用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
7月19日，全省地质灾害风险隐患排查和防范应对工作部署电视电话会议在长沙召开，系统部署地质灾害风险隐患排查、应急处置等重点工作。省委常委、常务副省长王道席出席并讲话。
6月30日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，介绍推进水运高质量发展有关情况。 水运是综合交通运输体系的重要组成部分。2025年，我国水路货物周转量近15万亿吨公里，在综合交通运输体系中的占比超过一半，为服务保障经济社会发展和国家重大战略实施提供了有力支撑。
辽宁省市场监督管理局于2026年6月26日发布公告，公开购买工业产品质量安全隐患排查服务，旨在加强重点工业产品质量安全监管 。
辽宁省市场监督管理局决定公开购买服务，对部分工业产品生产许可证获证企业开展质量安全隐患排查。此次购买的服务项目主要针对辽宁省内部分危化品及危包、电线电缆、食品相关产品等工业产品生产许可证获证产品生产企业； 辽宁省市场监督管理局于2026年6月公开购买工业产品质量安全隐患排查服务，旨在加强重点工...
湖南省应急管理厅、湖南省安全生产委员会办公室于2026年5月23日印发《整治烟花爆竹突出违法违规行为“五项硬措施”》（湘应急联发〔2026〕9号），旨在深刻汲取长沙浏阳市“5·4”特别重大烟花爆竹爆炸事故教训，强化全链条监管与严厉处罚。该通知自印发之日起施行，有效期2年。
在现代企业安全生产运营管理中，安全监测是防范隐患、规范作业、保障生产稳定的核心核心环节，贯穿生产作业、设备运维、现场管控、应急处置全流程。现阶段多数企业仍沿用传统人工巡查、人工视频值守、阶段性隐患排查的管控模式，普遍存在人力投入大、监测覆盖不全、隐患识别滞后、人为失误率高、管理闭环松散等行业痛点。随...
在传统安全生产管理模式中，企业安全监测长期存在风险看不见、隐患判不准、态势摸不清、管控滞后化等突出问题。多数企业依托人工巡检、被动视频回看、纸质台账记录开展安全监测，现场风险状态模糊抽象、隐患数据零散混乱、监管全程缺乏透明化展示，安全监测长期处于“经验化、碎片化、滞后化”的粗放管控状态。随着工业数字...
商贸行业商场、超市属于典型的人员密集型公共经营场景，具备客流量大、人员流动快、业态功能复杂、货品物资集中、开放营业时间长等特点，安全风险呈现动态化、多元化、突发性特征。商超内部涵盖购物区、仓储库房、设备机房、消防通道、扶梯电梯、临街中庭等多个功能区域，各类零食、日化、纺织、生鲜耗材等货品大量堆放，可...
在各行业安全生产现场管理中，人员不安全行为是引发安全事故、导致作业隐患的首要源头因素。无论是工业生产、建筑施工、仓储运维还是特种作业场景，人员习惯性违章、侥幸作业、不规范操作、岗位行为失范等问题，具备频次高、隐蔽性强、随机性大、监管难度高的显著特点。传统安全管理依赖人工巡查、现场旁站监督、事后追责整...
在中大型企业的安全生产管理体系中，安全信息化建设已成为破解全域风险管控难题的核心抓手，而AI安全隐患识别系统作为安全信息化建设的核心组成部分，正逐步替代传统人工管控模式，实现从“被动应对”到“主动防控”的转型，真正打通全场景风险实时感知与动态管控的闭环。中大型企业往往业态复杂、作业场景分散、风险点繁...
在中大型企业安全管理场景中，安全信息化建设已成为突破传统管理瓶颈的核心路径，而AI安全隐患识别系统作为其中的关键载体，核心价值在于用智能算法打破“人工管控为主、被动处置为辅”的传统格局，构建全域覆盖、自动预警、精准管控的全新模式。不同于中小规模企业的简化管控需求，中大型企业生产环节复杂、作业区域广阔...
矿山生产现场环境复杂、作业场景多样，隐蔽性安全风险因隐藏于地下、设备内部或作业流程间隙，难以通过人工巡检全面捕捉，成为中大型矿山安全生产管理的核心痛点。随着安全信息化建设的不断推进，AI安全隐患识别系统依托智能化技术与矿山生产场景的深度融合，打破传统安全管理的局限，通过“感知-分析-识别-预警”的全...
在中大型园区管控中，安全生产始终是核心底线，传统人工巡检模式长期以来受限于人力成本、巡检效率、人为疏忽等问题，难以适配中大型园区设备密集、区域广阔、风险点隐蔽且复杂的管控需求。随着安全生产信息化建设的不断推进，AI安全隐患识别系统的落地应用，彻底打破了传统人工巡检的固有局限，从管控逻辑、执行效率、风...
在中大型锂电池生产企业的安全生产管理体系中，安全信息化建设已成为破解生产线风险管控难题的核心抓手，而AI安全隐患识别系统聚焦锂电池生产车间核心场景，作为安全信息化建设的核心组成部分，正逐步替代传统人工管控模式，实现从“被动应对”到“主动防控”的转型，真正打通锂电池生产线各类潜在安全漏洞实时排查与动态...
在中大型企业安全管理场景中，无人值守全天候监测已成为突破传统管控局限的核心需求，而AI安全隐患识别系统通过深度融合视觉智能技术，打破“人工值守为主、被动响应为辅”的传统格局，构建全域覆盖、智能感知、无人值守、全天候预警的全新安全监测体系。不同于中小规模企业的简化管控需求，中大型企业作业区域广阔、高危...
危险化学品厂区易燃易爆区域环境特殊、风险等级高，隐患多隐藏于设备管线内部、物料存储间隙及作业流程细节中，易因隐蔽性强、排查难度大引发燃爆事故，成为中大型危化品企业安全生产管理的核心痛点。随着安全信息化建设的不断推进，AI安全隐患识别系统依托智能化技术与危化品生产场景的深度融合，打破传统人工巡检的局限...
现代中大型企业安全管控的核心需求是高效、精准、全时段、低成本，传统巡检模式的固有短板的已无法适配这一需求，而AI安全隐患识别系统凭借技术赋能，精准破解传统巡检痛点，逐步替代传统巡检成为新标配，这一转变并非偶然，而是技术迭代与企业安全管控需求升级的必然结果，尤其适配建筑施工等高空作业密集、隐患复杂的行...
在中大型仓储物流园区管控中，安全生产始终是核心底线，货物堆放规范度、设备运行稳定性直接决定园区运营安全与效率。传统人工巡检模式长期以来受限于人力成本、巡检效率、人为疏忽等问题，难以适配仓储物流园区货物存量大、堆放密集、设备种类多、作业频次高的管控需求，尤其在货物堆放违规、设备运行异常等风险识别上，易...
在中大型企业的安全生产管理体系中，安全信息化建设已成为破解全域风险管控难题的核心抓手，而AI安全隐患识别系统以“数据采集-智能研判-风险防控”为核心逻辑，从数据采集到智能研判构建全流程体系，重点搭建一体化安全风险防控架构，作为安全信息化建设的核心组成部分，正逐步替代传统人工管控模式，实现从“被动应对...
在新能源行业高速发展的背景下，风电、光伏场站作为清洁能源生产的核心载体，其安全生产直接关系到行业发展根基，而AI安全隐患识别系统的落地应用，成为破解场站安全监测难题、守住生产安全底线的关键路径。风电光伏场站具有作业区域广阔、设备分布分散、户外环境复杂、高危环节集中等鲜明特点，不同于普通工业企业，场站...
