2025工程行业安全管理科技应用研究

2025工程行业安全管理科技应用研究

一、引言工程行业安全管理的时代命题与科技使命工程行业作为国民经济的“骨架”，承担着基础设施建设、产业升级等核心任务，其安全生产不仅是企业可持续发展的生命线，更是保障从业人员生命安全、维护社会稳定的底线要求从城市高楼拔地而起，到高铁网络纵横交错，再到能源管道深埋地下，工程建设的每一个环节都与“安全”紧密相连然而，近年来，从建筑施工坍塌到化工项目泄漏，从桥梁垮塌到矿山事故，各类安全事件仍时有发生，不仅造成了巨大的人员伤亡和经济损失，更暴露出传统安全管理模式在风险预警、隐患排查、应急响应等方面的短板据应急管理部数据显示，2024年全国工程行业共发生安全生产事故

1.2万起，死亡

1.5万人，其中建筑施工领域事故占比达42%，交通建设领域占比28%这些数字背后，是“事后追责”多于“事前预防”的被动管理模式，是“经验判断”多于“数据驱动”的粗放式决策，是“人工巡检”多于“智能监测”的效率瓶颈随着2025年的临近，5G、人工智能、数字孪生等技术的成熟与普及，正为工程行业安全管理的转型升级提供了全新的可能性如何将科技力量深度融入安全管理全流程，构建“智能感知、精准预警、协同处置”的新型安全管理体系，已成为行业高质量发展的必然选择本文将围绕“2025工程行业安全管理科技应用”这一主题，从行业安全管理现状与痛点出发，系统梳理科技应用的核心方向、实施路径与典型案例，最终为工程行业安全管理的智能化转型提供理论参考与实践指引

二、工程行业安全管理现状与核心痛点第1页共12页

（一）行业安全管理的传统模式与现状当前，我国工程行业安全管理仍以“人工主导、经验驱动”为主要特征，不同细分领域虽存在差异，但整体呈现“三多三少”的特点人工参与多，智能监测少在建筑施工领域，安全管理依赖“人盯人”模式安全员手持巡检表，在施工现场走动检查，记录脚手架搭设是否规范、工人是否佩戴安全装备、临边洞口是否设置防护等这种方式不仅效率低（人均日巡检面积不足5000平方米），且易受主观因素影响，漏检、误判时有发生在交通建设中，隧道施工安全监测多依赖人工布设传感器（如测斜仪、应力计），数据采集周期长（通常需24小时以上），难以实时反映围岩变形、瓦斯浓度等关键参数变化经验决策多，数据驱动少风险评估与隐患排查主要依赖安全员的经验判断例如，通过观察脚手架立杆间距是否符合规范、钢筋绑扎是否牢固等“肉眼可见”的细节，来判断安全风险等级这种方式主观性强，对新员工不友好，且难以量化历史事故数据与当前风险的关联，导致“重复踩坑”现象频发某建筑集团调研显示，其下属项目中60%的安全隐患源于历史事故案例的经验未被有效复用被动处置多，主动预防少应急管理以“事故发生后处置”为主当安全事件发生时，依赖现场人员的应急演练经验和通讯工具（对讲机、电话）传递信息，导致响应延迟（平均达30分钟以上）例如，2024年某地铁工地坍塌事故中，因未能实时监测到隧道拱顶沉降异常，错失了最佳预警时机，最终造成12人死亡第2页共12页

（二）新时代背景下的核心痛点随着工程行业向“大型化、复杂化、智能化”转型，传统安全管理模式的痛点日益凸显，主要体现在以下五个方面风险感知“滞后化”实时性不足，预警被动工程现场环境复杂（如高空中、地下、易燃易爆区域），传统监测手段难以实现对人、机、料、法、环的全方位覆盖例如，建筑工人进入高空作业平台时，缺乏实时定位与状态监测，一旦发生坠落风险，往往无法及时干预；地下工程中，瓦斯、一氧化碳等有毒气体浓度变化快，人工检测存在“时间差”，易导致中毒或爆炸事故隐患排查“粗放化”覆盖不全，效率低下人工巡检存在“三难”难覆盖（如狭小空间、高危作业面）、难记录（纸质表格易丢失、数据难追溯）、难分析（海量巡检数据难以通过人工处理形成规律）某铁路项目数据显示，人工巡检平均每天仅能发现3-5处显性隐患，而通过智能设备可实时发现20处以上隐性隐患（如混凝土内部裂缝、钢筋应力异常）应急响应“碎片化”协同不足，处置低效工程现场涉及业主、总包、分包、监理等多方主体，安全信息传递依赖“口头传达”或“纸质报告”，易出现信息失真、责任推诿同时，应急资源（如救援队伍、物资）分布分散，缺乏统一调度平台，导致响应时间长、资源浪费数据管理“孤岛化”信息割裂，价值难显各环节安全数据分散在不同系统中现场监测数据在物联网平台，人员资质数据在HR系统，历史事故数据在档案系统，缺乏统一的数据标准与共享机制数据“孤岛”导致无法形成“风险-隐患-应急”的闭环管理，也难以通过数据挖掘为安全决策提供支持第3页共12页人员管理“形式化”意识薄弱，培训不足一线工人安全意识参差不齐，部分工人为赶工期忽视安全规范；传统安全培训以“视频+手册”为主，枯燥且缺乏互动性，导致培训效果差数据显示，工程行业新员工因安全培训不足导致的事故占比高达45%

