在全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中，安全生產(chǎn)始終是保障社會(huì)穩(wěn)定、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵基石。隨著數(shù)字技術(shù)的飛速進(jìn)步，其在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛且深入，正重塑著安全生產(chǎn)的格局。從工業(yè)生產(chǎn)的設(shè)備智能運(yùn)維，到建筑施工的精細(xì)化管理 ; 從礦山冶金的遠(yuǎn)程操控，到能源?；娘L(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警，數(shù)字化技術(shù)為安全生產(chǎn)帶來(lái)了前所未有的變革機(jī)遇，同時(shí)也促使我們深入審視其發(fā)展現(xiàn)狀，探尋未來(lái)的發(fā)展方向。

　　生產(chǎn)安全行業(yè)數(shù)字化應(yīng)用，絕非簡(jiǎn)單的技術(shù)疊加，而是深度融合工業(yè)生產(chǎn)、建筑施工、礦山冶金、能源?；缺姸嘈袠I(yè)特性，對(duì)安全生產(chǎn)全流程的數(shù)字化重塑。借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等前沿?cái)?shù)字技術(shù)，從生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，到安全風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警，再到安全管理流程的優(yōu)化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了全方位、深層次的賦能。通過(guò)海量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集、高速傳輸、深度分析與高效應(yīng)用，安全生產(chǎn)管理從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，顯著提升了管理的精準(zhǔn)度、智能化水平與執(zhí)行效率，為降低事故發(fā)生率、保障人員生命財(cái)產(chǎn)安全筑牢堅(jiān)實(shí)防線。

         一、生產(chǎn)安全領(lǐng)域數(shù)字化應(yīng)用市場(chǎng)概況

　　1.1 市場(chǎng)規(guī)模及技術(shù)應(yīng)用分析

　　據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，中國(guó)安全生產(chǎn)市場(chǎng)展現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭，規(guī)模達(dá)到 6732 億元，同比增長(zhǎng) 13.8%。 [1]

　　在細(xì)分領(lǐng)域中，能源危化安全憑借其對(duì)安全生產(chǎn)的高度重視與嚴(yán)格監(jiān)管，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 2482 億元，增速高達(dá) 18.3%，關(guān)鍵技術(shù)滲透率更是高達(dá) 91%，成為數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的前沿陣地;工業(yè)生產(chǎn)安全市場(chǎng)規(guī)模為 1850 億元，增速 11.2%，技術(shù)滲透率 68%，正穩(wěn)步推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;建筑施工安全市場(chǎng)規(guī)模 1420 億元，增速 15.6%，技術(shù)滲透率 82%，在數(shù)字化管理方面取得顯著成效 ; 礦山冶金安全市場(chǎng)規(guī)模 980 億元，增速 9.8%，技術(shù)滲透率 57%，雖數(shù)字化進(jìn)程相對(duì)較慢，但在智能化開(kāi)采與安全監(jiān)測(cè)方面也取得了積極進(jìn)展。

　　市場(chǎng)整體呈現(xiàn)以下結(jié)構(gòu)性特征：

數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，制圖：a&s Research

　　1.2 區(qū)域發(fā)展差異顯著，技術(shù)應(yīng)用水平不均

　　從區(qū)域發(fā)展來(lái)看，中國(guó)生產(chǎn)安全領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用存在明顯的不均衡性?；浉郯拇鬄硡^(qū)作為經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展的前沿地區(qū)，在安全生產(chǎn)數(shù)字化方面成果斐然。以深圳前海智慧工地為例，AI 違章識(shí)別率高達(dá) 98%，通過(guò)智能攝像頭與 AI 算法，能夠快速、精準(zhǔn)地識(shí)別施工人員的違章行為，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并記錄相關(guān)信息，有效規(guī)范了施工行為，降低了安全事故風(fēng)險(xiǎn)。而東北老工業(yè)基地，受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、資金投入不足等因素影響，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對(duì)滯后。沈陽(yáng)裝備制造企業(yè)平均安全監(jiān)測(cè)設(shè)備更新周期比廣州長(zhǎng) 2.3 年，導(dǎo)致設(shè)備老化嚴(yán)重，安全監(jiān)測(cè)精度與及時(shí)性難以保障，進(jìn)而使得 2023 年?yáng)|北地區(qū)工礦商貿(mào)事故死亡率 (0.082‰ ) 達(dá)到大灣區(qū) (0.035‰ ) 的 2.3 倍。[2]

　　1.3 多元技術(shù)融合構(gòu)建安全生產(chǎn)數(shù)字化生態(tài)

