从视频监控到AI安全生态系统：如何将HSE数据转化为事故预防

数字工具在职业安全领域的应用往往局限于安装摄像头和基础事故记录。然而，只有从单纯的违章记录转向前瞻性的生态系统，数据的真正潜力才能得以释放。在本次演讲中，SSGPO JSC（隶属于ERG）HSE总监亚历山大·邦达连科详细分享了将零散数字解决方案转型为统一AI生态系统的经验，该系统帮助企业创下了无致命伤亡事故运行的历史新高。

监控演进：从无人机到培训内容

历史上，该企业平均每年发生5起致命事故。引入经过本地化调适的全球最佳实践以及大规模数字化成为了关键转折点。早在2016年实施的早期举措之一，就是利用无人机对高危作业进行监控。在实践中，这一工具证明了其至关重要的价值：2021年，一名无人机飞手及时发现两名工人正在开展作业的台阶阴影下休息。旋翼的轰鸣声促使他们在岩土坍塌前仅12秒离开了危险区域。

如今，技术监控已覆盖1800多台固定摄像头和约500台个人执法记录仪。海量的视频数据并未成为服务器上的“沉睡资产”，而是被转化为培训素材。HSE部门每月都会剪辑短视频，既展示违章错误，也展示安全作业示范。这些内容在每班开工前的派工单签发室中的200台电视面板上播放，形成了持续的微学习过程。

人工智能在行为管理中的应用

演讲者特别强调了管理者与工人之间沟通评估的重要性。企业部署了班前5分钟安全讲评与行为安全沟通的自动分析系统。工段长将交底过程录制在录音笔上，随后算法将按照既定方法评估沟通质量。

得益于自动化工具，管理者仅需45秒即可收到结构化的反馈意见：系统会突出显示对话中的亮点及有待改进的领域。数据同步至仪表盘，形成各部门的统一分析图景。

为了指导年轻工段长开展安全审核，团队开发了一款专门的电子教练模拟器。在该系统中，人工智能演练不同类型的员工形象——从配合型到抵触型或宿命论型。工段长的任务是通过有效沟通，引导虚拟对话对象意识到安全风险。

驾驶员疲劳状况的综合评估

员工疲劳仍是生产中不可忽视的隐形威胁之一，而传统的酒精测试仪无法检测出疲劳状态。为解决这一难题，团队研发了一款软硬件模块（PAM 60）。

该系统通过游戏方向盘和踏板评估人员的反应速度，在一分钟内发出测试信号。同时，配备LED环形灯的4K摄像头开展瞳孔测定——测量在光线刺激下瞳孔收缩与恢复的速度，并记录眼部充血情况。该系统的关键区别在于摒弃了平均化标准。模块累积每位员工的统计数据，并将当前指标与其个人基线进行对比。如果反应速度和瞳孔参数偏离正常值，员工不会受到惩罚，而是被调派至车间从事辅助性工作，从而杜绝线上发生交通事故的风险。

本地AI工具与数据安全

生成式AI cohorts的应用往往伴随着机密信息泄露的风险。为避免这一问题，企业重点采用了基于浏览器的独立离线程序和本地语言模型。这使得复杂分析的自动化能够安全地实现：

• 事故调查：系统分析音频访谈及案卷材料，自动构建原因树，生成领结模型（Bow-tie），并制作汇报演示文稿。
• 知识考核：多智能体系统针对法规标准要求开展口试，通过语音提问并以百分制评估员工回答的具体实质。
• 规程编制：智能体根据填写的流程卡片，严格按照方法论要求生成完整的工艺规程。

您将从本次演讲中了解到：

• 如何基于执法记录仪的录像构建培训视频内容制作流水线？
• 如何利用神经网络实现行为安全沟通质量评估的自动化？
• 如何利用瞳孔测定和反应测试实现驾驶员疲劳状况的个性化监测？
• 如何应用AI模拟器培训管理者与员工进行复杂沟通？
• 如何在无数据泄露风险的前提下部署用于事故调查的独立AI工具？