2026年初，国家应急管理部联合多部门发布《高危作业智能化监管三年行动方案（2026-2028）》，明确提出将AI识别、物联网感知与低代码平台深度融合，推动全国超12万家企业完成特种作业管理系统的数字化升级。据工信部最新统计，截至2025年底，我国持证特种作业人员已突破2300万人，年均增长率达7.3%，涉及电力、化工、建筑、冶金等多个高风险领域。然而，传统管理模式下事故率仍居高不下——2025年全年报告特种作业相关安全事故487起，直接经济损失超9.2亿元。在此背景下，如何借助技术手段实现从‘人防’到‘技防’的跃迁，成为行业关注焦点。
🚀 趋势一：AI视觉识别驱动作业行为实时监管
人工智能视觉分析正迅速渗透至特种作业现场监控体系。通过在关键区域部署具备边缘计算能力的智能摄像头，系统可自动识别未佩戴安全帽、违规穿越警戒区、高空作业无防护等典型违章行为，并即时触发告警。某大型石化企业试点数据显示，在引入AI视频分析后，现场违规事件同比下降63%，响应时间由平均8分钟缩短至12秒内。
这一趋势的核心在于动态风险感知与闭环处置机制的建立。传统监控依赖人工轮巡，存在严重滞后性；而AI模型可通过深度学习积累数百万张作业场景图像，精准区分正常操作与潜在危险动作。例如，在动火作业中，系统不仅能识别明火出现，还能结合气体传感器数据判断是否处于易燃环境，从而提升预警准确性。
影响层面看，该技术显著降低了企业合规成本。以往需配置多名专职安全员进行全天候巡查，人力投入大且易疲劳漏判。AI替代部分重复性监督任务后，安全团队可聚焦于高阶风险评估和应急演练设计，整体管理效率提升约40%。同时，监管部门亦能通过统一接入平台实现远程抽查，增强执法透明度与威慑力。
落地建议如下：
- 优先选择支持私有化部署的AI视觉平台，确保敏感视频数据不出厂，满足《网络安全法》要求；
- 分阶段推进试点，先覆盖高风险等级作业点（如受限空间、高压配电室），再逐步扩展；
- 建立“AI告警—人工复核—整改反馈”闭环流程，避免误报引发信任危机；
- 定期更新训练样本库，纳入新工艺、新设备下的作业模式，保持模型适应性；
- 推荐使用 特种作业管理系统 ，其内置AI集成接口，支持主流厂商摄像头快速对接。
📊 趋势二：全流程电子化作业许可（E-Permit）普及加速
纸质作业票正在被历史淘汰。2026年，全国已有超过60%的规模以上工贸企业实现作业许可电子化，较2023年增长近三倍。电子化系统不仅实现申请、审批、执行、关闭全过程留痕，更关键的是打通了与门禁控制、能源隔离、环境监测等子系统的联动。
以某钢铁集团为例，其采用的E-Permit系统在动火作业审批通过后，会自动向门禁系统下发临时通行权限，并锁定非相关人员进入；同时启动周边可燃气体检测频次由每小时一次提升至每五分钟一次。一旦浓度超标，系统立即中止作业许可并通知责任人。这种跨系统协同控制能力，使单一环节失误导致连锁事故的概率大幅降低。
行业影响方面，电子化极大提升了审计效率与责任追溯精度。过去调取一年内的作业记录需耗时两周以上，现在通过关键词检索可在30秒内完成。此外，所有操作均有时间戳和数字签名，杜绝代签、补签等违规现象。据中国安全生产科学研究院调研，实施E-Permit的企业平均事故调查周期缩短58%，内部合规审查通过率提高至97%以上。
但落地过程中也面临挑战：一是老旧厂区IT基础设施薄弱，网络覆盖不全；二是员工对移动端操作接受度参差，尤其是一线年龄偏大的作业人员。因此，系统设计必须兼顾用户体验与功能完整性。
建议采取以下措施：
- 选用支持离线填报、断点续传的移动应用架构，适应复杂工业现场网络环境；
- 提供语音输入、扫码填写等功能，降低操作门槛；
- 设置多级审批模板，根据不同作业类型自动匹配审批路径；
- 与企业HR系统对接，实现岗位资质自动校验，防止无证上岗；
- 通过 特种作业管理系统 快速构建定制化E-Permit流程，无需编码即可配置表单与规则引擎。
🔮 趋势三：低代码平台赋能企业自主构建安全管理应用
面对多样化的生产场景与不断变化的监管要求，标准化SaaS产品难以完全满足企业个性化需求。2026年，“让安全管理者自己开发工具”的理念兴起，低代码平台成为破局关键。企业安全工程师无需掌握Java或Python，仅通过拖拽组件即可搭建适用于本单位的隐患排查、培训考核、设备点检等模块。