　　伴隨著“科技賦能”成為安全生產(chǎn)領(lǐng)域的主旋律，行業(yè)日趨呈現(xiàn)出多技術(shù)融合的發(fā)展態(tài)勢(shì)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能穿戴設(shè)備、大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)相互交織，共同構(gòu)建起智能化的安全生產(chǎn)生態(tài)體系。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為底層支撐，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備、人員、物料等要素的互聯(lián)互通，為數(shù)據(jù)的采集與傳輸提供了基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。智能穿戴設(shè)備，如智能安全帽、智能手環(huán)等，作為數(shù)據(jù)采集的終端設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)采集人員的位置、體征等信息，為安全生產(chǎn)管理提供豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源;

　　大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)則對(duì)采集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，實(shí)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、設(shè)備故障的智能診斷以及安全決策的科學(xué)制定;

　　區(qū)塊鏈技術(shù)憑借其去中心化、不可篡改的特性，在安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、質(zhì)量追溯等方面發(fā)揮著重要作用，保障了數(shù)據(jù)的真實(shí)性與安全性。

生產(chǎn)安全行業(yè)核心技術(shù)應(yīng)用，制圖：a&s Research

　　2023 年，生產(chǎn)安全行業(yè)研發(fā)支出達(dá)到 445 億元，彰顯了行業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的高度重視。從目前市場(chǎng)相關(guān)調(diào)研報(bào)告公布的研發(fā)投入的重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)來(lái)看，智能監(jiān)測(cè)算法開(kāi)發(fā)占比37%，旨在提升安全監(jiān)測(cè)的精度與效率，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的早期發(fā)現(xiàn)與預(yù)警 ; 特種安全材料研發(fā)占比 28%，致力于開(kāi)發(fā)具有更高強(qiáng)度、耐高溫、耐腐蝕等特性的安全防護(hù)材料，提升安全生產(chǎn)的物質(zhì)保障水平 ; 應(yīng)急指揮系統(tǒng)研發(fā)占比 19%，通過(guò)優(yōu)化應(yīng)急指揮流程、提升信息傳遞效率，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)突發(fā)安全事故的處置能力 ; 其他領(lǐng)域占比 16%。[3]

　　研發(fā)投入不僅推動(dòng)了技術(shù)創(chuàng)新的加速發(fā)展，也促使企業(yè)不斷提升自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在安全生產(chǎn)數(shù)字化市場(chǎng)中占據(jù)有利地位。

　　二、數(shù)字化技術(shù)在生產(chǎn)安全領(lǐng)域的細(xì)分應(yīng)用

　　2.1 工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域：設(shè)備監(jiān)測(cè)革新保障生產(chǎn)安全

　　在工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中，數(shù)字化技術(shù)徹底顛覆了傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)測(cè)模式。以往依賴人工定期巡檢的方式，不僅效率低下，且難以精準(zhǔn)捕捉設(shè)備的潛在故障隱患，導(dǎo)致設(shè)備突發(fā)故障時(shí)易引發(fā)生產(chǎn)中斷與安全事故。如今，借助物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可在生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵部位實(shí)現(xiàn)溫度、壓力、振動(dòng)等運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)采集，這些數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)。

　　以?？低暈槔？低晫⒍嗄B(tài)大模型引入到日常安全生產(chǎn)管理工作中，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)可能存在的隱患問(wèn)題進(jìn)行智能識(shí)別和快速判斷，結(jié)合安全生產(chǎn)知識(shí)庫(kù)，給出詳細(xì)的排查依據(jù)和整改措施，不僅可以讓現(xiàn)場(chǎng)排查工作效率得到提升，還可以通過(guò)遠(yuǎn)程巡查快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。依托企業(yè)安全生產(chǎn)管理平臺(tái)，結(jié)合多模態(tài)大模型，還可有效實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程隱患智查。例如針對(duì)生產(chǎn)區(qū)、儲(chǔ)罐區(qū)、倉(cāng)庫(kù)區(qū)的跑冒滴漏、油封破損、表計(jì)破損、外觀裂紋、螺栓脫落等隱患，安全員可以將日常點(diǎn)巡檢規(guī)范導(dǎo)入系統(tǒng)，并篩選匹配對(duì)應(yīng)的視頻點(diǎn)位，配置完成后一鍵啟動(dòng)排查，自動(dòng)生成隱患分析報(bào)告。

