安全產(chǎn)業(yè)研究2024年第1期（總第56期）：我國“人工智能 安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究

安全產(chǎn)業(yè)研究賽迪研究院主辦奮力建設(shè)國家高端智庫誠信擔(dān)當(dāng)唯實(shí)創(chuàng)先思想型智庫國家級平臺全科型團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新型機(jī)制國際化品牌安全是發(fā)展的保障，發(fā)展是安全的目的。2024年3月，我國《政府工首次提出要開展“人工智能+”行動，我國工業(yè)生產(chǎn)方式即將迎來新的變革機(jī)遇，對安全生產(chǎn)工作提出了更高的保障要求。在“人工智能+安全生產(chǎn)”領(lǐng)域，部分政企已經(jīng)開展了先行先試，取得了良好成效。未來“人工智能+安全生產(chǎn)”有望成為本期主題文章為《我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究》。文章分析了發(fā)展成效，分析了“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展態(tài)勢，并就促進(jìn)“人工智能+安全CONTENTS 1 1 3 5 6 7 7（二）某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺及應(yīng)用實(shí)例 9（三）某企業(yè)礦山大模型產(chǎn)品及應(yīng)用實(shí)例 12 13 15本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究一、我國“人工智能+安全我國歷來重視安全生產(chǎn)工作，重視新技術(shù)、新裝備和新工藝在安全生產(chǎn)領(lǐng)域中的應(yīng)用。自2015年以來，工業(yè)和信息化部和原國家安全監(jiān)管總局發(fā)布了系列《推廣先進(jìn)安全技術(shù)裝備目錄》，在安全生產(chǎn)領(lǐng)域大力推廣先進(jìn)安全技術(shù)裝備；2023年9月，工業(yè)和信息化部等五部委印發(fā)了《安全應(yīng)急裝備重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展行動計(jì)劃（2023－2025年）》，明確提出要“推動5G、人工智能、機(jī)器人、北斗、新材料等在安全應(yīng)急裝備領(lǐng)域的集成應(yīng)用及規(guī)模應(yīng)用，遴選具有技術(shù)先進(jìn)性、應(yīng)用實(shí)效性、模式創(chuàng)新性、示范帶動性的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目，開展試點(diǎn)示范”。人工智能作為有望實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力變革的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)，已在安全生產(chǎn)部分垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了初步實(shí)踐，并成為了安全生產(chǎn)工作未來“人工智能+安全生產(chǎn)”是提升工業(yè)安全生產(chǎn)水平的重要路徑。人工智能的介入為安全生產(chǎn)管理模式、技術(shù)裝備、響應(yīng)流程的全方位變革提供了寶貴機(jī)遇。安全生產(chǎn)的管理主要針對人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)，這兩個因素是造成安全事故發(fā)生的主要因素。通過人工智能算法訓(xùn)練，人工智能能夠吸收安全生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和實(shí)操數(shù)據(jù)、總結(jié)垂直行業(yè)安全生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，并以直接管理、輔助決策等方式介入工藝流程和安全生產(chǎn)監(jiān)管工作。在“物”的層面，人工智能能夠分析裝備狀態(tài)、工藝流程、安全生產(chǎn)環(huán)境等存在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，對存在“不《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期1工藝本質(zhì)安全水平、安全生產(chǎn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)隱患因素等進(jìn)行預(yù)測和管理，從根本上降低或消除物的不安全狀態(tài)。