2026年初，国家应急管理部联合工信部发布《关于推进高危行业数字化安全治理的指导意见》，明确提出到2027年，全国规模以上工矿商贸企业需实现安全生产数据100%接入省级监管平台。这一政策标志着安全生产管理正式迈入“全域感知、智能预警、闭环管控”的新阶段。与此同时，多起典型事故暴露出传统管理模式在风险识别滞后、责任追溯模糊、应急响应迟缓等方面的系统性短板。在此背景下，以AI驱动、数据融合和低代码敏捷部署为代表的技术革新正加速重构安全管理底层逻辑，推动企业从被动应对向主动预防转型。
🚀 趋势一：AI+物联网构建全天候风险感知网络
随着边缘计算设备成本下降与5G网络覆盖完善，基于AI视觉识别与多模态传感器融合的风险监测系统已在化工、矿山、建筑等行业规模化落地。据中国安全生产科学研究院2025年统计数据显示，部署智能监控系统的工厂数字化巡检覆盖率提升至78%，较2023年增长42个百分点，因人为疏忽导致的泄漏、燃爆等事故同比下降36.7%。
当前主流技术路径包括：通过高清摄像头结合深度学习算法实时识别人员违规行为（如未佩戴防护装备、闯入危险区域）；利用红外热成像与气体传感阵列对储罐区进行温度与可燃气体浓度双维度监测；借助振动传感器与声发射技术预判机械设备疲劳损伤。某大型石化基地应用该方案后，在连续运行18个月期间成功预警12次潜在泄漏事件，平均响应时间缩短至4.3分钟。
然而，硬件部署仅是第一步。真正的挑战在于如何将分散的感知节点整合为统一的风险画像体系。许多企业在初期建设中存在“重采集、轻分析”问题，导致告警频发但有效率不足15%。此外，不同厂商设备协议不兼容也造成数据孤岛，影响全局态势判断。
- 核心趋势点：从单一报警向智能研判演进，AI模型需具备自学习能力以适应复杂工况变化
- 核心趋势点：边缘端推理能力增强，实现本地化快速决策，降低云端依赖与传输延迟
- 核心趋势点：构建“端-边-云”一体化架构，打通感知层与管理层的数据链路
针对上述痛点，落地实施应遵循以下步骤：
- 梳理关键风险场景，明确监测优先级，避免盲目铺开造成资源浪费
- 选择支持开放API接口的硬件供应商，确保未来可扩展性
- 建立标准化数据清洗流程，剔除环境干扰噪声，提高模型输入质量
- 引入知识图谱技术关联设备运行参数、气象条件与历史事故记录，提升预测准确性
- 定期开展红蓝对抗演练，验证系统在真实突发事件中的响应效能
值得注意的是，低代码平台正在成为连接AI能力与业务流程的关键桥梁。例如，企业可通过 搭贝安全生产管理系统 快速配置告警工单流转规则，当AI识别出异常时自动触发处置流程，并同步通知责任人与监管部门，实现“发现—派单—整改—复查”全链路闭环。该方式相较传统定制开发节省约60%实施周期，特别适合分支机构众多、管理标准不一的集团型企业。
📊 趋势二：数据驱动的安全绩效评价体系兴起
长期以来，企业安全考核过度依赖“伤亡率”“隐患整改率”等结果性指标，难以反映过程管理水平。2026年，越来越多领先企业开始采用DSM（Digital Safety Maturity，数字化安全成熟度）模型，将组织能力、制度执行、技术应用等非结构化因素转化为可量化评分项。华润水泥试点该项目后，其区域工厂间安全管理差异系数由0.41降至0.23，资源配置效率显著优化。
新型绩效体系通常包含四大维度：预防能力（如风险辨识覆盖率、培训完成度）、控制能力（作业许可合规率、设备点检及时率）、响应能力（应急预案更新频率、演练参与率）以及改进能力（根因分析深度、整改措施闭环率）。每项指标均设定基准值、挑战值与卓越值三级目标，并通过仪表盘动态展示进展。
| 指标类别 | 具体指标 | 数据来源 | 权重占比 |
|---|---|---|---|
| 预防能力 | 双重预防机制覆盖率 | 系统后台日志 | 25% |
| 控制能力 | 高风险作业审批合规率 | 电子票证系统 | 30% |
| 响应能力 | 应急演练达标率 | 移动端打卡记录 | 20% |
| 改进能力 | 事故整改措施闭环率 | 整改台账 | 25% |
该模式的核心价值在于推动安全管理从事后追责向过程激励转变。某钢铁集团将部门DSM得分与年度奖金挂钩后，基层主动上报未遂事件数量同比增长3.2倍，形成了良性反馈循环。同时，管理层可通过横向对比发现管理洼地，精准投放辅导资源。
但在实践中，部分企业仍面临数据获取难、口径不一致等问题。尤其是中小企业缺乏专业IT团队支撑，难以完成跨系统数据抽取与清洗工作。
