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推进方案》，明确要求在全国31个重点城市推动特种作业人员持证上岗、作业审批、现场监控与应急响应的全流程线上化管理。与此同时，多起因违规动火引发的重大安全事故再次将特种作业安全管理推上舆论风口。据不完全统计，2025年全国因特种作业操作不当导致的伤亡事故中，超过67%发生在未完成审批流程或监护缺失场景下。在此背景下，传统依赖纸质台账和人工巡查的管理模式已难以满足日益复杂的工业安全需求。行业正加速向智能感知、数据驱动与平台协同的新阶段跃迁。
🚀 趋势一：基于AI与物联网的实时风险预警系统成为标配
随着边缘计算设备成本下降和5G网络覆盖完善，越来越多的企业开始部署集成了视频识别、气体检测、定位追踪于一体的智能监控终端。例如，在某大型石化园区的实际应用中，通过在动火作业区域布设具备火焰识别与烟雾感应功能的摄像头，结合可穿戴式气体报警仪，系统可在危险发生前15秒内自动触发预警并切断能源供应。数据显示，此类系统的引入使该园区2025年Q4的潜在事故率同比下降43%。
这一趋势的核心在于从“事后追责”转向“事前预防”。传统的特种作业管理往往依赖班前会教育和现场监督员巡查，但人力存在盲区和疲劳效应。而AI驱动的风险预警模型能够持续分析作业环境中的温度、挥发性有机物浓度、人员行为姿态等多维数据，构建动态风险评分机制。当综合风险值超过阈值时，系统不仅向现场负责人推送警报，还可联动门禁系统限制非授权人员进入。
值得注意的是，AI视觉识别技术已在高空作业防坠落监测中实现突破性应用。通过对安全带佩戴状态、脚手架稳定性及周边障碍物距离的实时判断，系统能精准识别违规行为并记录证据链，为后续整改提供依据。某建筑集团在2025年上线该系统后，其下属项目高空作业违章率由平均每百人次8.7次降至1.2次。
- 核心趋势点：AI+IoT融合构建全天候、全场景的风险感知网络
- 环境参数实时采集与异常波动自动报警机制普及
- 计算机视觉应用于人员行为合规性自动判别
- 边缘侧快速响应减少云端传输延迟带来的安全隐患
然而，技术落地仍面临挑战。首先是设备兼容性问题——不同厂商的传感器协议不统一，导致数据孤岛现象严重；其次是算法误报率控制，尤其在复杂光照或恶劣天气条件下，图像识别准确率可能下降至70%以下。因此，企业在选型时应优先考虑支持主流工业协议（如Modbus、OPC UA）且具备自学习能力的平台。
- 评估现有作业现场的高风险节点，制定分阶段智能化改造路线图
- 选择具备开放API接口的AI平台，确保未来可接入更多类型终端设备
- 建立本地化训练机制，利用历史事故影像优化识别模型精度
- 配套开展操作人员数字素养培训，避免“人机脱节”现象
- 接入 特种作业管理系统 ，实现预警信息与审批流程的自动关联
📊 趋势二：跨部门、多主体的协同治理平台兴起
特种作业涉及施工方、监理单位、业主企业及政府监管部门等多个利益相关方，传统管理模式下信息传递链条长、责任界定模糊。以一起典型的受限空间作业为例，从申请到完工通常需经过班组申报、安全员审核、技术负责人批准、监护人员确认等多个环节，平均耗时达4.2小时。若任一环节沟通不畅，则极易造成延误或遗漏。
2026年，随着低代码开发平台的成熟，一批专为高危作业设计的协同治理SaaS系统开始在央企和工业园区推广。这些平台打破了组织边界，实现了作业计划共享、电子票证流转、实时进度更新与远程视频核查的一体化运作。某轨道交通建设项目采用此类平台后，作业审批周期缩短至1.3小时，效率提升69%，同时实现了全过程留痕可追溯。
关键变革在于权限体系的精细化重构。新型平台普遍采用RBAC（基于角色的访问控制）+ABAC（基于属性的访问控制）混合模式，确保每位参与者仅能看到与其职责相关的数据。例如，外部承包商只能提交申请和查看自身任务状态，而安全部门则可调阅所有历史记录进行审计分析。
- 核心趋势点：打破信息壁垒，构建多方参与的安全共治生态
- 电子作业票全面替代纸质表单，支持扫码核验真伪
- 移动端即时通讯功能嵌入审批流，提升响应速度
- 政府监管端口直连企业系统，实现“双随机一公开”抽查自动化
某省应急管理厅试点数据显示，接入统一协同平台的企业，其特种作业违规率比未接入企业低58%。这表明透明化协作本身即是一种强有力的约束机制。此外，平台积累的行为数据还可用于绘制“企业安全信用画像”，为招投标、资质评定提供参考。
- 梳理本单位特种作业全流程中的协作痛点，明确各角色权责清单