在“人”的層面，一方面，人工智能能夠通過輔助決策、優(yōu)化工藝流程等方式，減少人做出錯誤決策的幾率，降低人與風(fēng)險(xiǎn)源的接觸時長，或?qū)⒉僮魅藛T與風(fēng)險(xiǎn)源隔離開來，從多種角度降低人的不安全行為對生產(chǎn)環(huán)境的影響和對人自身的傷害；另一方面，人工智能能夠通過提升自動化、無人化系統(tǒng)生產(chǎn)效能，提升自動化、無人化生產(chǎn)模式的經(jīng)濟(jì)效益，從而推動自動化、無人化生產(chǎn)模式的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，將人從具有危險(xiǎn)源的生產(chǎn)環(huán)境中徹底解放出來，將人的不安全行為從生“人工智能+安全生產(chǎn)”是培育新質(zhì)生產(chǎn)力的重要內(nèi)容。2024年1月31日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學(xué)習(xí)時強(qiáng)調(diào)，要加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，扎實(shí)推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。新質(zhì)生產(chǎn)力包括新型勞動者、新型勞動工具和新型勞動對象，人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展引擎，不但是推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心動力，也深入?yún)⑴c了新質(zhì)生產(chǎn)力的各個要素中，促使生產(chǎn)力的要素產(chǎn)生了質(zhì)的變化，也為安全生產(chǎn)工作提出了新的要求。新型勞動者是新質(zhì)生產(chǎn)力的主體，新型勞動者能夠有效適應(yīng)數(shù)字化、智能化的生產(chǎn)方式，了解人工智能的運(yùn)作原理和數(shù)據(jù)需求，能夠熟練使用或持續(xù)創(chuàng)造人工智能等新型生產(chǎn)工具，使自身從重復(fù)性工作中解放出來，將精力投入到創(chuàng)造性工作中。新型勞動工具是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展進(jìn)程的重要標(biāo)志，是新質(zhì)生產(chǎn)力的體現(xiàn)和主要載體，其中人工智能不但是一種先進(jìn)的新型勞動工具，也是整合新型勞動工具、構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力的重要技術(shù)手段。新型勞動對象是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的新“原料”，主要形式為數(shù)據(jù)、知識和服務(wù)等，它不但是人工智能訓(xùn)練的基礎(chǔ)和運(yùn)作的核心，也是新質(zhì)生產(chǎn)力下生產(chǎn)模式實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的必備要素。在安全生產(chǎn)層面，新型勞動者的產(chǎn)生對安全生產(chǎn)保障工作提出了更高要求，數(shù)據(jù)等新型勞動對象的發(fā)展為安全生產(chǎn)保障工作提出了新思路和新挑戰(zhàn)。人工智本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究能作為新型勞動工具的重要組成部分，也是實(shí)現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力帶來新型保障要求的重要技術(shù)手段。人工智能以模型為核心、數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，能夠有效響應(yīng)新型勞動者優(yōu)化工藝本質(zhì)安全水平、提升安全隱患排查治理能力、增強(qiáng)安全生產(chǎn)培訓(xùn)信息化水平、實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)預(yù)案和隱患臺賬的信息化管理等多樣化需求，最終實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)全流程的信息化管理，并以此提升生產(chǎn)流程的本質(zhì)安“人工智能+安全生產(chǎn)”是推動安全生產(chǎn)智能化發(fā)展的新階段。安全生產(chǎn)工作人命關(guān)天，可靠、實(shí)時、精確、高效、全覆蓋是安全生產(chǎn)管理工作永恒的主題。隨著人工智能大模型的發(fā)展，場景模型批量式孵化成為現(xiàn)實(shí)，人工智能小模型在各類安全生產(chǎn)場景中的廣泛應(yīng)用成為可能，實(shí)時、高效、全覆蓋式的人工智能應(yīng)用在安全生產(chǎn)領(lǐng)域快仍然是“人工智能+”在安全生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深層次、大規(guī)模應(yīng)用所必須解決的問題。