2026年初，国家应急管理部联合住建部发布《高危作业智能监管三年行动方案（2026-2028）》，明确提出将AI识别、物联网感知与全流程闭环管理纳入特种作业监管核心体系。多地试点已实现作业许可电子化率超90%，其中江苏某石化园区通过部署智能监控系统，2025年第四季度高处坠落事故同比下降67%。这一系列政策与实践标志着特种作业管理正从传统人工审批向数据驱动、智能预警、平台协同的新阶段跃迁。
🚀 趋势一：AI视觉识别技术深度融入作业现场风险管控
随着边缘计算设备成本下降和算法精度提升，基于计算机视觉的智能监控已成为特种作业现场的核心防线。据中国安全生产科学研究院2025年底发布的《高危作业智能监测白皮书》显示，在涉及动火、高处、受限空间等八大类特种作业中，AI视频分析对未佩戴安全带、违规穿越警戒区、监护缺位等典型违章行为的识别准确率已达93.7%，较2023年提升近40个百分点。
该趋势的核心在于构建“摄像头+AI盒子+中心平台”的三级架构。前端摄像设备采集画面后，由部署在本地的AI推理模块实时处理，仅上传告警片段至管理中心，既保障响应速度又降低带宽压力。例如，浙江某大型炼化企业在装卸区布设12台具备烟火识别功能的球机，结合时间规则引擎，成功拦截夜间非法动火作业3起，避免潜在重大火灾风险。
影响层面看，AI视觉的应用显著提升了监管覆盖率与执法一致性。传统依赖人工巡检的方式存在时间盲区和主观判断偏差，而AI可实现7×24小时不间断监测，并自动生成结构化事件记录，为事后追溯提供客观证据链。同时，这也倒逼企业优化作业流程设计——如明确划定电子围栏区域、规范人员着装标准，以适配机器识别逻辑。
- 智能行为识别推动监管模式由被动响应转向主动预防
- 视频数据资产化助力企业建立内部安全绩效评估模型
- 多模态融合（可见光+红外+声音）增强复杂环境下的判别能力
- 边缘端轻量化模型部署降低老旧厂区改造门槛
为有效落地AI视觉监管，建议采取分步实施策略：
- 优先选择事故频发、监管难度大的作业场景进行试点，如高空吊装、临时用电等；
- 对接现有视频监控系统，评估是否支持ONVIF协议接入，避免重复投资；
- 引入具备行业训练样本的AI服务商，确保模型对工装、工具、姿态的专业识别能力；
- 制定《AI告警处置规程》，明确不同级别预警的响应流程与时限要求；
- 通过 特种作业管理系统 集成视频流与工单信息，实现“人-证-行为”三位一体核验。
📊 趋势二：全流程电子化许可（e-Permit）成为合规管理标配
纸质作业票正在加速退出历史舞台。根据工信部中小企业局抽样调查，截至2025年底，年营收超5亿元的制造业企业中，已有82.3%完成作业许可数字化转型，较2022年增长近三倍。电子化不仅解决了传统手写票据字迹模糊、存档困难等问题，更关键的是打通了审批、执行、监护、关闭各环节的信息断点。
现代e-Permit系统通常包含五个核心模块：在线申请、多级审批、现场确认、动态延期、归档查询。以某轨道交通建设集团为例，其采用移动端APP提交动火申请后，系统自动关联该项目的历史火灾风险等级、周边易燃物分布图，并推送至安全工程师、属地主管、消防负责人依次审批。整个流程平均耗时由原来的4.2小时缩短至58分钟，紧急抢修类作业支持“先作业后补录”但需视频全程留痕。
该趋势带来的深层变革体现在责任可追溯性上。每张电子票均生成唯一二维码，张贴于作业点附近，扫码即可查看当前状态、许可范围、应急联系方式。一旦发生异常，监管部门可通过时间戳精确还原操作序列。2025年河南某化工厂爆炸事故调查中，电子日志清晰显示气体检测仪数据每隔10分钟上传一次，最后一次读数超标但未触发中断机制，直接锁定自动化联锁失效的技术原因。
- 电子许可实现审批轨迹全留痕，杜绝“代签”“补签”乱象
- 与LIMS（实验室信息管理系统）联动，确保气体检测数据真实有效
- 支持NFC或蓝牙信标验证监护人在岗情况
- 自动生成统计报表满足OSHA、ISO45001等审计要求
推进电子化许可落地需关注以下关键步骤：
- 梳理本单位特种作业类型清单，定义每类作业的标准审批路径；
- 选择支持离线填报、GPS定位、生物识别登录的移动终端应用；
