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浙江应急观察：AI如何成为安全“前哨”？
中新网杭州9月25日电 (钱晨菲)晚上的工业企业车间里，机器仍在运转。虽然工作人员已下班离开，另一双“眼睛”却没有停下。
近日，浙江温州瑞安一家工业企业内，“火眼哨兵”持续分析厂区监控画面。18时17分05秒，系统捕捉到画面角落的异常火光，自动触发告警。值守人员调取实时监控复核后确认火情，并立即联系企业负责人。4分钟后，工作人员赶到现场，将初期火情扑灭。
从发现异常到人员赶到，“火眼哨兵”让一次可能扩大的火情消弭于初起阶段。
在浙江，越来越多这样的场景正在出现。在此间举行的2026年第五届全球数字贸易博览会上，浙江省应急管理厅发布“AI+电动自行车充停监管”“AI+电焊作业监管”“AI+城乡积涝防御”和“AI+安责险服务”4个“AI+应急管理”新场景。由此可见，浙江探索的已不只是让AI“看见风险”，而是尝试让其参与安全治理的更多环节。
从“人盯”到“AI盯”
工业企业生产空间大、设备多，传统依靠人员巡查难以做到全天候覆盖。
浙江从高频风险场景入手，将AI视觉识别技术接入企业既有视频监控系统，打造“火眼哨兵”，对烟雾、火焰等异常情况进行实时识别。
“之前一直担心下班后车间没人值守，心里总是悬着一块石头。这次多亏了‘火眼哨兵’及时发现火情，不然真的不敢想象会造成多大损失。”某起火企业负责人表示。
如上“AI值守”已覆盖诸多企业。截至目前，浙江“火眼哨兵”已接入企业12.5万余家、视频61.3万余路，累计成功预警真实火情535起，减少企业损失约18亿元。
如果说工业企业的风险更多集中在生产空间，那么电动自行车安全则进入了居民小区、沿街商铺等更加分散的生活场景。
今年5月，浙江省应急管理厅、省消防救援总队联合组建工作专班，启动“AI+电动自行车充停安全监管”试点。杭州承接应急管理部试点任务，针对老旧高层住宅、农村自建房、沿街商铺、商业综合体等典型业态，探索利用AI视频识别、电流感知、梯控联动等技术，织起一张更加密集的风险感知网络。
具体来看，AI可以识别电动自行车、电池进入电梯，并触发语音警示、联动梯控；视频识别技术用于发现楼道、消防通道违规停放；电流传感器则尝试通过居民家庭用电形成的“电力指纹”，识别电池入户充电行为。目前，该应用入户充电识别准确率超过80%，累计有效预警超过6.5万次。
今年8月，杭州拱墅区石桥南苑充电棚发生火情，从起火到预警发出仅用93秒。系统发出预警后，多方力量迅速联动，10分钟完成灭火。
从工业车间到居民小区，AI正在补足人工巡查难以持续覆盖的时间和空间，让风险感知从“定时看”逐步走向“持续看”。
从“发现风险”到“提前预警”
风险被发现只是第一步，如何进一步把预警关口前移，是浙江探索的另一个方向。
在嘉兴，电焊作业被作为重点场景。电焊机位置分散、作业过程动态变化，违规动火、无人监护等风险仅靠人工巡查难以持续掌握。当地探索“AI+电焊作业监管”，通过北斗、GPS双模定位和AI视频分析，对焊机位置、运行状态和作业过程进行动态监管。
焊机进入重点区域后，系统可以自动校验；动火作业事前报备、专人监护、设备校验等环节纳入线上闭环管控；AI每10秒进行一轮视频抓拍分析，识别违规操作、无人监护等风险行为。
目前，“电焊卫士”已汇聚9万余家企业、31万余台焊机、16万余名焊工数据，动态监测动火作业情况，自动预警18万余次。
防汛领域同样如此。金华依托“久安”大模型打造“AI+城乡积涝防御”应用，将气象、水利、建设、公安等多源数据汇聚起来，并利用1.5万余张真实积水样本训练AI模型，对积涝风险进行识别和研判。
系统通过AI视频识别与物联监测双向校验，结合气象雷达和历史积水数据，可提前1小时预判高风险积涝点位，预警信息在30秒内推送至相关责任人员。经过今年梅汛期和多轮台风实战检验，该应用已提前发布预警438条，处置力量到场时间压缩80%，处置效率提升3倍以上。
AI介入的范围也从风险监测延伸至安全生产责任保险服务。
浙江约有9.9万家企业投保安全生产责任保险，保费4.8亿元，服务费用1.3亿元。围绕企业风险评估、隐患识别、报告审核等环节，浙江多地试点“AI+安责险服务”，将多源业务数据、法规依据等进行关联，开发服务、评估两大助手。
数据显示，隐患识别关键检查项识别召回率目前已达到90%以上；智能问答平均响应时间缩短至10秒以内；单份报告审核由30分钟缩短至3分钟以内；服务评估由15人日压缩至0.5人日。
从一台焊机的作业状态，到一处道路积水的变化趋势，再到一次安责险服务的快速响应，AI赋能应急管理的时间节点正在不断前移。
从“一个场景”到“一套打法”
一个个具体场景背后，是浙江对应急管理数字化转型路径的持续探索。
今年以来，浙江省应急管理厅依托应急管理部“久安”大模型，推动人工智能与应急管理一线需求结合，已开展五轮场景发布，12个省级标杆应用陆续落地基层。杭州、嘉兴、金华、温州等地则结合不同风险特点，探索形成各具特色的应用场景。
观察这些探索，其共同特点是从真实需求出发。
工业企业需要解决的是无人时段的风险监测，电动自行车监管面对的是居民生活场景中的隐患识别，电焊作业关注的是电气焊作业过程中的风险，城乡积涝防御则需要把分散的气象、水利、道路等信息汇聚起来……
不同场景技术路径各有侧重，但都在探索解决同一个问题：让风险更早被感知，让信息更快流动，让处置更加精准。
与此同时，真实场景产生的数据又不断反哺算法训练和模型优化，推动应用从“能用”向“好用”、从单点探索向更多场景拓展。
浙江省应急管理厅相关负责人表示，下一步将持续聚焦应急管理实战需求，迭代优化已上线场景，推动人工智能进一步融入风险监测预警、安全监管执法、应急指挥救援全链条，提升应用的实战性、适用性和推广价值。
从一个个“小切口”进入安全生产和防灾减灾一线，AI正在改变的不只是风险发现的方式，也在推动浙江应急管理由人工巡查、经验判断向人机协同、数据支撑转变，为筑牢安全防线提供新的技术路径。(完)
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