目前，大模型性能的提升水平超過了人們對大模型的理解能力，大模型可解釋性技術(shù)的發(fā)展速度難以追趕“人工智能+”在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用速度，而在安全生產(chǎn)工作中，人們必須了解大模型的能力、局限性和潛在缺陷，從而對大模型給出的結(jié)果進(jìn)行評估，防工智能+”有望助力工業(yè)領(lǐng)域大幅度提質(zhì)增效，以人力為主的傳統(tǒng)安全生產(chǎn)管理范式將難以滿足“人工智能+”下的工業(yè)管理要求，需求側(cè)將倒逼大模型可解釋技術(shù)快速發(fā)展，為“人工智能+”在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的深度應(yīng)用提供豐富的市場需“人工智能+”在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，對以“黨政同責(zé)、一崗雙責(zé)”的行業(yè)安全生產(chǎn)管理結(jié)構(gòu)進(jìn)行了全新解讀，對于安全生產(chǎn)三級管理體系的每一層級都提供了全新的解決方案。以工業(yè)大模型為核心的“人工智能+”，與安全生產(chǎn)的工智能+安全生產(chǎn)”的總體架構(gòu)。依據(jù)安全生產(chǎn)管理主體的規(guī)模，《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期3安全生產(chǎn)三級管理體系可以是集團(tuán)級、地區(qū)公司級和項(xiàng)目級，也可以是廠部級、車間級、班組級等等，依據(jù)體系各級管理內(nèi)容的不同，總的來講可以大致分為高層、中層和安全生產(chǎn)管理的基層是安全生產(chǎn)工作的一線，是高層所制定安全生產(chǎn)規(guī)章制度的具體實(shí)施者。安全生產(chǎn)管理的基層主要負(fù)責(zé)進(jìn)行現(xiàn)場安全生產(chǎn)工作，在“人工智能+”的視角下，安全生產(chǎn)管理的基層是新型安全生產(chǎn)管理模式和技術(shù)裝備應(yīng)用的一線，是“人工智能+安全生產(chǎn)”中人工智能載體、具身智能裝備的主要應(yīng)用方，也是工業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)的主要來源。從人工智能大模型應(yīng)用的視角看，端側(cè)應(yīng)用在基層較為常見，主要通過在端側(cè)進(jìn)行模型推理和模型微調(diào)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備人的不安全行為監(jiān)控（如吸煙、未安全生產(chǎn)管理的中層是基層生產(chǎn)工作的管理者和高層所制定安全生產(chǎn)規(guī)章制度的執(zhí)行者。在生產(chǎn)過程中，中層負(fù)責(zé)統(tǒng)籌基層同類場景的生產(chǎn)工作，并將自身強(qiáng)專業(yè)性與適當(dāng)?shù)墓芾頇?quán)限結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)專業(yè)化高效生產(chǎn)。在“管行業(yè)管安全”的要求下，中層對基層負(fù)有管理責(zé)任，中層長期積累了眾多基層場景生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)，能夠在安全生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)揮有效作用。在“人工智能+”的視角下，安全生產(chǎn)管理的中層是安全生產(chǎn)信息的中轉(zhuǎn)站，它不僅能夠存儲、整理基層收集的安全生產(chǎn)信息，還能夠依托中層的專業(yè)能力將其進(jìn)行篩選、清洗和加工，形成供高層參考的高質(zhì)量信息。從人工智能大模型應(yīng)用的視角看，邊緣側(cè)應(yīng)用在中層較為常見，由訓(xùn)推一體機(jī)訓(xùn)練的行業(yè)大模型專業(yè)性強(qiáng)，一是能夠通過“人工智能+專家系統(tǒng)”等方式打開行業(yè)關(guān)鍵工藝流程“黑盒”，從而實(shí)現(xiàn)工藝流程安全隱患深度理解和精確管理；二是能夠通過模型的遷移能力，對同類安全生產(chǎn)場景進(jìn)行快速建模，從而實(shí)現(xiàn)新項(xiàng)目、新產(chǎn)線等同類安全生產(chǎn)專業(yè)安全生產(chǎn)的高層是安全生產(chǎn)規(guī)章制度的制定者和執(zhí)行者。