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全流程在线管理。据最新统计，全国持证特种作业人员已突破2100万人，年均新增培训量达380万人次，但事故率仍占工矿商贸事故总量的37.6%（2025年数据）。传统依赖纸质审批、人工巡查的管理模式正面临严峻挑战。在此背景下，以智能终端、低代码平台和数据中台为核心的新型管理架构加速落地，推动特种作业从“被动响应”向“主动预防”转型。
🚀 趋势一：全流程数字化管理成为行业标配
随着物联网设备成本下降和5G网络覆盖完善，越来越多企业开始部署覆盖“申请—审批—执行—监督—归档”全链条的数字化管理系统。例如，中石化某炼化基地通过引入集成式作业许可平台，将动火、受限空间等高风险作业的平均审批时间从4.2小时压缩至48分钟，违规操作识别率提升至92%。该系统不仅实现了电子票证自动归集，还能与现场监控摄像头、气体检测仪实时联动，一旦出现异常立即触发预警。
这一趋势的核心在于打破信息孤岛。过去，安全部门、生产部门与承包商之间常因沟通不畅导致流程脱节。如今，基于统一数据标准的数字平台可实现多方协同作业。某央企电力集团在2025年上线的综合安全管理系统中，整合了12类特种作业类型，支持跨区域、多层级审批流配置，并通过权限隔离保障数据安全。数据显示，系统运行一年后，其下属单位作业事故同比下降41%。
支撑这一变革的技术基础是低代码开发能力的普及。传统定制化系统开发周期长、成本高，难以适应快速变化的管理需求。而像搭贝零代码平台这类工具，允许安全管理人员无需编程即可搭建符合企业实际的作业管理应用。例如，用户可通过拖拽组件快速构建包含人脸识别签到、电子签名确认、实时定位追踪等功能模块的应用原型，并在测试验证后一键发布至移动端。
此外，政策推动力度也在加强。自2024年起，多地应急管理部门试点推行“电子作业票备案制”，要求企业在开展Ⅰ级及以上高风险作业前必须上传至省级监管平台。这倒逼企业加快数字化转型步伐。预计到2026年底，全国规模以上工业企业中实现特种作业全流程线上化的比例将超过65%，较2023年提升近40个百分点。
- 建立标准化作业流程模板库，涵盖动火、登高、吊装等常见类型；
- 接入企业现有OA、EHS及视频监控系统，确保数据互通；
- 为一线员工配备具备NFC识别、GPS定位功能的智能终端设备；
- 利用搭贝低代码平台快速迭代业务逻辑，适配不同厂区管理制度差异；
- 设置多级预警机制，当检测到超时作业、偏离路线或环境超标时自动通知责任人；
- 定期导出分析报表供管理层复盘优化，形成PDCA闭环。
典型案例显示，浙江某大型造船厂借助低代码平台在两周内完成特种作业管理系统部署，首次实现了外包队伍作业行为的可视化管控。该厂通过扫描二维码即可查看作业人员资质证书真伪、历史违章记录及当前健康状态，有效杜绝“人证不符”问题。相关系统已在 特种作业管理系统 中开放免费试用版本，供中小企业参考借鉴。
📊 趋势二：AI驱动的风险预测与智能辅助决策兴起
人工智能技术正逐步渗透至特种作业安全管理领域，特别是在风险评估与事故预警方面展现出巨大潜力。清华大学公共安全研究院2025年发布的研究报告指出，结合历史事故数据、气象条件、人员行为特征等因素构建的AI模型，对高风险作业事故发生概率的预测准确率已达78.3%，显著高于传统经验判断的52%。
目前主流应用集中在两个方向：一是基于计算机视觉的现场行为识别。通过部署边缘计算摄像头，系统可自动识别未佩戴防护用品、擅自进入禁入区域、疲劳作业等违规行为，并即时推送告警。上海某轨道交通建设项目采用此类方案后，连续六个月实现高空坠落“零事故”。二是自然语言处理技术用于作业方案智能审查。系统能自动比对国家标准、企业规程与拟提交的作业计划，标记潜在冲突点，如氧气瓶与乙炔瓶间距不足、夜间照明强度不够等细节问题。
更进一步地，部分领先企业已尝试构建“数字孪生+仿真推演”体系。通过对作业环境进行三维建模，模拟不同工况下的风险演化路径，提前制定应急预案。例如，在海上风电安装作业中，系统可预判极端天气下吊装过程中的摆动幅度，提醒调整作业窗口期。这种由被动防御转向主动干预的模式，正在重塑安全管理逻辑。