　　比如美的集團(tuán)，其引入的數(shù)字孿生系統(tǒng)堪稱工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典范。該系統(tǒng)基于海量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建起高度逼真的設(shè)備虛擬模型，能夠?qū)?2000 多臺(tái)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)應(yīng)力仿真分析。通過(guò)模擬設(shè)備在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，提前預(yù)判潛在的機(jī)械故障風(fēng)險(xiǎn)。自應(yīng)用該系統(tǒng)后，2023 年美的集團(tuán)的機(jī)械傷害事故同比大幅下降 42%，生產(chǎn)連續(xù)性得到有力保障，同時(shí)也降低了設(shè)備維護(hù)成本，提升了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

　　2.2 建筑施工領(lǐng)域：數(shù)字化管理提升施工安全性

　　建筑施工行業(yè)長(zhǎng)期面臨施工環(huán)境復(fù)雜、人員管理難度大等安全挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)粗放式的管理模式難以滿足安全生產(chǎn)的需求。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用為建筑施工安全管理帶來(lái)了革命性變化。

　　建筑信息模型 (BIM) 技術(shù)在施工前發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行三維建模，施工團(tuán)隊(duì)能夠在虛擬環(huán)境中對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行全方位審查，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)與施工中的潛在沖突與問(wèn)題，如管道碰撞、空間布局不合理等，并及時(shí)優(yōu)化施工方案，避免施工過(guò)程中的返工與變更，有效降低施工安全風(fēng)險(xiǎn)。在施工過(guò)程中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了對(duì)人員、設(shè)備、物料的精準(zhǔn)定位與實(shí)時(shí)管理。中國(guó)建筑研發(fā)并大規(guī)模部署的 120 萬(wàn)頂智能安全帽，集成了定位、體征監(jiān)測(cè)、語(yǔ)音警示等多種功能。一旦施工人員進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域或出現(xiàn)異常行為，安全帽會(huì)及時(shí)發(fā)出語(yǔ)音警示，同時(shí)將相關(guān)信息反饋至管理平臺(tái)，便于管理人員及時(shí)干預(yù)。借助該智能安全帽，高空墜落事故顯著下降 61%。

　　2.3 礦山冶金領(lǐng)域：突破環(huán)境限制降低事故風(fēng)險(xiǎn)

　　礦山冶金行業(yè)作業(yè)環(huán)境惡劣，復(fù)雜的地質(zhì)條件與高風(fēng)險(xiǎn)的作業(yè)流程使得安全生產(chǎn)面臨巨大挑戰(zhàn)。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用為該行業(yè)突破困境提供了有效途徑。

　　比如?？低晳?yīng)用在冶金、大型制造等行業(yè)的聲振溫監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可 7×24 小時(shí)全天候采集聲音、振動(dòng)、溫度三種數(shù)據(jù)，對(duì)泵機(jī)、風(fēng)機(jī)、壓縮機(jī)、皮帶機(jī)等機(jī)械設(shè)備都能進(jìn)行有效運(yùn)維，在異常前期就及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，有效避免重大事故發(fā)生，保障產(chǎn)線安全運(yùn)轉(zhuǎn)。寶武集團(tuán)研發(fā)的高溫冶金機(jī)器人集群，具備耐高溫、高強(qiáng)度作業(yè)的能力，可在 1500℃的極端環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行，成功減少高危崗位用工量 73%，極大地提升了冶金生產(chǎn)過(guò)程中的安全性。

　　2.4 能源危化領(lǐng)域：全生命周期管理防控風(fēng)險(xiǎn)

　　能源?；袠I(yè)涉及危險(xiǎn)化學(xué)品的生產(chǎn)、儲(chǔ)存、運(yùn)輸、使用等多個(gè)環(huán)節(jié)，一旦發(fā)生事故，往往會(huì)造成嚴(yán)重的人員傷亡、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)字化技術(shù)為危險(xiǎn)化學(xué)品的全生命周期管理提供了強(qiáng)有力的手段。

　　如中石化研發(fā)的?；愤\(yùn)輸實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，借助傳感器、衛(wèi)星定位、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)全國(guó) 1.2 萬(wàn)輛危化品運(yùn)輸車壓力、溫度、泄漏量的三維實(shí)時(shí)監(jiān)控。在運(yùn)輸過(guò)程中，一旦車輛出現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出預(yù)警，相關(guān)人員能夠及時(shí)采取應(yīng)急措施，有效遏制事故的發(fā)生與蔓延。

　　三、安全生產(chǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

　　3.1 監(jiān)管體系持續(xù)升級(jí)，強(qiáng)化安全生產(chǎn)責(zé)任落實(shí)