高層主要負(fù)責(zé)制定安全生產(chǎn)責(zé)任主體的規(guī)本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究章制度，承擔(dān)安全生產(chǎn)主體責(zé)任，并指導(dǎo)和督促中層落實(shí)規(guī)章制度、高層主要負(fù)責(zé)安全生產(chǎn)責(zé)任制、安全生產(chǎn)組織管理制度、安全生產(chǎn)培訓(xùn)和教育制度、安全生產(chǎn)預(yù)案等的安全生產(chǎn)管理的高層是安全生產(chǎn)信息的終點(diǎn)與人工智能應(yīng)用的起點(diǎn)：一方面，安全生產(chǎn)管理的高層是安全生產(chǎn)主體產(chǎn)生全部安全生產(chǎn)信息的“終點(diǎn)”，安全生產(chǎn)信息經(jīng)過基層的采集整理和中層的梳理歸納，最終到達(dá)高層進(jìn)行匯總，形成數(shù)據(jù)集、知識庫等，為“人工智能+”的本地化應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；另一方面，安全生產(chǎn)管理的高層可調(diào)用應(yīng)用的起點(diǎn)，部分集團(tuán)、工廠等高層或擁有工業(yè)大模型訓(xùn)練能力、或擁有人工智能算法應(yīng)用能力、或可以購買人工智能服務(wù)，以人工智能為核心開展頂層設(shè)計(jì)，由上而下實(shí)現(xiàn)“人工智能+”與安全生產(chǎn)的深安全生產(chǎn)人命關(guān)天，當(dāng)前以大模型為發(fā)展方向的人工智能應(yīng)用全生產(chǎn)”尚處于探索中，部分城市率先提出要在安全生產(chǎn)領(lǐng)域嘗試開展人工智能應(yīng)用。深圳市在“人工智能+安全生產(chǎn)”推廣應(yīng)用的政策深圳市印發(fā)了《加快推動人工智能高質(zhì)量發(fā)展高水平應(yīng)用行動方案建筑施工安全等領(lǐng)域，開展圖像識別、視頻分析、監(jiān)測預(yù)警等人工智能應(yīng)用；提出要推進(jìn)“千行百業(yè)+AI”，推動人工智能在設(shè)備故障檢測和故障診斷等制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。深圳市對“人工智能+安全生產(chǎn)”應(yīng)用推廣進(jìn)行了初步探索，其主推的圖像識別、視頻分析、監(jiān)測是目前發(fā)展較為成熟的技術(shù)；而設(shè)備故障檢測和故障診斷等則為知識庫應(yīng)用，其實(shí)現(xiàn)形式由易到難，為知識庫、專家系統(tǒng)、大模型外掛知《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期5已出現(xiàn)多個成熟案例的人工智能大我國直接鼓勵“人工智能+安全生產(chǎn)”的政策較少，目前主要應(yīng)用模式還以“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”為主，人工智能在其中只起到信息化部和應(yīng)急管理部印發(fā)《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計(jì)劃網(wǎng)與安全生產(chǎn)的結(jié)合方式進(jìn)行了詳細(xì)說明，明確了開展“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”所需的四大重點(diǎn)任務(wù)和五項(xiàng)保障措施，其中提到要開展人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)在‘工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)’領(lǐng)域的融合創(chuàng)新與推廣應(yīng)用”，將人工智能作為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生（四）三類主體推進(jìn)“人工智能+安全生產(chǎn)”落地作為“人工智能+”和安全生主要由三類主體推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，即人工智能大模型廠商、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能大模型廠商是“人工智能+安全生產(chǎn)”大模型基座的孵化者。在“人工智能+安全生產(chǎn)”推進(jìn)人機(jī)交互模式效率變革的必要因素，人工智能大模型廠商往往擁有行業(yè)頂尖的研發(fā)能力、大規(guī)模算力建設(shè)能力和較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，能夠承擔(dān)大模型訓(xùn)練所需的人才、算力、資金等需求。人工智能大模型廠商的主要產(chǎn)品不僅有通用算力一體機(jī)等，大部分大模型廠商在自身大模型產(chǎn)品趨于成熟后，還會與行業(yè)客戶、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及工業(yè)應(yīng)用開發(fā)企業(yè)合作，探索構(gòu)建行業(yè)大模型產(chǎn)品和場景模型產(chǎn)品，如國內(nèi)某企業(yè)以自研通用大模型為基礎(chǔ)，在安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺的風(fēng)力發(fā)電集團(tuán)、火力發(fā)電廠等多家型共計(jì)300余個，有效推進(jìn)“人工工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是“人工智能本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究+安全生產(chǎn)”在工業(yè)具體行業(yè)領(lǐng)域的先行者和推廣者。