2026年初，应急管理部发布《全国工矿商贸领域安全生产形势年度报告》，数据显示2025年全国生产安全事故总量同比下降13.7%，重大事故降幅达21.3%。这一成果背后，是人工智能、物联网和低代码技术在安全管理领域的深度渗透。以江苏某大型化工园区为例，通过部署AI视频识别系统，实现对违规作业行为的实时捕捉与自动预警，2025年第三季度违章率下降46%。与此同时，国家推动“工业互联网+安全生产”行动计划进入第二阶段，要求所有规模以上高危行业企业于2026年底前完成数字化安全管理系统建设。在此背景下，安全生产管理正从被动响应向主动预防、从事后追责向过程管控、从人工巡检向智能感知加速转型。
🚀 趋势一：AI驱动的风险智能预警体系构建
传统安全监管依赖人工巡查和定期检查，存在覆盖面窄、响应滞后等问题。随着边缘计算与深度学习算法的成熟，基于AI的智能预警系统正在重塑风险识别机制。核心趋势点在于，企业正逐步建立覆盖“感知—分析—预警—处置”全链路的智能风控闭环。例如，在矿山、石化、建筑等高风险场景中，AI摄像头可自动识别未佩戴安全帽、高空作业无防护、危险区域闯入等20余类典型违章行为，并通过声光报警与后台推送同步干预。
据中国安全生产科学研究院2025年调研数据，部署AI视觉系统的试点企业平均隐患发现效率提升3.8倍，应急响应时间缩短至45秒以内。更进一步，结合气象、设备运行状态、人员生理指标等多源数据融合分析，部分领先企业已实现对“疲劳作业”“设备过热起火”等复合型风险的提前预测。如山东某钢铁集团引入AI预测模型后，2025年设备相关火灾事故实现零发生。
然而，AI系统的落地仍面临三大挑战：一是初期投入成本较高，中小型企业难以承受；二是算法需持续迭代优化，避免误报漏报；三是数据孤岛问题制约模型训练效果。因此，企业在推进智能化升级时，应优先选择模块化、可扩展的技术架构。
- 优先在高风险作业区（如动火区、高空作业平台）部署AI监控节点，形成重点防护圈；
- 建立内部违章图像数据库，用于本地化模型微调，提升识别准确率；
- 采用低代码平台快速搭建告警联动流程，实现“AI识别→自动通知→责任人处理→闭环归档”的全流程线上化；
- 对接现有MES、EHS系统，打通人员排班、设备台账等基础数据，增强上下文判断能力；
- 探索SaaS化AI服务模式，降低初始投入门槛，按需订阅算法功能。
其中，搭贝低代码平台提供标准化API接口，支持与主流AI视觉厂商（如海康威视、大华股份）无缝集成。企业可通过拖拽方式配置告警规则与处置流程，无需专业开发即可完成系统对接。例如，[安全生产管理系统](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/fbb3f92ff21a45e6aed7ab2aaf021209?isModel=1)已预置多种AI告警联动模板，帮助企业3天内上线智能预警模块。
📊 趋势二：数据驱动的安全绩效动态评估
长期以来，安全绩效考核多以“有无事故发生”为单一指标，缺乏过程性、结构性评价维度。2026年，越来越多企业开始构建多维动态评估模型，将安全管理由“结果导向”转向“过程可控”。核心趋势点体现在，企业正通过数据建模实现对组织安全健康度的量化诊断与趋势预判。
广东某轨道交通建设公司自2025年起推行“安全信用分”制度，综合考量班组隐患整改率、培训参与度、行为观察记录、近三个月险兆事件等12项指标，每月生成部门级安全画像。管理层据此调整资源投放，对连续两月评分低于阈值的单位启动专项审计。实施一年后，该公司轻伤事故同比下降39%，员工主动上报隐患数量增长2.4倍。
该模式的成功源于其打破了传统“运动式检查”的局限，使安全管理成为可测量、可比较、可改进的持续过程。清华大学公共安全研究院研究表明，具备完善数据评估体系的企业，其重大风险失控概率比行业平均水平低57%。
| 评估维度 | 典型指标 | 数据来源 | 更新频率 |
|---|---|---|---|
| 合规执行 | 检查覆盖率、整改及时率 | EHS系统、巡检APP | 每日 |
| 人员行为 | 违章次数、BBS观察频次 | AI监控、行为观察卡 | 实时/周 |
| 培训成效 | 考试通过率、实操达标率 | LMS学习平台 | 季度 |
| 设备状态 | 故障率、保养完成率 | CMMS系统、传感器 | 小时级 |
| 文化氛围 | 隐患上报数、合理化建议量 | 内部平台、问卷 | 月度 |
