2025年开年以来，全国应急管理部接连发布智能监管试点成果，其中江苏某化工园区通过AI视频识别系统将违规作业识别响应时间从平均18分钟缩短至43秒，事故隐患预警准确率提升至91.7%。这一数据背后，是安全生产管理正经历从“人防为主”向“数智协同”的深刻转型。行业普遍意识到，传统靠巡查、填表、开会推动的安全管理模式已难以应对复杂生产环境下的动态风险，尤其在化工、建筑、制造等高危领域，企业亟需借助技术手段实现风险前置识别与快速响应。
行业现状：被动响应仍占主导，数据孤岛制约升级
目前，超过67%的中型以上企业在安全管理上仍依赖纸质检查表和人工台账记录，信息传递滞后现象普遍。某大型装备制造企业曾因巡检员未及时上报压力容器异常振动，导致后续发生轻微泄漏事件，虽未造成伤亡，但停产损失达380万元。这类案例反映出当前安全管理的核心痛点——风险发现靠‘眼睛’，决策依据靠‘经验’，应急响应靠‘电话’。更深层的问题在于，安全数据分散在EHS系统、设备监控平台、人员定位系统等多个独立模块中，形成‘数据烟囱’，无法实现跨系统联动分析。
此外，一线员工参与度低也是长期难题。调查显示，仅29%的一线工人会主动报告潜在隐患，主要原因包括流程繁琐、反馈无闭环、激励不足。这种‘上热下冷’的局面使得许多微小风险未能在萌芽阶段被捕捉，最终演变为可预防的事故。
核心趋势：三大技术驱动重塑安全管理模式
面对上述挑战，行业正在加速拥抱新一代技术融合方案。以下三个趋势已在多个标杆企业落地验证，并展现出显著成效。
🚀 趋势一：AI视觉识别实现高危作业实时监控
- 行为合规自动判别：通过部署边缘计算摄像头，结合深度学习模型，系统可自动识别未佩戴PPE（个人防护装备）、高空作业无系挂、危险区域闯入等典型违规行为；
- 多场景适配能力增强：最新算法支持在低光照、雨雾天气、复杂背景干扰下保持85%以上的识别准确率；
- 零延迟告警推送：一旦检测到高风险行为，系统可在3秒内向现场负责人及安全部门发送图文告警，部分场景已实现与广播系统的联动提醒。
以浙江某石化厂为例，其引入AI视觉系统后，连续六个月实现高处作业零违章，全年安全事故同比下降64%。该系统之所以有效，关键在于它改变了传统的“事后追责”逻辑，转为“事中干预+事前预警”的双轨机制。为什么这样设计？因为研究表明，80%的不安全行为发生在无人监督的瞬间，而人类巡检频次通常为每两小时一次，存在巨大监控盲区。
📊 趋势二：数字孪生构建全要素安全推演平台
- 虚拟仿真预测风险路径：通过建立工厂级三维数字模型，集成气象、设备状态、人员分布等实时数据，模拟火灾、泄漏、爆炸等极端情况下的扩散路径与影响范围；
- 应急预案动态优化：系统可根据不同工况自动生成最优疏散路线，并提前测试应急资源调配效率；
- 培训沉浸化升级：新员工可通过VR头显体验虚拟事故场景，在安全环境中训练应急反应能力。
广东某新能源电池工厂利用数字孪生系统进行了一次氢氟酸储罐泄漏推演，发现原定疏散路线中有两处通道宽度不足，可能引发踩踏风险。据此调整预案后，实际演练撤离时间缩短了41%。此类应用的价值不仅在于提升响应速度，更在于将“纸上预案”转化为“可验证策略”。数字孪生的本质是一种系统性风险沙盘推演工具，其原理类似于飞行模拟器对飞行员的训练逻辑——在虚拟世界中试错，避免在现实中付出代价。
🔮 趋势三：低代码平台赋能安全应用敏捷开发
- 业务部门自主搭建轻量应用：安环工程师无需编程即可创建隐患上报、特种作业审批、承包商管理等定制化模块；
- 快速迭代响应政策变化：当国家出台新的动火作业管理规定时，企业可在48小时内完成系统流程更新并上线；
- 与IoT设备无缝集成：通过预置接口连接气体传感器、温湿度探头、定位手环等硬件，实现数据自动采集与规则触发。
这里需要解释一个常见误解：很多人认为低代码只是简化前端界面开发。实际上，现代低代码平台如搭贝，具备完整的后端逻辑编排能力，支持复杂审批流、条件判断、数据聚合分析等功能。例如，某食品加工企业使用搭贝平台开发了一套“受限空间作业管理系统”，实现了从申请、气体检测数据接入、监护人确认到完工关闭的全流程线上闭环。整个开发周期仅用时5天，成本不足传统外包开发的十分之一。这正是低代码的核心优势——让懂业务的人直接成为开发者，极大缩短创新落地的时间窗口。