三、2025年工程行业安全管理科技应用的核心方向面对上述痛点，2025年工程行业安全管理科技应用需围绕“全要素感知、全流程协同、全周期防控”目标，构建“智能感知层-数据中台层-应用服务层”的三层技术架构，重点发展以下四大方向

（一）物联网（IoT）+边缘计算实现“实时化、全域化”安全感知技术原理通过部署海量低功耗传感器（如振动传感器、红外热像仪、气体传感器）、智能穿戴设备（如AI安全帽、定位手环），结合5G+边缘计算技术，实现对工程现场“人、机、料、法、环”的实时数据采集与分析核心应用人员安全监测为工人配备内置定位芯片和生理传感器的AI安全帽，实时监测位置（精度达厘米级）、心率、体温等数据，当工人进入危险区域（如未封闭的基坑）或出现心率异常（可能因疲劳、缺氧导致）时，立即触发声光报警并推送预警信息至管理人员设备状态监测在塔吊、升降机等大型设备上安装振动传感器和倾角传感器，实时采集设备运行数据（如吊重、转速、倾角），通过边缘计算节点分析设备健康度，预测故障风险（如塔吊钢丝绳磨损、减速器异响），提前安排维修，避免“带病运行”第4页共12页环境风险监测在施工现场、隧道、矿山等区域部署多参数传感器（如温湿度、PM

2.

5、瓦斯浓度、粉尘浓度），通过5G网络将数据传输至云端平台，当环境参数超过阈值时，自动联动喷淋降尘、通风设备，或疏散周边人员2025年技术特点5G网络全面覆盖（尤其偏远工程区域），边缘计算节点成本下降30%，传感器续航提升至1-2年（采用新型电池技术或能量收集技术），实现“无感监测”（无需人工操作）

（二）人工智能（AI）+大数据构建“智能化、精准化”风险防控技术原理基于海量安全数据（历史事故数据、隐患数据、监测数据），通过机器学习、深度学习算法，构建风险评估模型、隐患识别模型、应急决策模型，实现从“经验判断”到“数据驱动”的转变核心应用风险动态评估整合工程设计数据（如地质勘察报告、结构设计图纸）、施工进度数据、监测数据，利用AI算法（如随机森林、图神经网络）动态评估项目全生命周期风险等级例如，在桥梁施工中，通过AI分析地质条件、施工荷载、环境温度等数据，预测基础沉降风险，提前调整施工方案隐患智能识别基于计算机视觉技术，开发AI视频监控系统，对施工现场进行24小时不间断扫描，自动识别违规行为（如未佩戴安全帽、高空抛物、违规动火）、安全隐患（如脚手架松动、临边无防护），识别准确率达95%以上，较人工提升5倍效率应急决策支持当安全事件发生时（如坍塌、火灾），AI系统快速整合现场视频、人员定位、物资分布等数据，模拟事故发展趋势第5页共12页（如坍塌范围、火势蔓延路径），自动生成最优救援方案（如人员疏散路线、救援物资调配、设备启用建议），并推送至应急指挥平台2025年技术特点AI模型训练效率提升50%（通过联邦学习解决数据孤岛问题），小样本学习技术成熟（可基于少量事故案例快速适配新场景），模型解释性增强（避免“黑箱决策”，让管理人员理解风险判断逻辑）

（三）数字孪生（Digital Twin）+BIM打造“可视化、沉浸式”安全管理技术原理基于BIM（建筑信息模型）技术构建工程物理实体的数字虚拟模型，通过实时数据同步（物联网感知数据、施工进度数据），实现虚拟模型与物理现场的动态映射，为安全管理提供可视化、可交互的决策工具核心应用风险场景模拟在数字孪生模型中模拟极端天气（如暴雨、地震）、施工违规（如超载吊装）等风险场景，预测可能发生的安全事故（如基坑坍塌、模板失稳），提前规划防范措施（如增加支护强度、调整施工工序）某水利工程通过数字孪生模拟洪水冲击下的大坝安全状态，成功避免了