在大模型出現(xiàn)小模型、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工具包的形式應(yīng)用于安全生產(chǎn)領(lǐng)域，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是其主要推動者之一。在大模型出現(xiàn)后，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借自身多年積累的安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)和安全生產(chǎn)小模型，依托開源大模型強(qiáng)大的語義生成能力和泛化能力，推進(jìn)“大模型+小模型”融合發(fā)展，從而提升小模型的應(yīng)用性能。如某公的基礎(chǔ)上引入了通用大模型能力，解決方案開發(fā)企業(yè)是“人工智能+安全生產(chǎn)”中最貼近安全生產(chǎn)責(zé)任主體——工業(yè)企業(yè)的一面。解決方案開發(fā)企業(yè)專業(yè)性強(qiáng)，開發(fā)的應(yīng)用往往能夠深入工業(yè)生產(chǎn)工藝流程，從本質(zhì)安全角度深入工業(yè)安全生產(chǎn)工作，從而促進(jìn)工業(yè)企業(yè)總體安全生產(chǎn)水平的長期穩(wěn)定提升。解決方案開發(fā)企業(yè)通常規(guī)模不大，往往缺乏大模型孵化能力，在大模型出現(xiàn)后，人工智能大模型廠商和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)積極開展行業(yè)模型建設(shè)，但自身專業(yè)性不強(qiáng)，解決方案開發(fā)企業(yè)恰好補(bǔ)齊了人工智能在安全生產(chǎn)領(lǐng)域落地缺口，成為了人工如某通用大模型廠商以其自研通用大模型為基礎(chǔ)，協(xié)同某能源頭部企業(yè)及旗下解決方案開發(fā)企業(yè)合作構(gòu)建了礦山大模型，該解決方案開發(fā)企業(yè)憑借其自身在煤礦領(lǐng)域的長期積累，充分發(fā)揮了礦山大模型的場景模型批量生成能力，有力支撐了該頭部企業(yè)旗下的多個煤礦安全生二、“人工智能+安全生產(chǎn)”（一）某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)智慧國內(nèi)某企業(yè)是一家以智能制造IIoT解決方案、產(chǎn)品智能化IIoT解決方案、產(chǎn)業(yè)鏈IIoT解決方案等為主要業(yè)務(wù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司。該企業(yè)的智慧安全管理解決方案以“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”的模式實(shí)現(xiàn)“人工智能+安全生產(chǎn)”。該企業(yè)總結(jié)了企業(yè)在安全生產(chǎn)中面臨的四大痛點(diǎn)：一是大多數(shù)企業(yè)的安全部門僅是安全工作的執(zhí)行單位，《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期7企業(yè)高層不配合導(dǎo)致主體責(zé)任落實(shí)難，以查代管現(xiàn)象普遍；二是企業(yè)缺乏信息化的安全管理系統(tǒng)，導(dǎo)致安全管理效率低下，事故頻發(fā)；三且企業(yè)全員參與落實(shí)難；四是企業(yè)基層人員素質(zhì)參差不齊，動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管控、危險(xiǎn)作業(yè)過程監(jiān)管違章多，難以長期保持實(shí)時監(jiān)督的狀態(tài)，無法實(shí)現(xiàn)安全隱患實(shí)時排查和事故苗頭的實(shí)時預(yù)警。為此，該企業(yè)提出了智慧安全管理解決方案，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)上借助人工智能工具實(shí)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測預(yù)警，協(xié)助該企業(yè)的智慧安全管理解決方案以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)，發(fā)散出多種業(yè)務(wù)助力企業(yè)完成安全生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)智慧安全的得力工具。