Page 80 - 新时期安全工程技术发展与创新

Development and Innovation of Safety Engineering Technology in the New Era
新时期安全工程技术发展与创新

场工人、班组长、安全管理人员）定向推送差异化、可操作的预警内容与应急指导，
避免信息过载。在大型石化项目中，此类系统已能提前数分钟预测因操作失误可
能导致的关键设备连锁反应风险，为紧急制动提供决策窗口（Zhang et al.,*Safety

Science*,2023）。预警的智能化还体现在闭环管理上，系统持续追踪预警发出后
的响应措施执行情况及风险消减效果，形成“预警—响应—反馈”的优化回路。
技术应用面临的挑战与伦理考量伴随其巨大潜力而显现。数据质量与隐私保
护是首要难题。AI 模型性能高度依赖训练数据的规模、质量和代表性。实际工

程环境中，高质量、标注完善的视频或传感器数据获取成本高昂，数据缺失、噪
声干扰、场景多样性不足常导致模型泛化能力下降，在陌生或极端工况下可能出
现误判。海量行为数据的采集与分析，尤其是涉及生物识别信息（如人脸、步态）时，
极易触碰个人隐私红线。如何在实现有效安全监控与尊重个人隐私权之间取得平

衡，亟须清晰的法律法规框架与企业伦理准则约束。模型的可解释性（Explainable
AI, XAI）是另一关键挑战。深度学习模型常被视为“黑箱”，其内部决策逻辑
难以被安全管理人员理解。当系统发出高风险预警时，缺乏透明度的决策依据可
能导致操作人员对系统信任度降低，甚至拒绝执行关键指令。开发可解释的 AI

模型，或提供决策依据的辅助可视化工具，对提升系统可信度与接受度至关重要。
此外，过度依赖自动化系统可能导致人员安全警觉性下降，形成“自动化自满”
心理，削弱其独立判断与应急处置能力。技术部署的成本效益也需审慎评估，包
括硬件投入、系统维护、算法更新与人员培训等长期支出。

人工智能驱动下的安全行为模式分析与预警，正深刻重塑安全管理的前沿阵
地。其在异常行为实时捕捉、风险精准预测、预警智能推送方面展现的强大能力，
为事故预防开辟了新路径。然而，数据瓶颈、隐私困境、模型“黑箱”效应以及
人机协作效能等问题，仍是制约其广泛深入应用的现实障碍。未来的发展将聚焦

于提升模型鲁棒性与可解释性，探索隐私保护计算技术，优化人机协同决策机制，
推动 AI 真正成为构建本质安全环境的可靠支柱。

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