深度解读国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）是指导未来一个时期人工智能发展的纲领性文件，其核心是推动AI与经济社会各领域的深度融合。对于安全生产领域而言，这不仅仅是技术的简单应用，更是一场管理模式的重塑与革命。

一、《意见》对未来安全生产管理模式的主要影响

《意见》中多次直接或间接提及安全生产，其影响是全方位、深层次的，主要体现在以下四个方面：

1. 监管模式：从“人防”到“技防”，实现智能精准监管

传统模式：主要依赖监管人员现场检查、企业上报材料，存在人力有限、覆盖面窄、事后响应等痛点。

未来模式：如《意见》“（五）治理能力”中所述，将加强AI在安全生产监管、监测预警、监管执法等方面的应用。

智能感知与监测：通过物联网传感器、摄像头和无人机等设备，AI可7x24小时不间断监测生产环境中的温度、压力、有毒有害气体浓度、人员违规行为（如未戴安全帽）等，实现从“人查”到“技防”的转变。

predictive预警：AI算法能对海量历史数据和实时数据进行分析，提前预测设备故障（预测性维护）、识别事故苗头（如烟雾、微小泄漏），实现从“事后处理”到“事前预警”的根本性转变。

非现场精准执法：监管平台可通过AI自动识别风险隐患，直接向企业和监管人员推送预警信息，使执法更具针对性，减少对守法企业的干扰。

2. 风险管控：从事后分析到事前预控，实现全流程智能化

传统模式：风险管控多基于规章制度和人工经验，隐患排查有盲区，风险评估不动态。

未来模式：如《意见》“（二）产业发展”中“推进工业全要素智能化发展”所指引的。

数字孪生（Digital Twin）：为企业构建高保真的虚拟模型，AI可以在虚拟空间中模拟各种极端工况、流程故障，提前发现设计和管理中的漏洞，优化安全预案。

智能决策与执行：AI系统在接收到风险信号后，可自动触发控制措施，例如自动关闭阀门、启动通风系统、疏散人员，极大缩短响应时间。

3. 应急响应：从被动应对到主动救援，实现高效人机协同

传统模式：依赖人员报告，信息传递慢，救援指挥基于有限信息，决策难度大。

未来模式：如《意见》中提升“指挥决策、现场救援”水平的要求。

智能调度与指挥：AI可综合分析事故地点、类型、规模、周边环境、可用资源等信息，生成最优救援方案，动态调度人员、车辆和设备。

无人化救援：在易燃易爆、有毒等高危环境下，使用AI驱动的消防机器人、侦查无人机等进入现场，减少人员伤亡。

4. 安全文化：从“要我安全”到“我要安全”，实现全员智能赋能

传统模式：安全培训形式单一，效果难以评估。

未来模式：结合《意见》“（四）民生福祉”中“创造更加智能的工作方式”和“推行更富成效的学习方式”。

沉浸式智能培训：利用VR/AR和AI技术，模拟各类事故场景，让员工在高度仿真的环境中进行安全操作和应急处置演练，大幅提升培训效果。

个性化安全督导：AI系统可以为每个员工建立安全行为画像，针对其常见的不安全行为进行个性化提醒和再培训。

二、生产型企业落实《意见》要求的入手点

对于生产型企业，落实《意见》不能盲目跟风，应系统规划、分步实施。建议从以下四个方面入手：

1. 战略与规划层面：顶层设计，明确路线

提高认识，制定战略：企业决策层必须深刻理解“人工智能+”对安全生产的革命性意义，将AI赋能安全纳入企业数字化和智能化转型的核心战略。

诊断现状，规划路径：全面评估企业当前的安全管理现状、技术基础和数据积累情况。明确哪些环节风险最高、效率最低、最适宜优先应用AI（如高风险岗位监控、重大危险源监测等），制定分阶段实施的路线图。

设立专项，保障投入：设立专项资金，并确保人才（如AI算法工程师、数据分析师）、数据、算力的持续投入。

2. 技术与应用层面：由点及面，聚焦场景

夯实数据基础：数据是AI的“燃料”。首先要打通生产现场各类设备、系统的数据壁垒，建设统一的物联网平台和数据中台，确保数据的全面、实时、高质量采集与融合。这与《意见》“（八）加强数据供给创新”高度契合。

聚焦核心场景，试点先行：选择1-2个痛点最明显的场景进行试点，快速验证价值。例如：

智能视频监控：对禁区闯入、劳保用品佩戴、人员跌倒、明火烟雾等进行自动识别和报警。

预测性维护：对关键生产设备进行振动、温度等状态监测，预测故障，避免非计划停机和安全事故。

智能风险巡检：搭载传感器的巡检机器人，替代人工进行日常或高危环境下的设备巡检。

引入或合作开发应用：根据自身技术实力，选择与优秀的AI技术供应商、科研机构合作，引入成熟的解决方案或联合开发定制化应用。

3. 组织与人才层面：重塑组织，培养人才

调整组织架构：推动建立人机协同的新型安全管理团队。安全管理部门需要引入数据分析和AI技术背景的人才，或与IT部门紧密协同。

全员素养提升：按照《意见》“着力提升全员人工智能素养与技能”的要求，开展全员AI安全应用培训，让一线员工了解AI如何工作，如何与AI系统协作，消除抵触情绪，并鼓励他们提出改进建议。

培育“AI+安全”复合型人才：鼓励现有安全管理人员学习数据分析技能，同时吸引技术人才了解业务和安全知识，培养既懂生产安全又懂AI技术的复合型骨干。

4. 管理与生态层面：规范管理，开放合作

建立健全AI应用的管理制度：参考《意见》“（十四）提升安全能力水平”的要求，建立AI模型和应用的评估、审计和问责机制。确保AI决策的透明、可解释、公平公正，防范“算法歧视”和“AI幻觉”带来的新风险。

重视网络安全与数据隐私：AI系统本身也可能成为网络攻击的目标。必须加强相关系统的网络安全防护，确保生产数据和AI模型的安全。

积极参与生态合作：积极参与行业联盟、标准制定，与同行交流经验。利用好《意见》中提到的“国家人工智能应用中试基地”、“行业应用共性平台”等政策支持，降低自身创新成本和风险。

总结而言，《意见》为未来安全生产描绘了智能、主动、精准、协同的新图景。对于企业来说，这既是提升本质安全水平的重大机遇，也是转型发展的必然要求。成功的关键在于：战略重视、场景切入、数据驱动、人才保障和管理变革，最终构建一个与人和谐共生的智能安全新生态。