2026年初，国家应急管理部联合住建部发布《高危作业全过程数字化监管试点指导意见》，明确要求在建筑、能源、化工等重点行业推进特种作业管理的全流程在线化、可视化和可追溯。与此同时，多起因动火作业审批漏洞引发的安全事故再次将行业推上风口浪尖。据中国安全生产科学研究院最新统计，2025年全国涉及特种作业的生产安全事故中，超过63%源于作业许可流程失控或现场监护缺位。在此背景下，传统依赖纸质表单与人工巡查的管理模式已难以为继，一场以数据驱动、智能预警和平台协同为核心的技术变革正在重塑特种作业安全生态。
🚀 趋势一：全链路数字化管理成为行业标配
近年来，随着工业互联网基础设施的完善和企业数字化转型加速，特种作业管理正从“碎片化记录”迈向“端到端闭环”。过去常见的手工填写《动火作业许可证》《高处作业审批单》等模式，不仅效率低下，且极易出现代签、漏签、补签等问题。根据中国建筑业协会2025年第四季度调研报告，采用纸质流程的企业平均审批周期长达7.8小时，而引入数字化系统的单位则缩短至1.2小时内，响应速度提升近85%。
当前，领先的制造与施工企业已开始部署集成式特种作业管理系统，实现从作业申请、风险评估、审批流转、现场确认到完工归档的全流程线上操作。系统通过绑定作业人员实名信息、设备编号、环境监测数据（如气体浓度、温度）及视频监控画面，构建完整的数字档案链。例如，某大型石化企业在宁波新建炼化项目中，依托统一平台对每日超200项特种作业进行调度，所有作业状态实时更新于中央看板，管理层可通过移动端随时调阅任一环节的执行细节。
这一趋势的核心价值在于打破信息孤岛，建立责任可追溯机制。一旦发生异常，系统可迅速定位问题节点——是审批超时？监护人未到场？还是作业超范围？这种透明化管理显著降低了人为干预带来的合规风险。同时，数字化也为后续审计、保险理赔和政府监管提供了权威依据。
- 提升审批效率，减少非必要停工时间；
- 强化过程留痕，满足GB 30871-2022《危险化学品企业特殊作业安全规范》要求；
- 支持多终端接入，适应复杂施工现场环境；
- 为AI分析提供结构化数据基础。
- 企业应优先梳理现有特种作业类型清单，明确各类作业的关键控制点与审批层级；
- 选择具备灵活配置能力的低代码平台，快速搭建符合自身业务逻辑的审批流模型；
- 推动全员培训，确保一线员工熟练掌握移动填报与扫码确认操作；
- 对接HR系统与门禁系统，实现“人证合一”自动核验；
- 推荐使用 特种作业管理系统 ，该平台支持自定义表单、电子签名与OCR识别，已在多个EPC总包项目中成功落地。
📊 趋势二：基于AI的风险预测与动态预警机制兴起
如果说数字化解决了“有没有记录”的问题，那么人工智能则进一步回答了“会不会出事”的关键命题。2026年，越来越多的企业开始尝试将机器学习算法应用于特种作业风险预判领域。通过对历史事故数据、气象条件、人员行为轨迹、设备运行状态等多维变量进行训练，AI模型能够识别潜在高风险场景并提前发出干预建议。
以某央企电力集团为例，其在输电线路检修作业中部署了一套AI辅助决策系统。该系统整合了近三年全国同类作业事故案例库，并结合当日风速、湿度、杆塔倾斜度传感器数据以及作业人员年龄、工龄、违章记录等个人信息，计算出每项高空作业的“风险指数”。当综合评分超过阈值时，系统会自动冻结审批流程并向安全部门推送预警通知。试点数据显示，上线半年内高风险作业占比下降41%，未遂事件上报率上升67%，说明基层安全意识得到有效激发。
更进一步，计算机视觉技术也被用于现场行为识别。通过边缘计算摄像头，系统可实时检测是否佩戴安全带、是否存在无证上岗、是否擅自扩大作业范围等违规行为。北京一家轨道交通建设单位在地铁隧道施工中应用此类方案后，2025年下半年共抓拍到132起违规行为，其中89%在5分钟内被现场管理人员处置，实现了从“事后追责”向“事中阻断”的转变。
该趋势的本质是由被动防御转向主动防控，其背后依赖的是高质量的数据积累与算法迭代能力。值得注意的是，AI并非替代人类判断，而是作为“第二双眼睛”增强安全管理颗粒度。
- 降低人为误判概率，提升风险识别客观性；
- 实现个性化风险画像，针对不同班组制定差异化管控策略；
- 促进安全文化从“要我安全”向“我要安全”演进；
- 为监管部门提供区域级风险热力图支撑精准执法。
- 建立标准化的数据采集体系，确保训练样本的真实性与时效性；
- 选择支持API扩展的智能平台，便于接入第三方AI服务模块；
- 设置合理的告警分级机制，避免“狼来了”效应导致响应疲劳；
- 定期组织红蓝对抗演练，验证AI系统的实际干预效果；
- 借助 特种作业管理系统 内置的AI分析引擎，企业可快速启用风险评分模型，无需自行开发复杂算法。