- 设置刚性控制点，如未完成JSA（作业安全分析）不得提交申请；
- 建立电子档案管理制度，符合《电子文件归档与电子档案管理规范》（GB/T 18894）；
- 推荐使用 特种作业管理系统 快速搭建定制化e-Permit流程，无需编码即可配置字段、权限、通知规则。
🔮 趋势三：基于低代码平台的敏捷安全管理应用构建
面对日益复杂的监管要求和多样化的业务场景，传统的统一式HSE软件难以快速响应基层需求。越来越多的企业开始采用低代码开发平台自主构建轻量级安全管理应用。这类平台允许安全管理人员通过拖拽组件方式，在几天内完成一个专项管理工具的开发，极大提升了组织灵活性。
典型应用场景包括：承包商入场快审小程序、临时用电日检表、脚手架验收打卡系统、特种设备巡检路线规划等。某央企能源公司在2025年Q3上线的“盲板抽堵作业追踪器”，即由片区安全员利用搭贝平台自行开发。该应用整合了P&ID图纸标注、作业编号生成、双人确认拍照、变更记录比对等功能，投入使用后相关操作失误率下降91%。
这种模式的优势在于实现了“业务主导+IT支撑”的协同创新机制。以往开发一个小型管理系统往往需要排期数月，而现在一线人员可根据实际痛点即时创建解决方案，并在小范围内验证效果后再决定是否推广。据统计，使用低代码平台的企业平均每年新增17个安全相关微应用，是传统模式的6倍以上。
| 维度 | 传统定制开发 | 低代码平台构建 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 3-6个月 | 3-7天 |
| 单次成本 | 8-15万元 | 0.2-1万元 |
| 变更响应速度 | 按版本迭代 | 实时调整 |
| 用户参与度 | 需求调研阶段 | 全程共建 |
更为重要的是，这些分散的微应用可通过API接口统一接入企业级安全管理中枢，形成“积木式”数字生态。例如，所有作业申请最终汇聚到同一个驾驶舱视图，管理层可按项目、区域、风险等级进行穿透式分析。
- 低代码赋能一线员工成为数字化改进的发起者而非被动使用者
- 快速验证新管理模式可行性，降低创新试错成本
- 促进跨部门协作，如EHS与工程、采购系统的数据互通
- 支持微信小程序、钉钉插件等多种交付形态，提升使用便捷性
要成功推行低代码战略，建议遵循以下路径：
- 遴选1-2个高频、痛点明确的安全管理场景作为试点；
- 组织“安全+IT”联合工作坊，培养复合型人才；
- 制定《低代码应用发布管理规范》，明确数据权限、安全审计要求；
- 建立内部应用商店机制，鼓励优秀案例共享复用；
- 优先选用 特种作业管理系统 等已集成常见安全模板的平台，点击“免费试用”快速体验标准化功能模块。
延伸思考：数据驱动下的安全文化重塑
当AI、电子许可与低代码平台形成合力，特种作业管理的本质正在发生变化——从“约束性制度”向“赋能型服务”演进。一线作业人员不再只是被监督对象，而是可以通过便捷工具主动申报风险、获取指导、积累信用积分。某矿业集团推出的“安全贡献榜”应用，允许工人上传隐患照片并获得奖励，2025年累计收集有效报告1.2万条，其中23%来自外包队伍。
未来两年，预计将有更多企业探索“预测性安全”模型。通过整合气象数据、设备运行参数、人员生理指标（如智能手环监测疲劳度），提前预判高风险时段并自动限制非必要作业。这不仅需要技术支撑，更依赖于组织文化的开放与信任建设。
实施中的挑战与应对
尽管趋势明朗，但在落地过程中仍面临多重阻力。首先是“数字鸿沟”问题，部分老员工对智能设备存在抵触情绪。对此，山东一家造船厂采取“师徒结对+通关测试”方式，要求每位师傅带领两名徒弟掌握APP基本操作，考核合格后方可进入车间。
其次是系统孤岛现象。许多企业虽部署了多个智能子系统，但缺乏统一数据标准。建议在项目初期即确立主数据管理原则，例如统一人员编码、设备编码、作业分类字典，为后期集成打好基础。
最后是投入产出比的衡量难题。安全效益具有滞后性和隐蔽性，难以像生产系统那样直观体现价值。可行的做法是设定过程性KPI，如“电子票闭环率”“AI告警响应及时率”“微应用采纳率”，并将这些指标纳入管理层绩效考核。
