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摘要：人工智能给安全生产风险预警提供变革性的契机。本文论述其赋能意义并着重从顶层设计和战略规划、数据治理和平台建设、人机协同和组织变革三个维度分析人工智能风险预警核心运用策略，目的是为建立智能化、前瞻性安全生产防控体系。

关键词：人工智能；安全生产；风险预警

引言

安全生产作为工业发展基石，其常规的风险预警方式具有滞后性和局限性。人工智能利用大数据分析、模式识别、智能预测技术，实现对风险的早期识别和精确干预。本文从人工智能技术特性出发，系统地探讨人工智能对安全生产风险预警的重要意义和实现途径，以期促进风险管理朝着智能化和主动化方向发展。

1. 人工智能赋能安全生产风险预警的意义

将人工智能技术融入安全生产风险预警领域，意义绝不仅仅是技术工具上的简单更新，更表现为对传统风险管理理念、方式、效能，进行全方位、深层次的重塑。第一，人工智能最核心的含义是风险感知“前瞻化”和“精准化”。传统预警主要依赖阈值报警（如温度、压力超标）和人工经验，对复杂的、耦合的、处于萌芽状态的风险往往无能为力。人工智能，特别是机器学习与深度学习算法，能够从海量的历史事故数据、实时监测数据（例如设备的振动、气体浓度、视频图像等）、在环境数据和管理数据上，发掘出人类不易察觉、非线性、弱风险征兆、关联模式。第二，人工智能赋能意义表现为风险决策“科学化”和“动态化”。在复杂生产系统风险态势急剧变化的情况下，以静态规则与预案为基础的传统决策方式常常显得呆板而缓慢。通过构建数字孪生模型，人工智能能够在虚拟环境中对物理生产系统进行高保真的映射和仿真推演，模拟系统在不同工况和不同干扰下的安全状态变化，从而对应急预案进行预先的评估和优化[1]。

2. 人工智能在安全生产风险预警中的核心应用策略

2.1 顶层设计与战略规划

将人工智能成功运用于安全生产风险预警，绝不是单纯的技术采购和部署，它是一个涵盖战略、业务、技术、管理等多个层面的系统性工程[2]。所以，科学、缜密的顶层设计和战略规划是前提和根本保证。第一，要建立组织最高层“智慧安全”战略共识。企业决策者和管理层需要深入了解人工智能对安全生产所带来的变革性价值，并融入企业总体发展战略和中长期安全生产规划中，明确智能化转型是增强核心竞争力、落实社会责任的关键路径。这需要从“一把手”工程的高度，建立跨部门（例如，安监、生产、装备、信息化等）的协同推进机制，确保资源投入与权责清晰。第二，顶层设计以打造“商业——科技”双轮驱动总体架构为核心。规划应紧密围绕具体的安全生产业务场景（例如，危化品泄漏报警、矿山顶底板压力预报、高空作业监护、火灾危险性研判），面向解决现实痛点和创造业务价值的技术路线反向设计。这包括明确预警体系的建设目标（例如，减少事故发生率、提高预警准确率、减少应急响应时间等）；规划分阶段实施路径，遵循“由点到面、由易到难”的原则，优先在风险高、数据基础好的场景进行试点，成熟后逐步推广；建立统一技术标准和数据规范，以保证各子系统之间互联互通和日后扩展性[3]。

2.2 数据治理与平台建设

数据作为人工智能的“燃料”，它的好坏和大小直接决定预警模型是否能够发挥作用。所以，建设一个扎实的数据基础和统一智能平台，是人工智能运用落地的“筑基”之举。数据治理的首要任务是实现“全域感知与高质量汇聚”。这意味着要通过物联网（IoT）技术，大规模部署各类智能传感器（如，温度、压力、振动、气体、视觉、音频等传感器），对“人、机、料、法、环”全要素状态进行实时、连续、多维的采集。同时，必须打通信息孤岛，整合来自企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、设备管理系统、隐患排查系统、外部环境（气象、地质）等多源异构数据，形成安全生产大数据湖。在这一过程中建立一套严密的数据质量管理体系非常关键，主要包括数据标准制定、采集精度校准、缺失值处理和异常值清洗，以保证输入到模型中的数据准确、完整、一致。在确保数据质量的基础上，有必要构建一个融合“数据中台、算法中台、应用中台”功能的智能安全生产风险预警系统。数据中台承担汇聚多源数据的标准化处理、融合治理、资产化管理、服务化封装等任务，面向上层应用提供优质易用数据服务。算法中台作为平台核心智能中枢将各种机器学习、深度学习、知识图谱算法模型封装在其中，并提供由模型训练到评价的服务，部署为在线学习、迭代优化等全生命周期管理能力。

2.3 人机协同与组织变革

人工智能的提出并不是要取代人，而是要提升人的技能。建构高效可信的“人机协同”运行方式和促进与其相适应的组织变革，是保障技术价值得以最终实现的关键所在。人机协同的核心在于“明确分工，优势互补”。人工智能善于处理海量数据，发现复杂模式，并进行孜孜不倦地监控和计算；而且人类在经验直觉、创造性思维、复杂情境判断、价值权衡和责任承担等方面，都有着其他思维方式无法取代的优越性。在风险预警流程中，应设计清晰的协同界面：AI系统作为“超瞭望员”和“分析员”，负责7x24小时监测、自动预警、提供多维度分析报告和处置建议；另外，安全管理人员充当“决策指挥官”和“行动督导者”的角色，负责AI预警信息的最后审查，并根据现场的实际状况作出决定、指挥调度应急资源和研判AI不能应对的异常复杂或者新风险。这种“机器发现、人类决策”的闭环，既能发挥AI的效率与精准优势，又能确保人类对安全大局的掌控。为实现有效的人机协同，必须开展系统性的“人才赋能与技能重塑”。

结语

人工智能与安全生产风险预警的深度融合已经成为一种必然的发展趋势。从统筹顶层设计、夯实数据基础、促进人机协同等方面，明显提高风险防控精准性和时效性。今后，要不断提升技术应用和制度保障水平，打造人机智慧融合安全生产新生态。

参考文献

[1] 孙永新，骆意，徐仪昌，等。人工智能驱动的煤矿安全生产管理调度研究 [C]// 中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会，中国矿山安全学会煤矿监控与通信专业委员会。第 33 届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第 14 届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集。太原：山西天地王坡煤业有限公司，2025:13-20.

[2] 高宏.“人工智能 + 安全生产” 的新兴风险与破局之道 [J]. 劳动保护，2025 (11):21-23+5.

[3] 郜立华，何泉涛。新质生产力视角下人工智能赋能安全生产管理研究 [J]. 网络安全和信息化，2025 (09):21-22.

李颖悟 李睿涵 李奕涵

湖南展通人工智能研究院

中南林业科技大学