趋势影响：从合规导向迈向价值创造
这些技术趋势正在重新定义安全生产的价值边界。过去，安全投入被视为纯粹的成本中心，而现在越来越多企业将其视为运营效率的放大器。比如，AI视觉系统不仅能减少事故发生，还能通过分析高频违规点位，反向优化工艺布局或排班安排；数字孪生平台在应急推演之外，也被用于节能降耗分析，识别高能耗运行模式；低代码开发的安全应用则沉淀为企业数字化资产，支持持续迭代复用。
对于不同角色而言，影响各不相同：高层管理者看到的是整体风险可控性的提升与保险成本下降；中层主管获得的是更精准的过程管控工具；一线员工则感受到流程简化与反馈及时性的改善。这种多方共赢格局，正是新技术得以快速推广的社会基础。
落地建议：分阶段推进智能化升级
- 启动试点验证：选择一个高风险且管理成熟的车间作为AI视觉监控试点，设定明确KPI如“违规识别率≥80%”“误报率≤5%”，收集真实运行数据；
- 打通核心数据链路：优先整合EHS系统与MES（制造执行系统）、DCS（分布式控制系统）中的关键字段，如设备启停状态、报警记录、巡检结果，构建统一数据视图；
- 搭建低代码开发能力：组织安环团队参加搭贝平台基础培训，鼓励每人每年至少开发一个实用小工具，形成内部创新氛围；
- 开展数字孪生建模：联合设计院与IT部门，基于BIM（建筑信息模型）图纸构建厂区三维底图，逐步叠加动态数据层；
- 建立跨职能协作机制：成立由安全、生产、IT组成的数字化推进小组，每月召开联席会议评估进展与障碍。
值得注意的是，技术落地并非一蹴而就。某钢铁企业在全面铺开AI监控前，先进行了为期三个月的小范围测试，期间发现室外强光反射会导致误识别，于是调整了摄像头角度并增加了遮光罩。这个案例说明，在大多数情况下，成功的数字化转型都离不开“小步快跑、快速修正”的实践哲学。
风险提示：警惕技术应用中的认知误区
尽管前景广阔，但仍需注意几个潜在风险：
⚠️ 技术万能主义陷阱：不能指望一套系统解决所有问题。例如，AI视觉可以抓拍未戴安全帽的行为，却难以识别心理疲劳或沟通失误这类软性风险。安全管理始终需要人机协同，技术应作为辅助而非替代。
另一个常见问题是数据治理滞后。某企业部署了数十个传感器却缺乏统一命名规范，导致“压力_1”“PRESSURE_A”“P-01”指向同一设备，严重影响分析准确性。通常来说，企业在投入硬件前应先制定《工业数据分类与编码标准》。
| 术语 | 专业定义 | 通俗解释 |
|---|---|---|
| EHS | Environment, Health and Safety，即环境、健康与安全管理体系 | 企业用来管环保排放、职业病防护和安全生产的一整套制度和流程 |
| MES | Manufacturing Execution System，制造执行系统 | 连接工厂计划层和控制层的信息系统，相当于生产的“中枢神经” |
| DCS | Distributed Control System，分布式控制系统 | 用于集中监控和操作多个生产设备的自动化系统 |
| BIM | Building Information Modeling，建筑信息模型 | 带详细属性的三维建筑数字模型，不只是“好看”，还能算材料、查碰撞 |
| PPE | Personal Protective Equipment，个人防护装备 | 安全帽、护目镜、防毒面具这些保护工人身体的穿戴用品 |
综上所述，2025年的安全生产管理已进入“智能增强”新阶段。那些能够将AI识别、数字孪生与低代码开发有机结合的企业，将在风险控制力、运营敏捷性和员工满意度方面建立起明显竞争优势。未来三年，行业或将出现新一轮基于数字化能力的分化——领先者通过技术杠杆释放管理红利，落后者则继续陷于被动应对的循环之中。
