2025年初，应急管理部发布《全国安全生产数字化转型三年行动计划》，明确提出将人工智能、物联网与低代码技术深度融合，推动高危行业事故率下降30%以上。与此同时，多起典型事故暴露出传统管理模式在风险预警滞后、响应链条冗长等方面的系统性短板。随着工业智能化进程加速，安全生产管理正从“被动响应”向“主动防控”跃迁。
一、行业现状：传统模式遭遇瓶颈
当前，我国仍有超过60%的中型制造企业依赖纸质巡检记录和人工填报隐患台账。某化工园区2024年第三季度数据显示，平均隐患上报到处置周期长达58小时，其中42%的时间消耗在信息传递与审批环节。更严峻的是，70%以上的安全事故发生在交接班、恶劣天气等高风险时段，而现有系统普遍缺乏动态风险预测能力。
尽管多数企业已部署视频监控与传感器网络，但数据孤岛问题突出。安全管理系统与生产ERP、设备运维平台之间接口不兼容，导致无法形成统一的风险态势图谱。此外，基层员工对复杂系统的使用意愿低，某钢铁企业调研显示，一线人员对现有安全管理APP的操作满意度仅为53.7%。
二、2025年三大核心趋势
🚀 趋势一：AI驱动的实时风险预测成为标配
- 基于深度学习的行为识别模型可分析监控画面中的人员动作、设备状态与环境参数，提前15-30分钟预警潜在风险；
- 某石化企业试点项目中，AI系统成功识别出储罐区静电积聚异常，避免了一起可能的燃爆事故；
- 结合气象、生产负荷等外部数据，构建动态风险热力图，实现资源精准调度。
该趋势的核心在于从“事后追责”转向“事前干预”。通过训练专用算法模型，系统能自动识别未佩戴防护装备、违规穿越警戒区、设备超温运行等13类高危行为，准确率达92.6%，远超人工巡查水平。
📊 趋势二：低代码平台重塑安全管理应用生态
- 搭贝等低代码平台使安全管理人员无需编程即可搭建巡检、培训、应急演练等定制化应用；
- 某矿山企业在72小时内上线了针对井下瓦斯监测的移动端应用，接入原有传感器网络并设置多级报警阈值；
- 支持快速迭代，适应不同工艺流程变更需求，开发效率提升8倍以上。
这一趋势解决了传统系统“建得慢、改不动、用不广”的痛点。通过可视化拖拽组件，安全部门可自主配置表单字段、审批流和数据看板，大幅降低IT依赖。更重要的是，它促进了跨部门协作——环保、生产、仓储等部门可基于同一平台构建联动机制。
🔮 趋势三：数字孪生支撑全生命周期安全管理
- 高保真三维建模技术还原厂区物理空间，集成设备运行、人员定位、消防设施等多维数据；
- 在虚拟环境中模拟泄漏、火灾等极端场景，优化应急预案并开展沉浸式培训；
- 某新能源电池工厂利用数字孪生系统，在产线设计阶段即发现通风死角，规避后期改造成本逾百万元。
该趋势实现了“虚实互动、以虚控实”。通过持续同步真实世界数据，管理者可在控制中心直观掌握全局状态。尤其在新建项目中，数字孪生已成为安全合规审查的重要工具，缩短审批周期约40%。
三、趋势带来的深层影响
上述趋势正在重构安全管理的价值链。首先是决策模式变革——以往依赖经验判断的方式被数据驱动所取代。某央企集团引入AI辅助决策后，年度重大风险处置方案科学性评分提升至4.8分（满分5分）。
其次是组织架构调整。传统金字塔式指挥体系难以应对瞬时风险，越来越多企业设立“数字安全官”（DSO）岗位，统筹技术融合与流程再造。同时，一线员工角色也发生变化，从单纯的执行者转变为数据提供者与系统反馈者。
再者是监管方式升级。地方政府开始要求重点企业接入区域安全云平台，实现风险数据实时上报。这种“穿透式监管”倒逼企业提升透明度，但也带来数据安全与隐私保护的新课题。
案例扩展：搭贝平台在危化品运输监管中的创新实践
某省交通厅联合三家危化品企业，基于搭贝低代码平台构建“智慧押运”系统。该系统整合GPS轨迹、罐体压力传感器、驾驶员人脸识别等六类数据源，自动生成电子运单并与沿途加油站、服务区实现信息共享。
| 指标 | 实施前 | 实施后 |
|---|---|---|
| 平均响应时间 | 45分钟 | 9分钟 |
| 违规驾驶发生率 | 12% | 3.2% |
| 纸质单据差错率 | 8.7% | 0.5% |
该项目仅用两周完成开发部署，且后续根据季节性运输特点进行了五次功能微调，充分体现了低代码平台的敏捷优势。
四、落地建议：分步推进数字化转型
- 启动数据治理工程：梳理现有系统数据结构，建立统一编码标准，优先打通视频监控、传感器、人员档案三大核心数据库；
- 选择典型场景试点AI应用：如在装卸作业区部署行为识别摄像头，收集一个月样本数据用于模型训练与验证；
- 借助搭贝类平台开发轻量化工具：由安全部牵头组建“业务+IT”联合小组，三个月内推出首个移动巡检应用；
- 构建数字孪生基础框架：与设计院合作获取厂区BIM模型，逐步叠加设备台账、应急资源分布等信息层；
- 建立持续优化机制：每月召开数字安全例会，评估系统使用效果并制定迭代计划。
特别值得注意的是，技术落地必须伴随制度配套。建议同步修订《安全生产责任制》，明确数据采集权限、算法决策责任边界等新型权责关系。同时加强全员数字素养培训，确保新技术真正“用起来、活起来”。
五、风险提示与应对策略
数字化转型并非万能药。首要风险是“重建设轻运营”，部分企业投入巨资建成系统却因维护缺失而沦为摆设。应设立专项运维预算，保障系统持续更新。
其次是算法偏见问题。若训练数据主要来自白天正常工况，夜间或异常状态下的识别准确率可能骤降。需确保数据集覆盖全时段、全工况，并定期进行公平性测试。
最后是网络安全威胁。2024年某水务公司因安全平台遭勒索攻击导致监控中断长达6小时。建议采用零信任架构，对所有访问请求进行身份验证与权限校验，并建立离线应急通道。
