中車戚墅堰機車車輛工藝研究所有限公司 楊彥 王寅斌｜文

人工智能（Artificial Intelligence），英 文 縮 寫 為AI， 在1956 年DARTMOUTH 學(xué)會上提出，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。近年來，隨著計算機技術(shù)長足進步，人工智能技術(shù)取得了爆發(fā)式發(fā)展。2017 年5 月，阿爾法圍棋（AlphaGo）在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會上，3 ∶0 戰(zhàn)勝排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔，引發(fā)了全世界的轟動與思考。目前，人工智能在機器翻譯、智能控制、機器人學(xué)、語言和圖像識別、疾病診斷、自動駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛的研究及應(yīng)用。

安全生產(chǎn)領(lǐng)域是人工智能技術(shù)未來應(yīng)用的重要領(lǐng)域，目前電力、建筑施工行業(yè)，已經(jīng)開始探索使用遠程移動視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能管網(wǎng)巡檢、區(qū)塊鏈輔助安全管理等技術(shù)，取得了較好的效果。例如集成了人工智能邊緣計算技術(shù)和圖片視頻AI識別技術(shù)的“反違章智能機器人”，實現(xiàn)了對作業(yè)現(xiàn)場未佩戴安全帽、未穿工作服、高處作業(yè)未佩戴安全帶、作業(yè)現(xiàn)場抽煙等多種典型違章的智能識別，提升了施工現(xiàn)場安全管控效率。國內(nèi)許多科研機構(gòu)及公司都將安全生產(chǎn)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用作為重要的研究方向及業(yè)務(wù)重點，開展了相關(guān)研究及實踐工作。

事故預(yù)防的理論基礎(chǔ)

事故致因理論是用來闡明事故的形成原因、演變規(guī)律及事故后果，以便對事故現(xiàn)象的發(fā)生、發(fā)展進行明確的分析，包括事故頻發(fā)傾向理論、因果連鎖理論、能量意外釋放理論及軌跡交叉理論等。

圖1 是事故軌跡交叉理論的模型，從圖1 中可以看出，導(dǎo)致事故的因素概括起來可分為人和物（包括環(huán)境）兩方面，當(dāng)人的不安全行為（人為失誤）和物的不安全狀態(tài)在時間、空間發(fā)生了交集，事故就會發(fā)生。因此，如果我們采取相應(yīng)措施，消除人的不安全行為或物的不安全狀態(tài)，避免二者在某個時間、空間上的交匯，就能防止事故的發(fā)生。

圖1 事故軌跡交叉理論

人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)，就是通常所說的安全隱患。及時發(fā)現(xiàn)并消除安全隱患，就能有效降低安全生產(chǎn)事故風(fēng)險，這是安全生產(chǎn)的核心工作，也是安全管理人員日常最重要的工作之一。從風(fēng)險分級管控和隱患排查治理雙重預(yù)防機制的建設(shè)角度來看，要發(fā)現(xiàn)安全隱患，主要的手段是開展安全檢查，通過檢查及時發(fā)現(xiàn)隱患并消除，就能中斷事故連鎖的進程，從而避免事故的發(fā)生。

人工智能技術(shù)在事故預(yù)防中的優(yōu)勢

傳統(tǒng)的隱患排查治理方式，是由生產(chǎn)經(jīng)營單位組織安全生產(chǎn)管理人員、工程技術(shù)人員和其他相關(guān)人員進行現(xiàn)場排查，發(fā)出整改要求，責(zé)任單位制定整改計劃并落實整改，整改結(jié)束后由安全管理人員對整改效果進行驗證。傳統(tǒng)的隱患排查治理主要包括5 個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如圖2 所示。

傳統(tǒng)的隱患排查治理工作模式存在3 大不足：一是片面性，傳統(tǒng)的安全檢查方式相當(dāng)于“切片分析”，從被檢查對象中抽取樣本，檢查的對象是某個空間、時間的靜止?fàn)顟B(tài)，無法對被檢查對象連續(xù)觀察，更無法在第一時間發(fā)現(xiàn)隱患。特別是由于人的不安全行為具有瞬時性，現(xiàn)場安全檢查時違章行為已經(jīng)消失，所以安全檢查發(fā)現(xiàn)的問題往往偏物的不安全狀態(tài)，對占事故發(fā)生主因的人的不安全行為，檢查人員反而很難發(fā)現(xiàn)。二是具有滯后性，傳統(tǒng)的安全檢查發(fā)現(xiàn)的問題，往往是隱患已經(jīng)產(chǎn)生了一段時間的狀態(tài)，有的甚至已經(jīng)導(dǎo)致了事故才暴露出來。三是存在整改的真空期，從檢查發(fā)現(xiàn)隱患到整改完成，存在一個整改期，在整改期由于隱患依然存在，可能在整改完成前就已經(jīng)誘發(fā)了事故。