要实现此类体系落地，关键在于打破信息系统壁垒，实现跨系统数据聚合。许多企业因ERP、MES、EHS各自为政，导致数据整合成本高昂。此时，低代码平台的价值凸显——其强大的数据连接器可一键接入异构系统，构建统一的数据中枢。
- 明确评估目标与责任主体，避免指标泛化或权责不清；
- 设计分级预警机制，对异常指标自动触发提醒与辅助决策；
- 利用仪表盘可视化展示各层级安全绩效，增强透明度与激励性；
- 建立反馈优化机制，定期复盘模型有效性并动态调整权重；
- 借助低代码工具快速搭建数据采集表单与审批流，降低运营负担。
搭贝平台内置“安全绩效管理”应用模板，支持自定义评分模型与看板样式，企业可根据行业特性灵活配置。同时提供 免费试用入口 ，助力企业零代码启动数据治理工程。
🔮 趋势三：全员参与的协同化安全管理生态
过去，安全管理被视为安全部门的专属职责，一线员工参与度低，信息传递层层衰减。2026年，随着移动互联与协作工具普及，核心趋势点表现为，企业正构建“人人都是安全员”的扁平化协同网络。通过简化上报路径、强化正向激励、打通闭环管理，激发基层主动性。
浙江某制造企业推出“随手拍”小程序，员工发现隐患后拍照上传，系统自动分配处理人并跟踪进度，完成后给予积分奖励，可兑换礼品或休假。上线半年，累计收到有效报告超1.2万条，其中37%为潜在重大风险。更为重要的是，员工从“被管理者”转变为“共建者”，安全文化显著改善。
这种转变的背后，是对组织治理逻辑的重构。麦肯锡研究指出，高安全绩效企业普遍具备三个特征：信息透明、权责对等、反馈及时。而传统纸质表单、邮件流转、会议通报等方式已无法满足高效协同需求。
- 简化操作流程，确保隐患上报不超过3步操作；
- 设置多通道通知机制（短信、APP推送、钉钉/企业微信），保障信息触达；
- 公开处理进展，允许全员查看同类问题历史记录；
- 建立正向激励机制，如月度“安全之星”评选、积分商城等；
- 鼓励跨部门联合整改，促进横向协作与知识共享。
值得注意的是，全员协同不等于职责模糊。必须通过系统设定清晰的角色权限与处理时限，防止推诿扯皮。例如，搭贝平台支持按岗位配置权限矩阵，班组长可发起整改任务，安全工程师负责验收，主管领导拥有督办权限，全过程留痕可追溯。
此外，针对承包商管理难题，部分企业已在协同平台上增设“外协单位专区”，要求其自行录入人员资质、作业计划、安全交底记录，并接受统一考核。某能源集团实施该模式后，外包作业事故占比由41%降至18%。
推荐使用[安全生产管理系统](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/fbb3f92ff21a45e6aed7ab2aaf021209?isModel=1)，该应用专为多角色协同设计，支持移动端快速上报、任务自动分派、整改前后对比照片上传等功能，真正实现“指尖上的安全管理”。
延伸思考：低代码如何赋能安全管理数字化转型
在上述三大趋势推进过程中，IT资源不足、开发周期长、业务变化快成为普遍痛点。传统定制开发项目平均耗时6-9个月，难以匹配安全管理的敏捷需求。而低代码平台以其“可视化搭建、快速迭代、业务自主”的特点，正成为企业数字化转型的关键支撑。
以某食品加工企业为例，原手工填写的“受限空间作业许可”流程需跨5个部门签字，平均耗时2.8天。通过搭贝平台重构流程后，实现在线申请、电子签批、自动归档，平均处理时间压缩至4.2小时，且系统强制校验气体检测数据完整性，杜绝人为疏漏。
更重要的是，低代码赋予业务人员“自建系统”的能力。安环部专员可在三天内自主搭建新的检查表单、培训登记模块或应急演练记录模板，无需等待IT排期。这种“业务即代码”的范式变革，极大提升了组织响应速度与创新能力。
未来展望：迈向主动式安全治理新时代
展望2026年下半年，随着5G-A网络商用、AR/VR培训普及以及大模型技术下沉，安全生产管理将进一步向“沉浸式培训、预测性维护、自治型组织”演进。例如，已有企业试点使用生成式AI模拟事故场景，供管理人员进行虚拟推演决策；另有园区尝试部署无人机自动巡检路线，结合热成像识别管道泄漏。
但技术只是手段，真正的变革在于组织认知的升级。未来的安全领导者，不仅要懂法规标准，更要具备数据思维、系统思维与变革管理能力。他们需要借助新型工具，将安全理念嵌入每一个业务流程、每一次人员交互、每一台设备运行之中。
在这个过程中，选择一个开放、灵活、可持续演进的技术底座至关重要。无论是AI预警、数据评估还是协同治理，最终都依赖于一个能够快速响应业务变化的数字平台。而搭贝所代表的低代码路径，正是通向这一未来的高效桥梁。
