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

数字化工具ใน职业健康与安全（HSE）领域的应用往往局限于安装摄像机和基础的事故记录。然而，只有从单纯的违章记录转向创建主动式生态系统，数据的真正潜力才能得以释放。在演讲中，SSGPO（隶属于 ERG）HSE总监亚历山大·邦达连科（Aleksandr Bondarenko）详细介绍了将零散的数字化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工伤事故运行的历史新高。

监控的演进：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。引入经过本地化改良的全球最佳实践以及大规模数字化转型成为了转折点。早在2016年实施的首批举措之一，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，无人机飞手及时发现两名工人正在作业面台阶下方的阴凉处休息。旋翼的轰鸣声促使他们在岩体崩塌前仅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台便携式执法仪（个人视频记录仪）。海量的视频数据并未作为“沉睡资产”闲置在服务器上，而是被转化为培训教材。HSE部门每月都会剪辑短视频，既展示违章错误，也展示安全作业的最佳示范。这些内容在每班次开始前的派工室中，通过200多台电视大屏播放，形成了持续的微学习过程。

行为管理中的人工智能

演讲者特别强调了评估管理人员与工人之间沟通的重要性。企业部署了5分钟班前安全会和行为安全对话的自动分析系统。工段长及主管使用录音笔记录安全交底内容，随后算法根据已批准的评估标准对沟通质量进行打分。

借助自动化工具，管理者在45秒内即可获得结构化的反馈：系统会突出显示对话中的亮点以及有待改进的环节。数据实时同步至数据看板，形成各部门统一的分析视图。

为培训年轻主管开展安全审计，企业开发了一套专用的电子教练模拟器。在该系统中，人工智能扮演各种不同类型的员工角色——从配合型到抵触型乃至宿命论型。主管的任务是合理引导对话，使虚拟对话者能主动识别并提高对风险的认识。

驾驶员疲劳状况的综合评估

人员疲劳仍是生产中不可忽视的隐患之一，这是标准酒精测试仪无法检测出的。为解决这一难题，团队研发了软硬件一体化模块（PAM 60）。

该设备利用游戏方向盘和踏板，在1分钟内向受测者发出信号以评估其反应速度。与此同时，带有LED环形灯的4K摄像头开展瞳孔测量（pupillometry）——测定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。该系统的核心差异在于摒弃了统一的标准均值。模块为每位员工积累历史统计数据，并将当前指标与其个人基线进行比对。如果反应时间或瞳孔参数偏离正常值，员工不会受到惩罚，而是会被调派至车库从事辅助性工作，从而杜绝在出车线路上发生交通事故的风险。

本地化AI工具与数据安全

部署生成式模型往往伴随着敏感信息泄露的风险。为避免这一问题，企业重点采用了基于浏览器的独立离线应用程序以及本地大语言模型。这使得复杂分析任务的自动化变得既高效又安全：

• 事故调查：系统分析语音访谈录音和案卷材料，自动构建原因树，生成领结图（Bowtie分析模型）并制作汇报演示文稿。
• 知识考核：多智能体系统根据法规要求进行口试，通过语音提出问题，并对员工回答的核心要点给予百分制评分。
• 规程编制：智能体根据已填写的工序卡，严格按照方法论要求生成完整的工艺技术规程。

您将从本次演讲中了解到：

• 如何基于佩戴式记录仪的视频建立培训视频内容创作流水线？
• 如何利用神经网络实现行为安全对话质量评估的自动化？
• 如何利用瞳孔测量法和反应测试对驾驶员疲劳状况进行个性化监控？
• 如何运用AI模拟训练器培训管理者与员工进行复杂的沟通？
• 如何在无数据泄露风险的前提下部署用于事故调查的自主AI工具？