统，仅用两周时间完成开发。系统包含隐患上报、自动分类、任务派发、整改反馈、结果公示全流程闭环管理。每位员工拥有个人安全账户，累计积分可用于兑换福利或晋升加分。上线首季即实现隐患整改闭环率达98.6%，较去年同期提升32个百分点。
- 设计简洁友好的用户界面，支持语音、图片、视频多种上报方式，适应不同文化水平员工；
- 引入智能分类引擎，自动识别隐患类型并匹配对应处理流程；
- 建立快速响应机制，承诺2小时内初步响应、24小时内制定整改方案；
- 定期发布“安全之星”榜单，营造正向竞争氛围；
- 利用搭贝平台的流程引擎功能，灵活配置审批路径与通知规则，适应组织架构变化。
技术底座重构：低代码平台成趋势落地关键支撑
上述三大趋势的背后，是对IT系统敏捷性与适应性的极高要求。传统软件开发周期长、成本高、变更困难，难以满足快速演进的安全管理需求。在此背景下，以搭贝为代表的低代码平台展现出独特优势。其可视化开发环境允许非技术人员通过拖拽组件构建应用，同时保留足够的扩展性供开发者深度定制。某央企安全管理部门负责人表示：“过去开发一个巡检系统需6个月，现在用搭贝平台，3周就能上线原型，并根据试运行反馈不断迭代。”
特别是在多系统集成方面，搭贝平台提供标准化连接器，可无缝对接ERP、MES、门禁系统及各类IoT设备，避免重复投资。同时，平台内置的安全审计模块符合等保2.0要求，确保数据传输与存储合规。更为重要的是，低代码模式降低了企业对外部供应商的依赖，使安全管理团队能够自主掌控系统演进方向，真正实现“业务主导、技术赋能”的转型目标。
政策与标准协同推进，催生新型服务生态
除了技术驱动，政策引导也在加速行业变革。2026年起，多个省市将企业安全数字化水平纳入绿色工厂、专精特新等评选指标体系。深圳市更是出台专项补贴政策，对采购经认证的低代码安全应用的企业给予最高50万元补助。这一举措刺激了服务商生态的发展，一批专注于安全生产领域的SaaS解决方案提供商迅速崛起，提供包括AI预警包、应急演练沙盘、承包商信用评估在内的标准化产品套件。
与此同时，行业协会加快标准制定进程。中国安全生产协会已于2025年底发布《企业安全数字化成熟度评估模型》，从数据整合、智能应用、组织协同三个维度设定了五个等级，为企业自我诊断提供依据。预计2026年下半年，该模型将被纳入第三方认证体系，成为企业招投标的重要资质证明。这将进一步推动安全管理从“经验驱动”向“标准驱动”转变。
