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%，重大事故下降21.4%。这一成果背后，是AI预测模型、物联网感知网络和低代码平台在安全管理中的深度渗透。特别是在化工、建筑、制造等高风险行业，传统‘人盯人’管理模式正加速向‘系统防错+智能响应’转型。例如，山东某大型石化企业通过部署AI视觉识别系统，在2025年第三季度成功预警17起潜在泄漏事故，避免直接经济损失超8000万元。这标志着安全生产管理已进入以数据为轴心的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的风险智能预警系统全面落地
过去五年，安全预警多依赖人工巡检与固定阈值报警，存在滞后性与误报率高的问题。而随着边缘计算与深度学习技术成熟，基于AI的风险预测已成为现实。据中国安全生产科学研究院2025年底调研，已有43%的规模以上工业企业试点运行AI预警模块，平均响应速度提升至3.2秒内，较传统方式提速近15倍。
- 动态行为识别：通过摄像头与可穿戴设备采集作业人员动作轨迹，AI模型可实时判断是否存在违规操作，如高空作业未系安全带、叉车超速行驶等；
- 环境异常预测：结合温湿度、气体浓度、振动频率等多维传感器数据，LSTM神经网络能提前15-45分钟预测设备故障或爆炸风险；
- 知识图谱辅助决策：将历史事故案例、应急预案、法规条文构建成知识库，当预警触发时自动推送最优处置路径。
以江苏某装备制造园区为例，其引入AI预警平台后，2025年全年机械伤害类事故下降68%。该系统不仅实现全天候监控，还能生成“风险热力图”，帮助管理层优化资源配置。更关键的是，AI模型具备自学习能力，每处理一次真实事件，准确率提升约0.9个百分点。
- 优先在高危工序部署AI视觉终端，如焊接、吊装、有限空间作业区域；
- 建立标准化数据采集规范，确保训练样本覆盖典型场景与极端工况；
- 选择支持本地化部署的低代码平台，快速集成现有MES、EHS系统，降低实施门槛；
- 定期组织跨部门演练，验证AI建议与人工判断的一致性，持续优化算法逻辑；
- 接入 安全生产管理系统 ，实现从预警到闭环整改的全流程数字化追踪。
📊 趋势二：数据驱动的安全绩效评估体系重构
长期以来，企业安全考核过度依赖“零事故”指标，导致瞒报漏报、重结果轻过程等问题频发。2026年，越来越多领先企业转向“过程型+预测型”双维度评价模型。国家统计局数据显示，采用数据驱动评估的企业，其隐患整改完成率高出行业均值39.6个百分点。
| 评估维度 | 传统模式 | 数据驱动模式 |
|---|---|---|
| 隐患发现机制 | 人工巡查为主 | 多源感知+AI挖掘 |
| 整改跟踪方式 | 纸质台账登记 | 移动端打卡+GPS定位 |
| 绩效权重分配 | 事故率为唯一KPI | 行为合规率占40% |
| 决策依据来源 | 季度汇总报表 | 实时驾驶舱仪表盘 |
某央企建筑集团在2025年上线数据化评估平台后，项目部安全员每日上报数据量增加3.2倍，但管理层决策时间缩短57%。系统通过NLP解析巡检记录，自动提取关键词并归类风险等级，再结合天气、工期进度等因素进行加权评分。这种量化管理方式显著提升了基层执行力。
- 行为积分制：对员工佩戴PPE、参与培训、上报隐患等正向行为赋分，积分可兑换奖励；
- 组织韧性指数：综合应急响应速度、预案更新频率、跨部门协作次数等指标，衡量单位抗风险能力；
- 供应链安全评级：将承包商历史表现纳入采购评审，倒逼全链条合规。
- 构建统一的数据中台，打通OA、HR、设备管理等系统接口；
- 设计科学的指标权重体系，避免“唯数据论”陷入形式主义；
- 利用 安全生产管理系统 内置的BI分析模块，自动生成可视化报告；
- 设置红黄蓝三级预警机制，当某项指标连续三周低于基准线即触发专项审计；
- 开放部分数据权限给一线员工，增强透明度与参与感。
🔮 趋势三：全员协同的安全治理生态初步形成
传统安全管理常被视为安全部门的“独角戏”，而2026年的实践表明，真正的本质安全必须依赖跨角色、跨层级、跨组织的协同治理。清华大学公共安全研究院提出“安全共治三角模型”——管理层承诺、执行层落实、监督层反馈，三者缺一不可。目前已有28%的企业设立“安全轮值官”制度，由非安全部门员工按月轮岗参与风险排查。
这种转变的背后，是协作工具的普及与激励机制的创新。移动化、轻量化的应用让非专业人员也能便捷参与安全管理。同时，企业开始将安全贡献计入晋升评价体系，打破“业务优先”的单一导向。
- 移动化协作入口：通过企业微信/钉钉小程序，实现隐患随手拍、任务即时派发、整改在线确认；
- 跨组织联动机制：工业园区内多家企业共享应急资源，联合开展区域性演练；
- 公众参与通道：面向周边社区开通匿名举报热线，提升外部监督效力。
- 开发适用于不同岗位的微应用，如为司机提供行车安全打卡功能；
- 每月举办“安全开放日”，邀请家属参观厂区，强化情感联结；
- 在 安全生产管理系统 中配置多角色权限，确保信息精准触达；
- 建立“金点子”奖励池，对改进工艺流程、消除系统性风险的建议给予重奖；
- 与保险公司合作，将协同治理水平作为保费浮动依据，形成市场化激励。
搭贝低代码平台：加速趋势落地的关键引擎
面对上述三大趋势，中小企业常面临开发周期长、成本高、IT能力弱等挑战。搭贝低代码平台凭借可视化建模、预置模板与开放API，成为破局利器。某食品加工企业仅用两周时间，便基于搭贝搭建起包含风险地图、巡检路线规划、整改闭环跟踪在内的完整安全管理系统，投入不足传统开发的三分之一。
该平台特别适合快速响应监管变化。例如2026年1月新修订的《粉尘防爆安全规程》实施后，多家客户通过调用平台内置的“防爆检查清单”模板，一天内完成制度更新与培训计划同步。此外，其支持私有化部署与国产数据库适配，满足能源、军工等敏感行业的合规要求。
未来展望：迈向自适应的安全智能体时代
展望2026年下半年，随着大模型技术在工业领域的深化应用，下一代安全系统将具备更强的语义理解与自主决策能力。例如，AI不仅能识别“有人未戴安全帽”，还能结合上下文判断是否处于非强制区域、是否临时取下进行清洁等，减少误报干扰。同时，数字孪生技术将使虚拟推演成为常态，企业在投产前即可模拟各类事故场景并优化布局。
值得注意的是，技术升级的同时也带来新的伦理与管理挑战。如何平衡监控强度与员工隐私？如何防止算法偏见导致责任推诿？这些问题需要政企学界共同探索。可以预见，未来的安全管理不再是被动防御，而是主动塑造安全文化、构建韧性组织的战略支点。