該功能針對工業(yè)現(xiàn)場人、機(jī)、料、法、環(huán)等五大要素的安全合規(guī)管理問題，監(jiān)控、人員監(jiān)控、物品監(jiān)控、作業(yè)管理、重點(diǎn)場所監(jiān)控等典型應(yīng)用場提前預(yù)防并協(xié)助員工規(guī)避人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)和管理風(fēng)險(xiǎn)，高效提升企業(yè)現(xiàn)場安全合規(guī)管本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究該工業(yè)智慧管控系統(tǒng)在某建材公司得到了有效應(yīng)用。為解決石膏板生產(chǎn)斷料少料、亂板、存在生產(chǎn)隱患等問題，該建材公司引入了工業(yè)智慧管控系統(tǒng)，通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)“捕捉記錄-報(bào)警推送-處置聯(lián)動”的閉環(huán)管理，在產(chǎn)品質(zhì)量上成功實(shí)現(xiàn)了紙面石膏板關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動監(jiān)控、生產(chǎn)異常情況告警，在生產(chǎn)安全上實(shí)現(xiàn)了工人未戴安全帽或工衣的安全穿戴識別預(yù)警、廠區(qū)作業(yè)車輛超速行駛違章告警等功能，有效提升了產(chǎn)品良率和該工業(yè)智慧管控系統(tǒng)也在某客車現(xiàn)場上得到了有效應(yīng)用。客車現(xiàn)輛占道、超速很難管理，靠保安人為管理車輛超速、逆行和占道等現(xiàn)象難度高、取證難；第二，明火突發(fā)，人為監(jiān)控滯后，廠區(qū)充電樁和垃圾處理站易發(fā)生明火，靠人為監(jiān)測難以第一時間發(fā)現(xiàn)火情；第三，走訪頻率高、監(jiān)察不全，難以實(shí)現(xiàn)全依靠專員和作業(yè)規(guī)章制度人為監(jiān)管，且不同專員僅對各自負(fù)責(zé)的某個方面進(jìn)行監(jiān)督，管理執(zhí)行覆蓋程度不足60%。在該工業(yè)智慧管控系統(tǒng)投入使用后，企業(yè)每年偷盜、火災(zāi)事故損失降低了25%，全年共發(fā)現(xiàn)13124起違規(guī)行為，對睡崗、玩手機(jī)等行為進(jìn)行了快速發(fā)現(xiàn)和有效遏制，實(shí)現(xiàn)了管理報(bào)表自動分析，多項(xiàng)功能每年粗略估計(jì)能為企業(yè)節(jié)約150萬元，并有效提升了企業(yè)的（二）某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)安全某企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用原其中，安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺作為該工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的重要模塊，能夠協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)感知、事前預(yù)防和全局聯(lián)防，提升工業(yè)生產(chǎn)《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期9該安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺具有豐富的場景化AI模型庫，有利于平臺實(shí)現(xiàn)行業(yè)應(yīng)用和場景應(yīng)用。模型庫擁有涵蓋油氣、電力、水務(wù)、化工等行業(yè)的300余個行業(yè)專屬場景模型，其監(jiān)測預(yù)警的準(zhǔn)確率超過生產(chǎn)設(shè)備、車輛、應(yīng)急設(shè)備設(shè)施的不安全狀態(tài)，以及作業(yè)環(huán)境和安全環(huán)保問題等環(huán)境的不安全因素。平模型生成，能夠?qū)崿F(xiàn)云邊協(xié)同多級業(yè)務(wù)內(nèi)生模型可以針對視頻數(shù)據(jù)龐大、難以人工處理的特點(diǎn)，自動完成數(shù)據(jù)收集并智能標(biāo)注，僅需事件復(fù)核即可實(shí)現(xiàn)模型效果優(yōu)化；零代用者對“安全生產(chǎn)+編程”復(fù)合型高級人才的需求，從而深度賦能安全生產(chǎn)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)智能化部分場景單一模態(tài)數(shù)據(jù)無法精確預(yù)警的問題，通過多模態(tài)深度學(xué)習(xí)和多源數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場景精準(zhǔn)預(yù)警；基于其大模型產(chǎn)品的安全管理助手功能能夠有效提升安全生產(chǎn)該安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺在某石化企業(yè)管廊智能巡檢系統(tǒng)構(gòu)建中得到了有效應(yīng)用。