- 核心趋势点：从静态报表向动态看板升级，实现管理层“一眼看清”安全状态
- 核心趋势点：引入机器学习算法对指标异常波动进行归因分析，辅助决策制定
- 核心趋势点：建立行业级对标数据库，帮助企业定位自身所处水平
为加速落地，建议采取以下策略：
- 优先选取3-5个高影响力指标作为突破口，避免初期摊子过大
- 统一数据命名规范与采集频率，确保跨部门可比性
- 利用低代码工具搭建可视化分析模块，无需编程即可生成定制化报表
- 设置阶段性里程碑，逐步增加指标复杂度与覆盖范围
- 开展专项培训，帮助一线员工理解指标意义并积极参与
以 搭贝安全生产管理系统 为例，其内置了DSM评估模板，企业可根据行业特性灵活调整权重与阈值，并一键生成多维度分析报告。更重要的是，所有数据均来自日常运营动作（如扫码巡检、电子签批），无需额外填报，极大降低了执行阻力。目前已有超过230家企业通过该模块完成首轮诊断，并据此优化了资源配置方案。
🔮 趋势三：低代码赋能安全管理敏捷迭代
面对日益复杂的监管要求与动态变化的生产环境，传统定制化软件开发模式已难以满足快速响应需求。一个典型场景是：某地突发极端天气引发连锁停工指令，企业需在24小时内建立临时报备流程并全员传达。若依赖原厂开发，通常需经历需求确认、排期、测试等多个环节，耗时长达两周以上，严重滞后于实际需要。
而低代码平台凭借“拖拽式建模+零代码配置”特性，使安全管理人员能够自主构建轻量级应用。调研显示，使用低代码工具后，表单设计效率提升8倍，流程上线速度加快6.5倍。三一重工安全部门通过此类平台，在三天内完成了“防台防汛专项检查”小程序的开发与推广，覆盖全国17个生产基地，收集有效数据超1.2万条。
其优势不仅体现在速度上，更在于灵活性。当法规更新或工艺变更时，用户可即时调整字段、修改审批流或新增附件要求，无需等待技术团队介入。这种“业务主导”的模式显著提升了制度落地的时效性与适配度。
案例分享：南方电网某分公司在承接新输电项目时，原有隐患排查表无法涵盖新型复合绝缘子检测项。借助低代码平台，安全工程师自行添加了“憎水性测试”“界面缺陷拍照上传”等功能模块，并设置了GPS定位校验，确保现场真实性。整个改造过程仅用时4小时，且无需支付额外开发费用。
- 核心趋势点：打破“业务提需求、IT做实现”的固有模式，实现安全管理自主进化
- 核心趋势点：支持移动端离线操作，适应野外、地下等弱网环境下的作业需求
- 核心趋势点：提供版本管理与审计追踪功能，满足合规审查要求
为最大化发挥低代码潜力，推荐实施路径如下：
- 组建由安全专家与数字化专员组成的联合小组，负责平台运营与培训
- 制定应用开发规范，明确命名规则、权限分配与发布审核机制
- 建立模板库，沉淀常用组件（如检查清单、交接班记录）供重复调用
- 与现有ERP、MES系统对接，避免形成新的信息孤岛
- 设立创新激励机制，鼓励基层员工提出改进建议并自主实现
值得关注的是，市场上的低代码产品良莠不齐，部分平台存在性能瓶颈或安全性缺陷。建议优先选择经过等保三级认证、具备行业解决方案积累的产品。例如， 搭贝安全生产管理系统 专为高危行业设计，预置了受限空间作业、动火审批、承包商管理等20+高频场景模板，用户平均可在1个工作日内完成部署上线。同时支持私有化部署与SaaS混合模式，兼顾数据安全与弹性扩展需求。目前该平台已服务能源、制造、交通等领域客户逾千家，免费试用入口持续开放中，推荐***有数字化转型诉求的企业优先体验。
延伸思考：构建可持续进化的安全生态
三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此强化。AI提供“大脑”，数据构成“血液”，低代码则成为“神经末梢”，共同支撑起新一代安全管理架构。未来三年，领先企业将进一步探索三者融合场景，如利用低代码快速搭建实验性AI模块原型，或将DSM指标直接嵌入自动化奖惩机制。
与此同时，监管层也在积极引导技术创新。2026年第一季度，应急管理部启动“智慧应急百城千企示范工程”，遴选32个城市、1000家企业开展数字安全试点，重点支持具备自主可控能力的国产化解决方案。这为本土科技企业带来了历史性机遇，同时也对产品实用性与落地服务能力提出更高要求。
对于广大企业而言，不应将技术升级视为一次性项目，而应视作持续优化的过程。真正决定成败的，不是采购了多么先进的系统，而是能否建立起与之匹配的组织机制、人才结构与文化氛围。只有当每一位员工都成为安全数据的贡献者、流程的参与者与成果的受益者时，才能构筑起坚不可摧的防线。