然而，AI落地仍面临数据质量与模型泛化能力的双重挑战。许多企业的历史数据分散在纸质档案或孤立系统中，难以形成有效训练集。同时，不同行业、场景之间的差异导致通用模型效果不佳。因此，当前最佳实践是采用“小样本学习+专家规则库”的混合模式，在保证基础准确性的同时保留人工干预接口。
- 优先选择有行业案例验证的AI服务商合作，避免盲目投入；
- 建立高质量标注数据集，涵盖典型违章行为图像与文本描述；
- 将AI预警结果纳入日常巡检考核指标，强化闭环管理；
- 结合搭贝平台的数据集成能力，打通MES、HR、EHS等系统获取多维特征变量；
- 设置人工复核环节，防止误报引发“狼来了”效应；
- 持续收集反馈数据用于模型迭代优化，提升长期适用性。
值得一提的是，上述AI功能并非必须依赖昂贵的私有化部署。一些SaaS化解决方案提供了按需订阅的服务模式，降低了中小企业的使用门槛。例如，通过访问 特种作业管理系统 ，用户可直接启用内置的智能审核助手，无需额外采购硬件或组建算法团队。
🔮 趋势三：承包商与临时人员协同管理走向精细化
在现代工业项目中，承包商及临时用工占比普遍超过60%，但他们往往是安全事故的高发群体。2025年应急管理部通报的十大典型事故中，有7起涉及外包人员违规操作。根本原因在于准入审核不严、培训不到位、现场监管缺失三大痛点。
为此，领先的管理实践正朝着“统一标准、动态评估、全程留痕”方向演进。中国建筑某超高层项目创新实施“红黄绿码”动态信用管理体系：新进场承包商需完成线上资质核验、三级安全教育并通过闭卷考试方可获得绿色准入码；作业期间如有违章行为则降为黄色警告码，限制承接高风险任务；累计三次警告或发生严重违规则转为红色禁入码，全集团联网禁用。
该体系背后依托的是一个集成化的协作平台，支持总包方、分包方、监理单位共同维护人员档案、培训记录与绩效评分。所有数据实时同步至云端，杜绝篡改可能。更为关键的是，系统能够自动生成个性化培训内容——根据岗位类型、过往失误、所在环境等特点推送针对性课程，而非“一刀切”式灌输。实测表明，这种方式使培训吸收率提升了53%。
与此同时，移动化办公工具极大增强了现场管控效率。管理人员通过手机APP即可完成入场登记、证件查验、交底确认等工作，所有操作自动留存时间戳与地理位置信息。某化工园区推广使用该模式后，外来人员非法滞留现象减少89%。这些功能模块均可通过低代码平台灵活组装，适应不同项目的管理颗粒度要求。
- 制定统一的承包商准入清单与考核标准，明确否决项与评分细则；
- 建立全员电子档案库，关联身份证、资格证、保险单等关键信息；
- 实施差异化培训策略，结合AI推荐引擎提升学习有效性；
- 利用GPS围栏与蓝牙信标技术监控活动范围，防范越界风险；
- 打通财务结算系统，将安全绩效与工程款支付挂钩，增强约束力；
- 通过 搭贝特种作业管理系统 实现多方协同审批与信息共享，降低沟通成本。
此外，区块链技术也开始被探索用于解决信任难题。通过将承包商的安全表现上链存证，实现跨企业、跨年度的信用追溯。虽然目前尚处试点阶段，但已有头部企业表示将在2026年下半年扩大应用范围。
扩展元素：特种作业管理成熟度评估模型（建议参考）
| 维度 | 初级（1-2分） | 中级（3-4分） | 高级（5分） |
|---|---|---|---|
| 流程规范性 | 纸质表单为主，流程不固定 | 部分环节电子化，有标准模板 | 全流程线上闭环，支持多级审批 |
| 数据整合度 | 数据分散，无法交叉查询 | 关键系统初步对接 | 全域数据融合，支持BI分析 |
| 智能应用水平 | 无自动化工具 | 使用基础预警功能 | 部署AI预测与数字孪生 |
| 人员管理精度 | 仅记录基本信息 | 实现培训与资质跟踪 | 动态信用评价+个性化干预 |
| 协同效率 | 依赖线下会议协调 | 使用即时通讯工具 | 多方实时协作平台支撑 |
企业可依据此模型自评当前管理水平，并制定阶段性升级路径。对于处于中级阶段的企业，推荐优先引入低代码平台作为过渡方案，既能快速见效又避免过度投资。
扩展元素：典型行业应用场景对比
尽管行业特性各异，但共通的趋势是向平台化、智能化、协同化发展。而无论是哪一类场景，快速响应业务变化的能力已成为核心竞争力之一。这也正是低代码平台的价值所在——它让安全管理不再局限于IT部门的排期表，而是成为每一位安全工程师都能参与塑造的动态体系。