該石化企業(yè)是某本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究大型石油石化集團(tuán)第二大煉廠，具有千萬噸級原油加工能力，擁有催生產(chǎn)裝置。企業(yè)的主要需求是管廊一是勞動強(qiáng)度大，隧道內(nèi)管廊長度1.4公里，環(huán)境潮濕悶熱，每天需進(jìn)行多次徒步巡檢；二是作業(yè)質(zhì)量低，巡檢工人通過目視完成作業(yè)，氣體微小泄露等情況難以發(fā)現(xiàn)；三是安全保障難，管廊巡檢存在有毒介質(zhì)輕微泄露的風(fēng)險(xiǎn)隱患，會直接威脅巡檢人員健康與生命安全；四是效率提高難，在不增加人力投入前提下，難以提高巡檢頻次、提升隱患風(fēng)險(xiǎn)排查能力。為此，在該安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺的基礎(chǔ)上，研制了多模態(tài)防爆巡檢機(jī)器人，并通過多點(diǎn)位傳感器實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生監(jiān)倍、人工巡檢頻次降低75%、巡檢作業(yè)范圍提升70%，有力提升了巡檢質(zhì)量和巡檢效率，提升了管廊安全性，保障了作業(yè)人員健康與生命該安全生產(chǎn)智能應(yīng)用平臺在某電力公司輸電線路通道可視化平臺構(gòu)建中也得到了有效應(yīng)用。輸電線危險(xiǎn)高，安全巡檢是電力公司面臨的巨大挑戰(zhàn)。輸電通道可視化方案上線后，發(fā)現(xiàn)隱患時間由過去以小時計(jì)算降低至分鐘級，效率提升數(shù)十倍，為輸電線路安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了可靠保障。該工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以安全生產(chǎn)監(jiān)測預(yù)警平臺接管客戶自有巡檢系統(tǒng)，平臺收集巡檢系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，之后以人工智能視覺識別能力為核心，通過模型訓(xùn)練、模型下發(fā)，最終實(shí)現(xiàn)場景應(yīng)用。該平臺可識別鏟車、導(dǎo)線異物、吊車、翻斗車、山火、煙霧、水泥泵車、塔吊、推土機(jī)、挖掘機(jī)、其他施工機(jī)械等13種安全隱患，其中吊車識別準(zhǔn)確率達(dá)98.78%、施工機(jī)械識別準(zhǔn)確率達(dá)96.32%、塔吊識別準(zhǔn)確率達(dá)95.29%、導(dǎo)線異物識別準(zhǔn)確率達(dá)87.04%、山火煙霧識別準(zhǔn)確率達(dá)91.38%，為維護(hù)輸電線路通道安全《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期11（三）某企業(yè)礦山大模型產(chǎn)品為打造“工廠式”AI開發(fā)模式，推動礦山業(yè)務(wù)場景智能化轉(zhuǎn)型升級，企業(yè)在自研通用大模型的基礎(chǔ)上，開發(fā)出礦山行業(yè)大模型。通語言、視覺、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計(jì)算等。L0層能夠提供NLP大模型的語義理解及生成能力、多模態(tài)大模型的圖像理解和生成能力等，是實(shí)現(xiàn)行業(yè)模型孵化和場景模型生成的基礎(chǔ)。L1層是N個行業(yè)大模型，包括礦山、氣象、政務(wù)、金融、制造等現(xiàn)有模型，也可以根據(jù)行業(yè)客戶私有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，形成客戶專屬行業(yè)大模型。本案例所述礦山大模型即屬此類。L2層為X個場景應(yīng)用，針對具體行業(yè)應(yīng)用或特定業(yè)務(wù)通用大模型底座賦予了礦山大模型“工廠式”AI開發(fā)能力，與傳統(tǒng)的“手工作坊”式單場景模型訓(xùn)練相比，在礦山預(yù)訓(xùn)練大模型下，單個場景模型平均訓(xùn)練時間由6個月縮短1個月，樣本標(biāo)注工作量減少90%，實(shí)現(xiàn)了模型識別精度高、訓(xùn)練時間短、樣本需求少的場景模型批量訓(xùn)練能力。該礦山大模型業(yè)通等主要場景，目前已在掘進(jìn)、綜該礦山大模型在某能源集團(tuán)獲得了有效應(yīng)用。該通用大模型廠商聯(lián)合該集團(tuán)打造了礦山行業(yè)“大模型人工智能訓(xùn)練中心”，實(shí)現(xiàn)了AI應(yīng)用的“工業(yè)化”開發(fā)。模型實(shí)現(xiàn)能化，在集團(tuán)旗下的幾個試點(diǎn)單位實(shí)現(xiàn)了首批場景應(yīng)用。在掘進(jìn)面場景，礦山大模型實(shí)現(xiàn)了掘進(jìn)作業(yè)提效、增安，實(shí)現(xiàn)了掘進(jìn)作業(yè)全程監(jiān)控，達(dá)到可視、可管、可溯規(guī)范化作業(yè)。在主運(yùn)皮帶場景，礦山大模型實(shí)現(xiàn)了主運(yùn)輸皮帶堆煤、異物、識別，并通過聯(lián)動設(shè)備有效提高了生產(chǎn)安全水平。