　　為保障安全生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)的規(guī)范應(yīng)用，國(guó)家與地方政府不斷加強(qiáng)監(jiān)管體系建設(shè)。應(yīng)急管理部建立的 “黑名單”[4] 制度，對(duì)違規(guī)企業(yè)形成了強(qiáng)大的威懾力。2023 年，1.2萬(wàn)家違規(guī)企業(yè)受到處罰，430 份許可證照被吊銷，有效遏制了企業(yè)的違法違規(guī)行為，強(qiáng)化了企業(yè)的安全生產(chǎn)主體責(zé)任。長(zhǎng)三角地區(qū)建立的跨區(qū)域執(zhí)法協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了?；愤\(yùn)輸車輛的 “一碼通查”，打破了區(qū)域間的監(jiān)管壁壘，提升了對(duì)?；愤\(yùn)輸環(huán)節(jié)的監(jiān)管效能，確保了?；愤\(yùn)輸?shù)陌踩?/p>

　　3.2 人才短缺與成本壓力制約行業(yè)發(fā)展

　　盡管安全生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，但行業(yè)發(fā)展面臨著諸多挑戰(zhàn)。人才短缺問(wèn)題尤為突出，智能安全工程師作為數(shù)字化安全生產(chǎn)的關(guān)鍵人才，供需比達(dá)到 1:8，嚴(yán)重供不應(yīng)求。智能安全工程師不僅需要具備扎實(shí)的安全生產(chǎn)專業(yè)知識(shí)，還需掌握數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)分析等跨領(lǐng)域技能，目前相關(guān)專業(yè)教育與培訓(xùn)體系尚不完善，難以滿足市場(chǎng)對(duì)這類復(fù)合型人才的需求。

　　成本壓力也是制約行業(yè)發(fā)展的重要因素。對(duì)于中小危化企業(yè)而言，安全改造成本占年利潤(rùn)比重最高可達(dá) 45%，高昂的改造成本使得企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨巨大經(jīng)濟(jì)壓力。安全監(jiān)測(cè)設(shè)備、軟件系統(tǒng)的采購(gòu)與維護(hù)，專業(yè)技術(shù)人才的引進(jìn)等都需要大量資金投入，部分企業(yè)因資金短缺而無(wú)法順利推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，影響了行業(yè)整體的發(fā)展進(jìn)程。

　　四、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)展望

　　當(dāng)下，安全生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得顯著成效，從提升生產(chǎn)效率到降低事故風(fēng)險(xiǎn)，從優(yōu)化管理流程到保障人員安全，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為安全生產(chǎn)帶來(lái)了全方位的變革。然而，當(dāng)前行業(yè)發(fā)展仍面臨人才短缺、成本壓力等挑戰(zhàn)，需要政府、企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)協(xié)同合作。政府應(yīng)進(jìn)一步完善政策支持體系，加大對(duì)安全生產(chǎn)數(shù)字化技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的扶持力度，引導(dǎo)資金向相關(guān)領(lǐng)域傾斜 ; 企業(yè)需強(qiáng)化主體責(zé)任意識(shí)，積極加大研發(fā)投入，提升自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力，同時(shí)加強(qiáng)人才培養(yǎng)與引進(jìn) ; 高校與科研機(jī)構(gòu)應(yīng)優(yōu)化專業(yè)設(shè)置與科研方向，培養(yǎng)更多適應(yīng)行業(yè)發(fā)展需求的復(fù)合型人才，加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新。

　　未來(lái)，安全生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)更加深入的融合創(chuàng)新態(tài)勢(shì)。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的深度融合，將實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自主感知、自主決策與自主控制，進(jìn)一步提升安全生產(chǎn)的智能化水平;大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合，將為安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理提供更加安全、可靠的解決方案，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性與可追溯性。同時(shí)，隨著 5G、6G 等通信技術(shù)的不斷升級(jí)，安全生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)傳輸速度將更快、穩(wěn)定性將更強(qiáng)，為遠(yuǎn)程監(jiān)控、協(xié)同作業(yè)等應(yīng)用場(chǎng)景提供更有力的通信保障。

　　參考資料：

　　[1] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局

　　[2] 沈陽(yáng)日?qǐng)?bào) -《沈陽(yáng)市對(duì)外發(fā)布設(shè)備更新需求側(cè)和供給側(cè)清單》

　　[3] 安全生產(chǎn)司 -《安全應(yīng)急裝備重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃 (2023-2025 年 )》

　　[4] 應(yīng)急管理部 -《安全生產(chǎn)嚴(yán)重失信主體名單管理辦法》

2025《大安全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化調(diào)研報(bào)告》同步更新中，

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