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》，明确提出到2027年高危行业企业100%完成智能风控系统部署。与此同时，多起典型事故暴露出传统管理模式在风险预判、响应时效和跨部门协同上的严重滞后。在此背景下，基于人工智能与低代码融合的新型安全管理架构正加速重塑行业生态。
现状：传统安全管理模式面临结构性瓶颈
当前我国规模以上工贸企业超45万家，其中涉及危化品、矿山、冶金等高风险领域的企业占比达37%。尽管90%以上企业已建立HSE管理体系，但2024年全国生产安全事故仍发生1.2万余起，死亡人数超9000人，较上年仅下降2.3%。数据背后反映出传统“人防+制度”模式存在三大痛点：一是隐患排查依赖人工巡检，覆盖率不足60%；二是应急预案静态化，80%企业在突发险情中无法实现分钟级响应；三是数据孤岛严重，EHS、设备、人员管理平台平均割裂度达4.7个系统/企业。
更深层次的问题在于，现有系统难以支撑动态风险评估需求。例如某大型炼化企业在2024年夏季因未及时识别高温天气与设备老化叠加风险，导致管线爆裂引发火灾。事后分析显示，其MES与安全监控系统间缺乏自动预警联动机制，错失72小时黄金处置窗口。
趋势：2025年三大核心变革方向
🚀 智能风险预测模型规模化应用
- AI驱动的动态风险评分体系正在替代传统的LEC定性评估法。通过接入物联网传感器、气象数据、员工行为日志等12类实时数据源，机器学习模型可每小时更新作业单元风险等级。国家电网江苏分公司试点项目显示，该技术使中高风险事件识别准确率从58%提升至89%。
- 深度学习算法开始应用于事故链推演。清华大学联合中石化开发的“安链”模型，能模拟3000+种故障传播路径，在2024年青岛港油罐区改造中成功预判出阀门失效与应急泵启动延迟的耦合风险，避免潜在损失超2亿元。
📊 安全数据中台构建全域可视能力
- 统一数据标准下的多源融合成为监管新要求。应急管理部拟于2025年三季度出台《安全生产数据元规范》，强制要求企业将人员定位、气体检测、视频监控等18类数据接入省级监管云平台。届时未达标企业将被纳入重点监察名单。
- 可视化指挥系统向移动端延伸。三一重工已实现车间级AR安全沙盘，管理人员通过平板即可查看任意区域的历史事故热力图、当前防护资源分布及最优疏散路线。测试表明，应急决策效率提升40%以上。
🔮 低代码平台赋能敏捷安全管理创新
- 业务人员自主搭建安全应用正成为现实。搭贝低代码平台提供标准化的安全表单引擎、流程审批组件和API连接器，非技术人员可在3天内完成受限空间作业管理系统开发，相较传统开发周期缩短90%。
- 快速迭代能力支撑政策合规落地。2025年新修订的《危险作业许可管理办法》实施后，某化工园区利用搭贝平台在48小时内完成全区23家企业电子票证系统的升级改造，确保零延期上线。
影响：技术变革带来的深层行业重构
上述趋势正在引发安全管理职能的根本性转变。首先是组织架构调整，头部企业纷纷设立“数字安全官”（DSO）岗位，统筹技术与管理双线职责。其次是绩效评价体系革新，平安钢铁将AI预警响应速度纳入KPI，倒逼基层班组主动优化处置流程。
供应链协同也出现新模式。万华化学要求所有承包商必须接入其“智慧工地”平台，共享人员培训记录、设备检验证明等信息，否则不予结算工程款。这种数据驱动的信任机制显著降低了外包作业事故率。
案例洞察：浙江某锂电池生产企业通过集成AI预测模块与低代码平台，在涂布车间部署了“工艺-安全”联动控制系统。当AI检测到溶剂挥发速率异常时，自动触发降速指令并通知维修组待命。运行半年来，VOCs超标事件归零，年节约环保罚款支出超600万元。
落地：分阶段推进智能化转型路径
- 启动数据治理专项，优先完成关键设备编码统一、历史事故数据库清洗两项基础工作。建议采用“搭贝数据映射工具包”，支持主流PLC、SCADA系统的协议解析，平均节省数据准备时间50%。
- 选择1-2个高风险场景开展MVP验证，如动火作业智能监护或承包商准入审核。使用搭贝平台的标准安全模板库，可快速配置人脸识别、证件OCR、电子围栏等功能模块。
- 建立跨部门数字攻坚小组，由EHS负责人牵头，IT、生产、采购共同参与。每月召开应用复盘会，持续优化流程逻辑。某央企实践表明，该机制能使系统使用率从初期的31%提升至六个月后的79%。
- 规划三年演进路线，明确从“局部优化”到“全局协同”再到“生态互联”的阶段性目标。同步申请工信部“智能制造示范项目”资金支持，最高可获1500万元补贴。
风险提示：警惕技术应用中的潜在陷阱
需防范“重建设轻运营”现象。某地政府投入千万建成智慧应急平台，但因缺乏专业运维团队，一年后系统可用率不足40%。建议采取“厂商驻场+内部培养”混合模式，确保知识转移。
同时注意算法偏见问题。训练数据若过度集中于特定工艺类型，可能导致对新型装置的风险误判。应定期引入外部专家进行模型审计，并保留人工否决权。
| 趋势维度 | 2025年成熟度 | 投资回报周期 | 推荐优先级 |
|---|---|---|---|
| AI风险预测 | ★★★☆☆ | 18-24个月 | 高 |
| 数据中台建设 | ★★★★☆ | 12-18个月 | 极高 |
| 低代码敏捷开发 | ★★★★★ | 6-12个月 | 极高 |