在防沖泄壓場景，礦山大模型實(shí)現(xiàn)了打鉆深度的智能監(jiān)督和實(shí)時報(bào)警，提升監(jiān)管效率達(dá)本期主題：我國“人工智能+安全生產(chǎn)”發(fā)展趨勢研究山知識問答功能，有效提升了員工檢索效率。三、“人工智能+安全生產(chǎn)”亟需建設(shè)安全生產(chǎn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。人工智能在安全生產(chǎn)等工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的前提，是擁有高質(zhì)量的、能夠共享或交易的工業(yè)數(shù)據(jù)集。我國是全世界唯一擁有全部工業(yè)門類的國家，具有最為龐大的潛在工業(yè)數(shù)據(jù)集市場。工業(yè)領(lǐng)域構(gòu)建公共數(shù)據(jù)集具有三大難點(diǎn)：一是工業(yè)企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)仍需全面打通。企業(yè)數(shù)字化是工業(yè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)集的前提條件，當(dāng)前企業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)系統(tǒng)資源分散，數(shù)據(jù)流通不暢的問題，是數(shù)據(jù)集構(gòu)建的前提和基礎(chǔ)。二是數(shù)據(jù)集共享難，工業(yè)數(shù)據(jù)集往往包《安全產(chǎn)業(yè)研究》2024年第1期13“數(shù)據(jù)不出廠”是大多數(shù)工業(yè)企業(yè)的共識，如何改變數(shù)據(jù)利用形式、構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)品，將是工業(yè)數(shù)據(jù)集發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)。三是數(shù)據(jù)集難小類，需要大量的專業(yè)工業(yè)數(shù)據(jù)集才能涵蓋工業(yè)領(lǐng)域的全部內(nèi)容。目前，互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人工智能廠商及工業(yè)應(yīng)用方均意識到了上述困境，從多個角度進(jìn)行了探索：一是由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)庫，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、形成行業(yè)知識庫、構(gòu)建行業(yè)大模型，在實(shí)際項(xiàng)目中根據(jù)具體安全生產(chǎn)場景需求進(jìn)行微調(diào)，實(shí)現(xiàn)能力遷移。二是工業(yè)企業(yè)依靠自身力量或外部服務(wù)建立私域數(shù)據(jù)庫，通過大模型的遷移能力、強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)“人工智能+安全生產(chǎn)”應(yīng)用。三是部分企業(yè)正積極開發(fā)一體化數(shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)品，從提升企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力的角度入手，協(xié)助工業(yè)企業(yè)形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，以利益驅(qū)亟需構(gòu)建大模型小模型融合發(fā)展方式。在安全生產(chǎn)及其他工業(yè)領(lǐng)式+專業(yè)式”的融合式模型成為當(dāng)前人工智能發(fā)展的主流方向。安全生產(chǎn)工作需要遵守安全生產(chǎn)規(guī)章制度，需要進(jìn)行設(shè)備管理提升本質(zhì)安全水平，需要及時發(fā)現(xiàn)并管理“人需要快速發(fā)現(xiàn)并消除突發(fā)事件苗頭，專業(yè)、快速、全覆蓋是安全生產(chǎn)工作在數(shù)字化時代的根本要求?！靶∧Ｐ汀睂I(yè)能力強(qiáng)，但對多模態(tài)信息的處理能力不足，也難以遷移到其他場景中；“大模型”智能化水平高，但大模型供應(yīng)商對專業(yè)領(lǐng)域了解程度低，因此大模型難以直接部署到安全生產(chǎn)場景中?！按竽Ｐ?小模型”則可結(jié)合二者的長處，大模型智能體能夠根據(jù)安全生產(chǎn)場景需求，通過調(diào)用、調(diào)整小模型以高效完成任務(wù)，大幅提升小模亟需打造大模型殺手級工業(yè)應(yīng)用。當(dāng)前，大模型在安全生產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用不深以及缺乏超