🔮 趋势三：跨组织协同治理模式逐步成型
现代工程项目日益呈现“多方参与、界面交错”的特点。一个典型的化工园区检维修作业往往涉及业主单位、总承包方、分包商、监理公司乃至第三方技术服务机构。传统的“各自为政”式管理极易造成职责不清、沟通滞后、标准不一等问题。据应急管理部通报，2025年江苏某爆炸事故中，承包商已完成作业关闭流程，但业主方尚未解除隔离措施，信息不同步直接导致二次作业误启动。
为此，2026年多地开始探索“统一入口、分级授权”的协同治理架构。即由项目业主或EPC总包牵头搭建共享管理平台，各参建单位以角色身份接入系统，在保证数据隐私的前提下实现关键信息互通。例如，在广东湛江某LNG接收站扩建工程中，所有参建单位必须通过同一平台提交特种作业计划，系统自动进行时空冲突检测——若两支队伍在同一时段申请进入相邻受限空间，则触发预警并暂停审批，直至协调解决。
此外，平台还集成了合同履约管理、安全绩效考核等功能。每月系统自动生成各分包单位的“安全信用分”，得分低于阈值者将被限制申报新作业或面临经济处罚。这种机制有效倒逼下游单位主动加强内部管理。深圳某智慧工地平台数据显示，实施协同治理后，交叉作业冲突减少58%，整体违章率下降44%。
这一趋势标志着安全管理从单一主体管控走向生态系统共治。它不仅提升了整体运营效率，也重构了产业链上下游的信任关系。
- 消除信息壁垒，避免因沟通不畅引发的操作冲突；
- 统一执行标准，防止“层层衰减”现象；
- 强化契约精神，将安全表现纳入商业评价体系；
- 便于政府监管部门实施穿透式监督。
- 明确平台主导权与数据所有权归属，签订多方协作协议；
- 设定清晰的角色权限矩阵，保障敏感信息隔离；
- 建立跨单位应急联动机制，确保突发事件快速响应；
- 推动行业协会制定协同管理参考标准；
- 推荐采用 特种作业管理系统 作为协同底座，其支持多租户架构与外部组织邀请功能，可快速组建项目级安全共同体。
🛠 扩展元素：典型应用场景对比表
🧩 案例延伸：某新能源电池厂智能化改造实践
位于合肥的某头部新能源动力电池生产企业，面对年产百万级电芯的巨大产能压力，同时需应对频繁的设备调试与管道焊接作业。2025年下半年，该企业启动“零盲区安全工程”，全面升级特种作业管理体系。
项目第一阶段，企业引入 特种作业管理系统 ，将原有的8类特种作业流程全部迁移至线上。每位作业申请人需上传身份证、操作证照片，并通过人脸识别完成实名认证。系统自动校验证件有效期并与国家特种作业人员查询平台比对，杜绝“假证上岗”隐患。
第二阶段，部署物联网感知网络。在涂布车间、注液区等重点区域安装VOCs（挥发性有机物）监测仪、温湿度传感器及红外火焰探测器，所有数据实时接入作业管理平台。当某次夜间动火作业期间，系统检测到局部VOC浓度异常升高，立即触发声光报警并自动切断气源，成功避免一起潜在燃爆事故。
第三阶段，打通MES（制造执行系统）与EHS（环境健康安全）平台。每当生产线计划变更需进行设备拆装时，系统自动生成关联的特种作业需求，并推送至相关责任人待办列表，实现生产与安全的联动排程。管理层可通过大屏直观查看全厂作业分布热力图、高风险作业占比趋势曲线等指标，辅助决策优化。
经过一年运行，该企业特种作业平均审批时效提升89%，年度轻伤事故发生率同比下降72%，并在2026年1月顺利通过ISO 45001职业健康安全管理体系复审。更为重要的是，安全管理不再是独立部门的“独角戏”，而真正融入了企业运营血脉。
🔧 落地路径建议：分步推进，平台先行
面对上述三大趋势，企业不应追求“一步到位”，而应采取渐进式策略稳步推进。首先，应完成基础数据治理工作，包括梳理作业类型清单、明确审批责任人、整理现行制度文件等。其次，选择技术成熟、扩展性强的平台作为起点。特别推荐采用低代码架构的解决方案，因其具备快速迭代、低成本试错的优势。
搭贝低代码平台正是为此类场景量身打造。其可视化流程设计器允许安全工程师自主配置审批路径，无需IT深度参与；丰富的API接口支持与门禁、监控、ERP等系统无缝集成；更重要的是，平台提供开箱即用的 特种作业管理系统 模板，企业仅需简单调整即可上线运行，大幅缩短实施周期。
此外，建议设立专项激励基金，鼓励一线员工提出流程优化建议。某国企在推行新系统初期，设置了“金哨子奖”，奖励及时发现系统漏洞或提出改进建议的基层人员，三个月内收集有效反馈137条，极大提升了系统实用性与用户接受度。
展望未来，随着5G-A、北斗高精定位、数字孪生等新技术持续渗透，特种作业管理将向“全域感知、智能决策、自动执行”的更高阶形态演进。谁能率先构建起数据驱动的安全运营中枢，谁就能在激烈的市场竞争中赢得先机。
