AI技术在安全生产领域的应用已形成多层次技术体系，结合智能感知、数据分析与闭环管理，显著提升了风险预警与管控能力。以下是关键技术与实践探索的
一、核心技术及应用场景
1. 实时监测与智能预警
AI视觉识别：通过部署工业摄像头和算法模型，自动识别未佩戴安全帽、违规操作、设备异常等行为，实现秒级报警与隐患闭环管理^[5][7][8]^。
风险动态感知：利用视频分析技术监测危险区域入侵、设备高温、皮带跑偏等场景，结合语音警示与数据推送，隐患响应速度提升至10秒内。
无人机与遥感技术：通过搭载传感器的无人机对高空、危险区域进行自动化巡检，降低人工风险。
2. 数据分析与决策辅助
整合生产数据（如设备运行参数、报警记录、人员活动等），构建动态风险预测模型，通过AI推荐工艺优化方案与安全管理策略。
基于大数据分析生成隐患报告，优化资源配置，风险整改周期缩短70%。
3. 鉴伪与信任保障
应用深度伪造检测技术对抗AI换脸、换声攻击，保护视频会议、认证系统等场景的数据真实性。
结合区块链技术确保监控数据的完整性和可追溯性。
二、典型实践案例
1. 南宁市“AI+安全生产”系统
覆盖矿山、危化、建筑施工等领域，通过AI视觉识别与风险监测预警功能，实现24小时自动化值守，重大风险闭环整改率达100%。
典型案例：未戴安全帽识别准确率超98%，隐患人工巡检成本降低90%。
2. 煤矿安全风险智能防控
海纳科技研发的AI视频分析平台部署近200个智能摄像头，覆盖井下作业点，实现19类175种违规场景识别，事故隐患月均降幅达10.3%。
应用案例：电子围栏、人员跌倒监测等算法减少皮带堆煤、超温等风险。
3. 工地智能监控体系
青犀视频汇聚系统通过EasyCVR平台接入多品牌设备，实时监控施工行为，支持回放追溯与智能分析，降低高空作业、机械操作事故率。
三、技术发展趋势
1. 多模态融合：结合视觉、语音、传感器数据，构建全域风险感知网络。
2. 边缘计算与轻量化部署：优化算法模型以适应低算力环境，提升实时性。
3. 与安全框架：强化数据隐私保护与算法透明性，规避技术滥用风险。
4. 闭环管控升级：从单一预警向“监测-分析-决策-处置”全流程智能化演进。
四、挑战与应对
技术壁垒：需突破复杂场景下的算法泛化能力限制，如光线变化、遮挡干扰等。
标准化建设：推动AI检测设备接口、数据格式等行业标准统一。
人机协同机制：平衡自动化与人工干预，避免过度依赖技术导致责任模糊。
AI赋能的安全生产体系正从“被动响应”转向“主动防控”，未来将进一步融入数字孪生、元宇宙等新兴技术，推动行业向更高阶的智能化阶段跨越。