- 优先选用支持多租户架构的平台，便于后期扩展至供应链伙伴
- 设定标准化的数据交换格式，保障与其他系统的互联互通
- 推动管理层签署《数字化协同承诺书》，强化制度执行力
- 推荐使用 特种作业管理系统 作为基础平台，其内置的流程引擎适配多种作业类型
案例延伸：某跨国制造企业在华工厂的实践
该企业原采用分散式管理模式，各厂区独立运行，总部难以掌握全局风险。2025年Q3起，其引入基于低代码搭建的统一协同平台，将动火、登高、吊装等八大类作业全部纳入线上管理。系统上线首月即发现3起跨厂区重复违章行为，经溯源均为同一外包团队所致，随即启动黑名单机制。截至2026年1月，该企业中国区特种作业事故数同比下降82%，被列为工信部“智慧安全工厂”示范单位。
| 指标 | 实施前（2024年均值） | 实施后（2025年Q4） | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均审批时长 | 4.1小时 | 1.2小时 | -70.7% |
| 作业中断次数 | 2.8次/月 | 0.4次/月 | -85.7% |
| 第三方检查不合格项 | 6.5项/次 | 1.3项/次 | -79.9% |
🔮 趋势三：合规闭环管理催生“证-岗-人-程”四位一体新模式
近年来，伪造特种作业操作证的现象屡禁不止。据公安部2025年底通报，当年破获制售假证案件137起，查获虚假证书逾两万本，其中约38%流向建筑和化工领域。这暴露出传统“人证分离”管理的致命缺陷——证书真实与否需人工登录官网核验，且无法验证持证人是否具备实际操作能力。
行业正在探索一种全新的“四位一体”管理模式，即将人员资质、岗位要求、作业程序与实时行为进行强绑定。具体而言，系统在作业申请阶段即自动校验证件有效性，并匹配该工种对应的标准作业规程（SOP）。只有当所有条件满足时，才允许进入下一环节。更进一步，部分领先企业已试点人脸识别闸机，确保“本人到场、本人操作”。
这种模式的本质是构建动态合规验证机制。不再依赖一次性审核，而是贯穿作业全生命周期。例如，在高压电工作业中，系统会在每次送电前再次弹窗提示操作人员复述安全要点，并通过语音识别判断其清醒状态。如有异常，则强制暂停流程并通知监护人。
- 核心趋势点：从静态合规迈向动态闭环，实现“人在岗、证可用、程可循”
- 国家职业资格数据库与企业管理系统直连，实现实时核验
- SOP电子化嵌入审批流程，确保每步操作有据可依
- 生物识别技术防止代签、代操作等舞弊行为
某电力检修公司在2025年夏季检修高峰期启用该模式，共拦截17起证件过期或超范围作业行为，避免了可能发生的重大电网事故。该公司安全总监表示：“过去我们靠‘信任’管理，现在我们靠‘系统’兜底。”
- 对接国家政务服务平台API，实现特种作业证一键核验
- 将各类作业的标准操作规程拆解为可执行步骤，录入系统知识库
- 配置关键节点的人工确认机制，防止流程机械化执行
- 定期组织模拟演练，检验系统在极端情况下的响应能力
- 免费试用 特种作业管理系统 中的合规引擎模块，快速部署四位一体管控策略
低代码平台如何赋能趋势落地？
面对上述三大趋势，企业常面临定制开发周期长、IT资源不足的困境。搭贝低代码平台的出现提供了高效解决方案。其可视化流程设计器允许安全管理人员自行搭建符合本单位特色的作业审批模型，无需编写代码即可完成表单配置、条件分支设置与消息通知集成。
更重要的是，该平台提供丰富的行业模板库，涵盖动火、受限空间、高处作业等多种场景，并预置了与主流安防设备的对接能力。某食品加工厂仅用两周时间便完成了从需求调研到系统上线的全过程，相较传统开发方式节省成本约60%。
💡 专家建议：企业在推进数字化转型时，应坚持“小步快跑、迭代优化”策略。可先选取一个高风险作业类型作为试点，验证系统有效性后再逐步推广至全厂范围。
未来展望：向预测性安全管理迈进
展望2026年下半年，特种作业管理将进一步向预测性安全方向发展。基于历史事故数据、气象信息、人员生理指标等多元数据训练的机器学习模型，有望提前识别出“高风险作业时段”或“易违章人员群体”，从而主动调整排班计划或加强专项培训。
已有研究显示，连续作业超过8小时的工人发生违规操作的概率是正常状态下的3.2倍。未来系统或将整合智能手环数据，在检测到心率异常升高或疲劳指数超标时，自动建议暂停作业并安排轮换。这种以人为本的主动防护理念，标志着安全管理从“管事”向“护人”的深层转变。