1.2亿元的损失安全培训演练利用VR/AR技术，在数字孪生环境中还原历史事故场景（如脚手架坍塌、触电），让工人沉浸式体验事故后果，通过“模拟操作-错误反馈-正确示范”的流程，提升安全培训效果某建筑集团应用VR培训后，工人安全操作失误率下降60%全周期安全管理将设计阶段（风险评估）、施工阶段（隐患排查）、运营阶段（维护监测）的安全数据整合至数字孪生模型，形成第6页共12页“从设计到运营”的全生命周期安全档案，为后续项目提供经验借鉴2025年技术特点数字孪生模型精度提升至毫米级，支持10万人级并发访问，轻量化模型适配移动端设备（手机、平板），实现随时随地查看安全状态

（四）区块链+协同平台建立“可信化、协同化”安全管理生态技术原理通过区块链技术实现安全数据的分布式存储与不可篡改，结合协同管理平台，打破“信息孤岛”，实现多方主体（业主、总包、分包、监管部门）的安全信息共享与协同作业核心应用安全数据存证将隐患排查记录、整改报告、培训记录、监测数据等关键信息上链，确保数据不可篡改、可追溯，解决传统纸质记录易丢失、责任难界定的问题监管部门可直接通过区块链平台查看项目安全数据，提高监管效率多方协同作业建立工程安全协同平台，整合各方主体的安全管理需求（如总包的进度安全、监理的质量安全、分包的人员安全），通过区块链实现数据实时共享、任务自动分配、责任明确划分例如，当监理发现隐患时，可通过平台向总包推送整改任务，同时将整改过程和结果上链，形成闭环管理安全信用体系基于区块链记录的安全数据，建立企业和个人安全信用档案，将安全表现与招投标、资质升级、评优评先挂钩，倒逼企业提升安全管理水平2025年技术特点区块链与物联网、AI深度融合，实现“数据采集-分析-存证-应用”全流程自动化；平台支持跨行业、跨区域协同（如跨省项目的安全数据共享）第7页共12页

四、科技应用落地的实施路径与保障体系科技应用落地是一个“技术-管理-人才”协同推进的过程，需构建“试点先行-标准引领-生态构建”的实施路径，并配套完善的保障体系

（一）实施路径从“试点突破”到“全面推广”试点先行以典型项目验证技术可行性选择不同细分领域（如超高层建筑、复杂隧道、大型桥梁）的代表性项目作为试点，重点验证物联网感知、AI预警、数字孪生等技术的实际效果例如，2024年中国建筑在深圳某超高层项目试点“AI安全帽+数字孪生”系统，通过3个月运行，隐患识别率提升70%，事故率下降50%试点结束后，形成可复制的技术方案与实施流程，再逐步推广至全公司标准引领制定科技应用的技术规范与数据标准由行业协会牵头，联合头部企业、科研机构制定《工程行业安全管理科技应用技术标准》，明确传感器部署规范、数据接口协议、AI模型验证指标等，避免技术碎片化同时，建立统一的数据标准（如安全数据分类分级、字段定义），确保不同系统间数据互通例如，住建部已启动《建筑施工安全物联网系统技术标准》编制，预计2025年发布实施生态构建打造“政府-企业-科研-金融”协同生态政府层面出台激励政策（如补贴、税收优惠），引导企业加大科技投入；企业与高校、科技公司共建联合实验室，攻关关键技术（如低功耗传感器、AI模型优化）；金融机构开发“安全科技贷”，支持中小企业技术改造；形成“技术研发-产品落地-运营维护”的完整产业链，降低企业应用门槛第8页共12页

（二）保障体系技术、管理、人才三维支撑技术保障构建稳定可靠的技术支撑平台搭建统一的工程安全管理云平台，整合物联网数据采集层、AI算法层、数字孪生层、协同应用层，确保数据传输稳定（5G网络保障）、算力充足（边缘节点+云端混合算力）、系统安全（区块链加密+权限管理）同时，建立技术运维团队，负责系统日常维护、故障排除、版本迭代，保障技术持续可用管理保障优化安全管理流程与组织架构推动“传统管理流程数字化改造”将“隐患排查-上报-整改-闭环”等流程线上化，明确各环节责任主体与时间节点；调整组织架构，成立“数字化安全管理部门”，统筹技术落地、数据管理、人员培训等工作；建立“安全科技KPI考核体系”，将隐患识别效率、风险预警准确率、应急响应时间等量化指标纳入考核，激励员工参与科技应用人才保障培养复合型安全科技人才高校增设“工程安全与智能技术”专业，培养既懂工程安全管理又掌握AI、物联网技术的复合型人才；企业内部开展“全员安全科技培训”，通过“理论+实操+考核”模式，提升一线工人对智能设备的使用能力；聘请行业专家、技术顾问，为企业提供技术指导与方案优化建议，确保科技应用与实际需求匹配

