在全球经济发展进程中，安全生产始终是保障社会稳定、促进产业可持续发展的关键基石。随着数字技术的飞速进步，其在安全生产领域的应用日益广泛且深入，正重塑着安全生产的格局。从工业生产的设备智能运维，到建筑施工的精细化管理 ; 从矿山冶金的远程操控，到能源危化的风险实时预警，数字化技术为安全生产带来了前所未有的变革机遇，同时也促使我们深入审视其发展现状，探寻未来的发展方向。

　　生产安全行业数字化应用，绝非简单的技术叠加，而是深度融合工业生产、建筑施工、矿山冶金、能源危化等众多行业特性，对安全生产全流程的数字化重塑。借助物联网、大数据、人工智能、云计算等前沿数字技术，从生产设备的运行状态监测，到安全风险的预测预警，再到安全管理流程的优化升级，实现了全方位、深层次的赋能。通过海量数据的精准采集、高速传输、深度分析与高效应用，安全生产管理从传统的经验驱动迈向数据驱动，显著提升了管理的精准度、智能化水平与执行效率，为降低事故发生率、保障人员生命财产安全筑牢坚实防线。

         一、生产安全领域数字化应用市场概况

　　1.1 市场规模及技术应用分析

　　据国家统计局数据，中国安全生产市场展现出强劲的增长势头，规模达到 6732 亿元，同比增长 13.8%。 [1]

　　在细分领域中，能源危化安全凭借其对安全生产的高度重视与严格监管，市场规模达到 2482 亿元，增速高达 18.3%，关键技术渗透率更是高达 91%，成为数字化技术应用的前沿阵地;工业生产安全市场规模为 1850 亿元，增速 11.2%，技术渗透率 68%，正稳步推进数字化转型;建筑施工安全市场规模 1420 亿元，增速 15.6%，技术渗透率 82%，在数字化管理方面取得显著成效 ; 矿山冶金安全市场规模 980 亿元，增速 9.8%，技术渗透率 57%，虽数字化进程相对较慢，但在智能化开采与安全监测方面也取得了积极进展。

　　市场整体呈现以下结构性特征：

　　1.2 区域发展差异显著，技术应用水平不均

　　从区域发展来看，中国生产安全领域数字化技术应用存在明显的不均衡性。粤港澳大湾区作为经济与科技发展的前沿地区，在安全生产数字化方面成果斐然。以深圳前海智慧工地为例，AI 违章识别率高达 98%，通过智能摄像头与 AI 算法，能够快速、精准地识别施工人员的违章行为，及时发出警报并记录相关信息，有效规范了施工行为，降低了安全事故风险。而东北老工业基地，受产业结构调整、资金投入不足等因素影响，数字化转型相对滞后。沈阳装备制造企业平均安全监测设备更新周期比广州长 2.3 年，导致设备老化严重，安全监测精度与及时性难以保障，进而使得 2023 年东北地区工矿商贸事故死亡率 (0.082‰ ) 达到大湾区 (0.035‰ ) 的 2.3 倍。[2]

　　1.3 多元技术融合构建安全生产数字化生态

　　伴随着“科技赋能”成为安全生产领域的主旋律，行业日趋呈现出多技术融合的发展态势。工业互联网、智能穿戴设备、大数据分析、人工智能、区块链等技术相互交织，共同构建起智能化的安全生产生态体系。

　　工业互联网作为底层支撑，实现了生产设备、人员、物料等要素的互联互通，为数据的采集与传输提供了基础网络架构。智能穿戴设备，如智能安全帽、智能手环等，作为数据采集的终端设备，能够实时采集人员的位置、体征等信息，为安全生产管理提供丰富的数据来源;

　　大数据分析与人工智能技术则对采集到的海量数据进行深度挖掘与分析，实现安全风险的精准预测、设备故障的智能诊断以及安全决策的科学制定;

　　区块链技术凭借其去中心化、不可篡改的特性，在安全生产数据存储、质量追溯等方面发挥着重要作用，保障了数据的真实性与安全性。

　　2023 年，生产安全行业研发支出达到 445 亿元，彰显了行业对技术创新的高度重视。从目前市场相关调研报告公布的研发投入的重点领域数据来看，智能监测算法开发占比37%，旨在提升安全监测的精度与效率，实现对安全风险的早期发现与预警 ; 特种安全材料研发占比 28%，致力于开发具有更高强度、耐高温、耐腐蚀等特性的安全防护材料，提升安全生产的物质保障水平 ; 应急指挥系统研发占比 19%，通过优化应急指挥流程、提升信息传递效率，增强应对突发安全事故的处置能力 ; 其他领域占比 16%。[3]

　　研发投入不仅推动了技术创新的加速发展，也促使企业不断提升自身的核心竞争力，在安全生产数字化市场中占据有利地位。

　　二、数字化技术在生产安全领域的细分应用

　　2.1 工业生产领域：设备监测革新保障生产安全

　　在工业生产场景中，数字化技术彻底颠覆了传统的设备监测模式。以往依赖人工定期巡检的方式，不仅效率低下，且难以精准捕捉设备的潜在故障隐患，导致设备突发故障时易引发生产中断与安全事故。如今，借助物联网传感器，可在生产设备的关键部位实现温度、压力、振动等运行参数的实时采集，这些数据通过网络实时传输至后台监控系统' target='_blank'>监控系统。

　　以海康威视为例，海康威视将多模态大模型引入到日常安全生产管理工作中，对现场可能存在的隐患问题进行智能识别和快速判断，结合安全生产知识库，给出详细的排查依据和整改措施，不仅可以让现场排查工作效率得到提升，还可以通过远程巡查快速发现问题。依托企业安全生产管理平台，结合多模态大模型，还可有效实现远程隐患智查。例如针对生产区、储罐区、仓库区的跑冒滴漏、油封破损、表计破损、外观裂纹、螺栓脱落等隐患，安全员可以将日常点巡检规范导入系统，并筛选匹配对应的视频点位，配置完成后一键启动排查，自动生成隐患分析报告。

　　比如美的集团，其引入的数字孪生系统堪称工业生产数字化转型的典范。该系统基于海量的设备运行数据，构建起高度逼真的设备虚拟模型，能够对 2000 多台设备进行实时应力仿真分析。通过模拟设备在不同工况下的运行状态，提前预判潜在的机械故障风险。自应用该系统后，2023 年美的集团的机械伤害事故同比大幅下降 42%，生产连续性得到有力保障，同时也降低了设备维护成本，提升了企业的经济效益。

　　2.2 建筑施工领域：数字化管理提升施工安全性