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應急管理部于2022年底組織實施了危險化學品安全生產風險監測預警能力提升工程，旨在充分運用大數據、人工智能等新一代信息技術，強化危險化學品安全生產重大安全風險管控，提升安全生產風險治理水平。

作為能力提升工程的重點工作內容，在應急管理部的統一部署與廣東省惠州市大亞灣安監分局等相關單位的配合支持下，以惠州大亞灣石化產業園（以下簡稱：大亞灣園區）內企業作為試點單位，開展了基于人工智能、大數據和邊緣計算技術的邊緣端監管系統試點建設工作。

建設內容與成效試點建設主要包括邊緣端監管系統和基于深度學習的視頻識別模型。邊緣端監管系統由邊緣端監管設備硬件與邊緣端設備管理中臺（以下簡稱：設備管理中臺）兩部分組成，設備部署于企業機房，通過視頻NVR交換機和多源數采網關采集視頻數據與企業安全生產結構化數據（如企業基本信息、裝置感知數據、安全承諾數據等），在邊緣端硬件設備中進行本地化計算分析。邊緣端監管設備內置自主可控的嵌入式神經網絡處理器NPU芯片，因其內含大量并行計算單元，如乘加、激活函數、二維數據運算等模塊，可以為基于深度學習的神經網絡計算提供遠高于CPU的計算能力。該芯片已經在智慧城市、工業檢測、自動駕駛等領域得到了廣泛的應用和驗證，因其對視頻識別類模型出色的加速計算能力而被選擇用于識別與判斷安全生產領域中的異常行為和異常環境因素。當邊緣端監管設備通過對企業監控視頻進行分析并發現異常后，會將分析結果通過專線上傳至部署在云端的設備管理中臺。同時，設備可根據企業需求將分析結果推送至企業自建的智能化管控平臺。針對園區安全生產與應急管理的業務需求，邊緣端監管設備管理中臺具備設備管理、攝像頭添加、視頻智能分析、即時預警模型數據分析、遠程升級、遠程系統重啟、硬件資源查看、ROI標注工具、視頻分析模型疊加等安全風險研判預警的功能。

針對系統的技術需求，設備管理中臺對邊緣端監管設備、協作網絡、邊緣/云3個層次多項核心技術進行了有機整合，提供了良好且易于擴展的系統設計，并面向實際應用完善了日志分析、數據存儲和挖掘、多模態數據融合、異構通信協議支持等一系列擴展功能，將所有的功能模塊都按照微服務架構進行了解耦，能夠通過容器編排框架快速部署到終端設備（如智能攝像頭、智能安全帽等）、邊緣端監管設備和云端。并且，管理中臺可以基于系統運行情況動態調整資源分配和各模塊參數配置。該系統以視頻分析作為核心，同時支持對企業基礎數據、安全承諾數據以及感知數據分析計算，通過即時預警模型實時分析企業風險從而提前預警。

在基于深度學習的視頻識別模型方面，邊緣端監管設備部署了異常環境檢測和異常行為檢測兩大類包括且不限于明火、煙霧、脫崗、未佩戴安全帽、翻越圍欄、抽煙、打電話監測等20余項基于深度學習的視頻分析模型。視頻監控場景與視頻分析模型依據《危險化學品企業特殊作業安全規范》（GB30871-2022）、應急管理部《危險化學品企業安全風險排查治理導則》及附件、《化工園區安全風險隱患排查治理檢查表》等文件逐一對應。從建設成效來看，在試點過程中，設備識別出人員脫崗、未佩戴安全帽、違規入侵、未放置滅火器等異常風險100余項，平均每日監測到以人員違規為主的異常行為10余項。其中，系統識別出了多處此前企業監管人員未曾發現的隱蔽吸煙區、違規禁入區等，既提高了監管人員效率，又為企業規范安全生產管理提供新的思路。此次試點，充分驗證了邊緣端監管設備在安全生產領域的有效性與必要性，成為落實《全國危險化學品安全風險集中治理方案》部署，以前沿技術手段完善與豐富危化安全生產風險監測預警系統的重要抓手。

未來發展建議如今，基于人工智能技術的應用在各行各業不斷涌現。在安全生產領域，由于自身行業特點，對于技術的成熟度、穩定性、可靠性之要求更甚于先進性或性能表現，導致對前沿技術的接納周期晚于消費類行業，并且新技術在測試驗證之后需要通過政府主導方式進行大規模推廣。為此，對于未來人工智能如何更好地賦能安全生產，一是建議人工智能領域從業者在從事安全生產信息化項目建設時應從務實的角度出發建立并行技術體系，即在嚴格按照有關標準、指南和規范建設一套可用、可行、規范的系統，并在該系統之上研究一套應用前沿技術、大膽創新的對照系統，通過長時間的對比測試總結經驗、打磨產品，探索新技術在安全生產領域的實際落地；二是建議人工智能領域從業者要與安全生產業務需求相結合，研究符合行業特點的模型應用，以MaaS（模型作為產品）方式向行業輸送新技術。

作者:金戈 單位:中國安全生產科學研究院預警中心