某新能源电池制造厂利用搭贝低代码平台，在两周内自主开发出一套“锂电池注液车间特殊作业管控系统”，集成了温湿度监控报警、静电防护检查清单、紧急排风联动等功能，总开发成本不足外包项目的1/5。更重要的是，当工艺变更时，团队可自行调整逻辑规则，响应速度从原来的2周缩短至2天。
该趋势带来的深层变革是组织能力的重构。以往IT部门排队开发需求动辄数月，如今业务端拥有更多主动权。据IDC 2025年报告显示，采用低代码平台的企业在安全管理数字化项目上的平均上线周期从8.7个月压缩至2.3个月，用户满意度提升至89分（满分100）。
然而，并非所有企业都能顺利转型。成功案例普遍具备三个特征：一是建立了“业务+IT”联合工作组；二是制定了清晰的应用治理规范；三是提供了持续的技能培训支持。
为有效推进落地，建议：
- 优先选择国产化、信创兼容的低代码平台，保障数据主权与长期可用性；
- 设立内部“公民开发者”认证机制，激励一线人员参与创新；
- 建立应用集市，鼓励优秀自研成果在集团内部共享复用；
- 设定安全红线，禁止非专业人员修改数据库结构或开放公网接口；
- 推荐访问 特种作业管理系统 免费试用版本，体验零代码搭建特种作业台账、证件到期提醒等实用功能。
延伸观察：数据驱动的风险预测模型初现雏形
除上述三大核心趋势外，基于大数据的风险预测正成为前沿探索方向。部分领先企业开始整合历史事故数据、气象信息、人员排班、设备运行状态等多维变量，构建风险概率预测模型。例如，一家海上石油平台运营商发现，当同时满足“夜班时段”、“相对湿度＞85%”、“连续作业超6小时”三个条件时，发生滑倒坠落类事故的概率上升4.2倍，据此优化了轮岗策略与防滑措施布设密度。
| 风险因子 | 权重系数 | 典型应对策略 |
|---|---|---|
| 高温天气（＞35℃） | 0.38 | 调整户外作业时间，增加防暑药品投放 |
| 新员工占比＞30% | 0.42 | 强化岗前实操培训，安排导师带教 |
| 设备检修后首日运行 | 0.35 | 提高巡检频次，启用备用机组待命 |
虽然目前此类模型尚处初级阶段，准确率约在70%-78%之间，但其前瞻性价值已被广泛认可。未来随着更多高质量数据沉淀，有望实现从“事后处理”向“事前干预”的根本转变。
实践启示：技术融合需匹配管理机制革新
值得注意的是，任何技术创新若脱离管理体系支撑，都难以发挥最大效能。某央企曾斥资千万引进全套智能监控系统，却因未同步修订《安全绩效考核办法》，导致基层对AI告警置之不理，最终项目流于形式。这说明，技术落地必须伴随制度更新、流程再造与文化培育。
成功的数字化转型往往遵循“小切口、快迭代、深融合”路径。例如，先从一个车间试点电子作业票，收集用户反馈优化界面，再推广至全厂；或者以季度为单位发布新功能模块，保持组织适应节奏。同时，高层领导的持续关注与资源投入至关重要，应将其纳入企业ESG战略重点事项。
生态协同：构建开放式安全管理数字生态
未来的特种作业管理不再是孤立系统，而是嵌入更大范围的工业互联网生态之中。理想状态下，企业的作业许可数据可与园区应急指挥中心互通，一旦发生险情，救援力量能在1分钟内获取现场平面图、危险源分布及在岗人员名单。同时，监管部门可通过API接口按需提取统计报表，减少重复报送负担。
实现这一愿景需要打破数据孤岛。目前已有地方政府牵头建设区域性安全生产云平台，鼓励企业通过标准协议接入。对于企业而言，选择具备开放API能力的管理系统尤为关键，以便未来灵活对接各类外部系统。
人才结构演变：复合型安全人才成稀缺资源
随着技术深度介入，传统安全管理人员的知识结构面临挑战。懂法规但不懂数据、会检查但不会用系统的现象普遍存在。行业急需既熟悉HSE管理体系，又具备基础数据分析能力和数字化工具应用经验的复合型人才。一些头部企业已开始与高校合作开设“智能安全工程”微专业，培养下一代安全管理骨干。
与此同时，职业发展通道也在拓宽。除了传统的注册安全工程师路径，新兴的“数字安全运营师”“低代码应用设计师”等岗位逐渐获得认可。这些角色专注于将业务需求转化为技术解决方案，在组织中扮演桥梁作用。