圖4 人工智能技術(shù)在安全生產(chǎn)事故預(yù)防中的功能架構(gòu)

人工智能技術(shù)具有的優(yōu)勢，可以有效避免傳統(tǒng)隱患排查治理工作的不足。如圖3 是基于人工智能技術(shù)優(yōu)化后的隱患排查治理工作流程模型。首先是改變了傳統(tǒng)的工作流程，由于人工智能技術(shù)與視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)、紅外傳感器等技術(shù)的有效融合，對生產(chǎn)現(xiàn)場人的行為、物的狀態(tài)進行不間斷監(jiān)測，把“切片分析”改為“全維度分析”，再加上知識管理技術(shù)的應(yīng)用，可以實現(xiàn)隱患排查、等級判定、整改計劃制定的整合，這樣就有效縮短了發(fā)現(xiàn)、評估、整改、驗證的周期，從而避免了滯后性和真空期。其次，將工作流程從單向流改為閉環(huán)流動，這樣可以利用機器學(xué)習(xí)，將每一次隱患整改的經(jīng)驗，用來改進系統(tǒng)已有的知識結(jié)構(gòu)，不斷改善自身的性能，從而更好地完成下一次隱患排查治理循環(huán)。最后，也是最重要的，人工智能技術(shù)優(yōu)化后的隱患排查治理系統(tǒng)可以把側(cè)重點從靜態(tài)的“物的不安全狀態(tài)”，轉(zhuǎn)為“人的不安全行為”，及時發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場違章行為，解決了安全管理的難題。

功能架構(gòu)及未來主要應(yīng)用場景

從以上分析可以看出，人工智能技術(shù)因為具有得天獨厚的優(yōu)勢，未來必然會在安全生產(chǎn)領(lǐng)域得到迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為“人防”和“技防”提供有力的支撐。根據(jù)近年來主要的研究成果及實際應(yīng)用情況，綜合人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢，人工智能技術(shù)在生產(chǎn)安全事故預(yù)防中的功能架構(gòu)可以歸納為圖4 所示。

從圖4 可以看出，人工智能技術(shù)在安全生產(chǎn)事故預(yù)防的應(yīng)用主要分為3 個層面：分析決策層、執(zhí)行層、感知層。分析決策層相當(dāng)于系統(tǒng)的大腦，主要的研究內(nèi)容是算法、中央處理器（CPU），以及更高性能的存儲器等；執(zhí)行層相當(dāng)于系統(tǒng)的軀干，主要研究內(nèi)容是安全管理的方法，消除隱患的措施，以及如何通過教育培訓(xùn)、考核與激勵，規(guī)范人員的安全行為；感知層相當(dāng)于系統(tǒng)的觸角，主要作用就是通過各類傳感裝置，把信息傳遞給分析決策層，并及時反饋執(zhí)行的情況。在這3 個層面之間，信息傳遞非常重要，起到了穿針引線的作用，沒有成本低、速度快、質(zhì)量高的信息傳遞技術(shù)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果將大打折扣。目前信息傳遞領(lǐng)域主要的研究方向是第五代移動通信技術(shù)（簡稱5G），比如國內(nèi)有的化工園區(qū)為了解決管道、閥門泄漏的隱患，采用“5G+AI”技術(shù)，可以及時發(fā)送泄漏信息。

目前來看，人工智能技術(shù)未來在安全生產(chǎn)事故預(yù)防中主要的應(yīng)用場景將有以下5 大方面：

一是風(fēng)險管控。包括了辨識、預(yù)警及應(yīng)急。隨著安全管理理念的發(fā)展，企業(yè)及社會認(rèn)識到安全管理對象是風(fēng)險而不是事故，風(fēng)險管控的前提是辨識風(fēng)險，此項工作往往耗費較大精力和時間，更需要高素質(zhì)的安全管理人員及技術(shù)工藝人員、生產(chǎn)一線員工的參與，但企業(yè)在開展此項工作時候由于缺乏經(jīng)驗和管理工具，導(dǎo)致辨識不全面或不規(guī)范。人工智能技術(shù)可以綜合行業(yè)內(nèi)成熟的風(fēng)險庫（許多政府應(yīng)急管理部門都建立了風(fēng)險申報平臺，可以以此為數(shù)據(jù)來源），為企業(yè)提供快速的指導(dǎo)，特別是為管理能力有限的中小企業(yè)提供服務(wù)。此外，系統(tǒng)可以根據(jù)各個企業(yè)風(fēng)險的數(shù)量和等級的動態(tài)變化，及時提供預(yù)警信息，發(fā)生突發(fā)時間后通過分析決策系統(tǒng)，第一時間提供應(yīng)急處置的策略，防止事故的擴大。

