#人工智能
人工智能（AI）在职业健康安全中的深度应用。实现安全管理由静态数据收集向高级预测性危险分析的关键跨越。覆盖利用神经网络等前沿AI算法分析结构化大数据、提前洞察隐患、赋能业务流程等标杆应用。
AI提示词工程：未来HSE专家的核心技能
通过掌握提示词工程技能和使用no-code平台，将人工智能整合到HSE专家的日常任务中。实践包括自动化日常流程、将分析任务委托给AI助手，以及向Prompt First范式过渡，以提高管理体系的效率。
HSE作为数字化转型的火花：我们如何在公司中引入AI
在大型工业企业的HSE流程中分阶段引入人工智能工具。该计划始于在没有程序员参与的情况下创建简单的风险评估、PPE和SOUT聊天机器人，从而吸引了管理层的参与，并过渡到在封闭的安全环境中部署内部本地大型语言模型（LLM）。
HSE中的AI与机器视觉：从构想到启动之路
基于开源模型MoonDream实施机器视觉系统，以监控食品生产中PPE的使用和卫生标准的遵守情况。系统实时分析视频流，在15秒内通过Telegram机器人向相关主管发送违规通知，并辅以无罚款的员工积极激励计划。
AI作为内容工厂
应用生成式神经网络创建HSE培训材料和风险可视化。实践包括使用文本、图形和视频AI模型来加速课程开发、外语翻译以及在不聘请外部承包商的情况下创建逼真的培训。
承包商风险管理：从盲区到屏障系统
实施以维修工作为重点的承包商端到端风险管理系统。利用数字化工具（Power BI仪表板、电子工作许可证、热力图）进行在线监控和管理决策。
安全文化：如何确保“Z世代”参与安全领导与管理？
将安全文化标记整合到管理体系的规范文件中，并应用非标准的青年形式（说唱歌曲）来吸引Z世代参与生态安全和HSE问题。使用AI机器人自动化HSE专家的日常任务，如编写计划和对不符合项进行初步评估。
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健康保护战略会议：问答环节
员工健康管理的综合方法，包括利用匿名VHI数据确定高风险群体、组织“健康学校”以及控制偏远项目现场的饮食。实践表明，管理层的参与和根据员工实际需求调整项目（包括在海外项目中提供药物）至关重要。
“数字神谕”的错觉：为什么HSE领域的AI仍是计算器而非专家
在职业健康与安全领域应用人工智能会造成一种能够自动消除生产风险的危险幻觉，尽管从技术上讲，AI 仍然只是一个无法理解真实语境的概率计算器。作者基于自 2024 年以来使用神经网络的实际工作经验，详细剖析了数字化转型的陷阱：从隐性财务成本和“指标盲区”，到算法幻觉的风险。本文阐明了为什么 AI 应当增强而非取代专家，并提出了责任制技术应用四大核心原则，旨在构建高效的人机共生关系。
AI应用指南：打造个人内容实验室
人工智能能够成为用于创作文本、视觉效果、视频和配音的个人内容实验室。本文探讨了热门神经网络的特点、多媒体内容生成的特殊性，以及快速制作视频的逐步实验。该材料展示了人工智能的实际应用如何有助于提高沟通质量，特别是在职业健康与安全领域。
职业健康与安全的数字化转型：俄罗斯与海外实践经验
在职业健康与安全领域引入现代IT解决方案，能够实现从事故响应向主动风险管理的转变。本文探讨了关键的数字化工具，对比了俄罗斯与海外国家的数字化方法，并分析了人工智能、工业物联网和机器人技术的应用前景。文章旨在帮助读者理解数字技术如何让安全生产管理变得更智能、更高效，以及成功落地这些技术所需的关键步骤。
安全指南针：AI如何改变HSE的DNA
使用生成式神经网络和低代码平台（Replit、Bolt）实现HSE专家日常任务的自动化。开发了“健康指南针”系统以监控出差员工的流行病学风险，以及用于预测和分类事件的仪表板原型。
数据分析作为一种管理理念
本文致力于探讨工业安全分析这一智能工具，旨在实现从反应式事故调查向主动式风险管理的转变。基于来自设备、审计和视频监控系统的数据，现代方法能够预测事件并揭示其隐藏的根本原因。这有助于企业精准分配安全资源，并依靠准确的数据而非直觉做出管理决策。