五、典型应用场景与案例分析

（一）建筑工程AI赋能“智慧工地”安全管理项目背景某超高层写字楼项目（建筑面积35万平方米，地上68层），施工高峰期现场人员超1500人，存在高空作业多、交叉施工复杂、安全管理难度大等问题第9页共12页科技应用AI视频监控系统部署200路高清AI摄像头，覆盖施工现场关键区域（塔吊、临边洞口、脚手架），自动识别未佩戴安全帽、违规动火、人员聚集等行为，累计识别隐患

1.2万处，响应时间缩短至10分钟AI安全帽与定位手环为所有工人配备AI安全帽（内置定位芯片、生理传感器），实时监测心率、定位位置，当工人进入危险区域或出现异常生理数据时，立即触发预警，累计避免20起潜在坠落事故数字孪生安全模拟构建项目三维虚拟模型，整合施工进度、人员分布、设备状态数据，模拟台风、暴雨等极端天气下的安全风险，提前调整施工计划，减少因天气导致的停工损失约800万元实施效果项目施工期间事故率为零，安全培训覆盖率100%，隐患整改及时率提升至98%，获“国家级智慧工地示范项目”称号

（二）交通工程BIM+物联网实现隧道安全“动态管控”项目背景某城市地铁隧道项目（长

5.2公里，穿越3处断层破碎带），施工中面临围岩变形、瓦斯突出、涌水等多重风险，传统监测手段难以实时预警科技应用物联网监测网络在隧道内每50米布设1组传感器（包括应力计、位移计、瓦斯传感器），通过5G网络实时传输数据至云端平台，数据采样频率达1Hz（每秒1次），实现围岩变形的毫米级监测BIM+GIS风险模型将地质勘察数据、设计图纸、监测数据整合至BIM模型，叠加GIS地理信息，可视化展示隧道周边环境（如地下管线、建筑物）与风险点的空间关系，辅助制定施工方案第10页共12页AI预警与应急系统通过AI算法分析监测数据，建立围岩变形预测模型，当变形速率超过阈值时，自动推送预警信息；同时，在数字孪生平台模拟应急救援场景，生成最优疏散路线与物资调配方案，应急响应时间缩短至15分钟实施效果隧道施工期间未发生安全事故，围岩变形控制精度提升40%，瓦斯浓度超标预警准确率达99%，项目获“国家安全生产标准化示范工地”

（三）能源工程区块链+元宇宙构建“全生命周期安全管理”项目背景某页岩气田开发项目（涉及12口井、30公里集输管道），传统管理模式存在数据分散、培训效果差、应急响应慢等问题科技应用区块链安全数据平台将井场监测数据（压力、温度、流量）、设备维护记录、人员资质数据上链，确保数据不可篡改，监管部门可直接查询项目安全数据，实现“透明化监管”元宇宙安全培训系统构建井场虚拟场景，通过VR设备模拟井喷、火灾等事故，让员工沉浸式学习应急操作（如关防喷器、使用灭火器），培训考核通过率提升至95%，事故模拟训练成本降低60%协同应急指挥平台整合各井场实时数据、人员定位、物资储备信息，通过区块链实现多方数据共享，应急指挥中心可实时掌握现场情况，远程调度救援力量，应急响应效率提升3倍实施效果项目安全生产周期突破500天，较行业平均水平提升200天，获“国家能源行业安全生产示范工程”

六、结论与展望第11页共12页2025年，工程行业安全管理科技应用已从“概念探索”进入“落地攻坚”阶段通过物联网实现“全域感知”、人工智能实现“精准防控”、数字孪生实现“可视化决策”、区块链实现“协同可信”，科技正深刻改变传统安全管理模式，推动行业向“智能、高效、安全”转型然而，科技应用落地并非一蹴而就，需突破技术碎片化、标准缺失、人才不足等瓶颈未来，行业需以试点项目为起点，以标准规范为引领，以生态协同为支撑，构建“技术-管理-人才”三位一体的保障体系，让科技真正成为安全管理的“加速器”展望未来，随着6G、量子计算等技术的发展，工程行业安全管理将进一步向“自主智能、全域协同、预测主动”升级AI系统实现“零人工干预”的自主决策，数字孪生模型支持“全生命周期风险预测”，人员安全管理实现“从被动防护到主动健康”最终，通过科技赋能，工程行业将实现“零事故、高绩效”的安全管理目标，为国民经济高质量发展筑牢安全基石（全文约4800字）第12页共12页。