二是現(xiàn)場監(jiān)管?，F(xiàn)場監(jiān)管包括了對人的行為和物的狀態(tài)兩方面，均是目前是研究的熱點，由于圖像分析技術(shù)的發(fā)展，可以與視頻監(jiān)控實現(xiàn)良好的融合，充分利用管理學(xué)中的“金魚缸效應(yīng)”（透明效應(yīng)），實現(xiàn)整個企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場管理的透明化，防范人員的不安全行為和設(shè)備的不安全狀態(tài)，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)場安全管理水平。區(qū)別于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，用機器視覺代替人工肉眼，在節(jié)省人力資源的同時，更為高效且準(zhǔn)確（部分隱患通過非可見光監(jiān)控技術(shù)下才能發(fā)現(xiàn)，例如紅外監(jiān)控）。除了發(fā)現(xiàn)人員的不安全行為，系統(tǒng)還可以檢查人員勞動防護用品的穿戴情況，及時發(fā)出提醒。為了解作業(yè)人員的心理及生理狀態(tài)，系統(tǒng)可以與穿戴裝置（例如智能手環(huán)、眼鏡等）結(jié)合，及時發(fā)現(xiàn)人員是否疲勞、是否帶病作業(yè)、是否酒后上崗等。此外，經(jīng)過實踐發(fā)現(xiàn)，此功能對有違章意圖的員工能產(chǎn)生良好的震懾效果，從而培養(yǎng)員工良好的作業(yè)習(xí)慣。有些研究人員還研究了利用人員腦電信號和運動狀態(tài)等信息，結(jié)合大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，精準(zhǔn)判斷操作人員的工作狀態(tài)，在異常時做成告警或干預(yù)。

三是知識管理。主要是在安全點檢、隱患整治過程中，通過機器學(xué)習(xí)，不斷完善典型隱患庫、違章庫，以及管理措施庫。知識管理很重要的用途是安全教育培訓(xùn)，如果能與安全行為觀察與溝通的理念與做法有機融合，可以更好地服務(wù)于員工的安全培訓(xùn)教育，提高教育培訓(xùn)的針對性。知識管理研究及應(yīng)用的難點是典型隱患庫、違章庫，以及管理措施庫的編碼方式。

四是權(quán)限管理。在傳統(tǒng)管理方式中，維修作業(yè)、施工作業(yè)、危險作業(yè)、有限空間作業(yè)等高風(fēng)險作業(yè)的管控，均存在人證不符的風(fēng)險，特別是存在外包作業(yè)時，風(fēng)險更高。人工智能技術(shù)中人臉識別技術(shù)的應(yīng)用，可以使授權(quán)更加精準(zhǔn)，防止人證不符的現(xiàn)象，實現(xiàn)對審批人、監(jiān)護人、申請人以及外包施工人員進行智能識別、身份驗證，同時也可監(jiān)控作業(yè)區(qū)域內(nèi)是否有未經(jīng)授權(quán)的危險作業(yè)。

五是設(shè)備設(shè)施狀態(tài)管理。為了降低人工成本，提高競爭能力，近年來企業(yè)都在向著實現(xiàn)自動化或智能化生產(chǎn)的方向發(fā)展，需要時刻掌握設(shè)備設(shè)施狀態(tài)。傳統(tǒng)的人工巡檢不但安全風(fēng)險高，還會產(chǎn)生高額的人工成本。許多設(shè)備內(nèi)部的關(guān)鍵管道和閥門的狀態(tài)，僅憑人工更是無法檢查，因此要通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在關(guān)鍵部位安裝傳感器（如煙感、熱感、光感、震感、噪聲、磁場、氣體成分等）及紅外、視頻監(jiān)控等，及時將關(guān)鍵部位的狀態(tài)傳遞給系統(tǒng)分析決策層，為生產(chǎn)調(diào)度、維修保養(yǎng)，以及應(yīng)急處置提供實時數(shù)據(jù)。

小結(jié)

人工智能技術(shù)正方興未艾，雖然目前在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用處于初級階段，但從本文的分析來看，由于人工智能技術(shù)具有的獨特優(yōu)勢，必將得到廣泛而深刻的應(yīng)用，將會徹底改變安全管理的模式和流程，提高企業(yè)安全管理水平，大幅度降低事故的發(fā)生概率。2020 年6月，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《關(guān)于進一步加強工業(yè)行業(yè)安全生產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見》（工信部安全〔2020〕83 號），提出要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)在安全生產(chǎn)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，用智能化、信息化手段提升企業(yè)本質(zhì)安全水平及工控安全、數(shù)據(jù)安全管理能力。安全管理的方式將會被重新定義，安全管理人員的工作重點將轉(zhuǎn)移到文化營造、模型構(gòu)建、算法設(shè)計、程序優(yōu)化、系統(tǒng)維保、知識管理、教育訓(xùn)練、技術(shù)革新等方向。面對變革，安全管理人員必須要適應(yīng)潮流的發(fā)展，努力學(xué)習(xí)新知識，掌握新技術(shù)，跟上時代步伐，更好地履行自己的職責(zé)，實現(xiàn)自身和企業(yè)的共同發(fā)展。安