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應急管理部于2022年底組織實施了危險化學品安全生產(chǎn)風險監(jiān)測預警能力提升工程，旨在充分運用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，強化危險化學品安全生產(chǎn)重大安全風險管控，提升安全生產(chǎn)風險治理水平。

作為能力提升工程的重點工作內(nèi)容，在應急管理部的統(tǒng)一部署與廣東省惠州市大亞灣安監(jiān)分局等相關(guān)單位的配合支持下，以惠州大亞灣石化產(chǎn)業(yè)園（以下簡稱：大亞灣園區(qū)）內(nèi)企業(yè)作為試點單位，開展了基于人工智能、大數(shù)據(jù)和邊緣計算技術(shù)的邊緣端監(jiān)管系統(tǒng)試點建設工作。

建設內(nèi)容與成效試點建設主要包括邊緣端監(jiān)管系統(tǒng)和基于深度學習的視頻識別模型。邊緣端監(jiān)管系統(tǒng)由邊緣端監(jiān)管設備硬件與邊緣端設備管理中臺（以下簡稱：設備管理中臺）兩部分組成，設備部署于企業(yè)機房，通過視頻NVR交換機和多源數(shù)采網(wǎng)關(guān)采集視頻數(shù)據(jù)與企業(yè)安全生產(chǎn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如企業(yè)基本信息、裝置感知數(shù)據(jù)、安全承諾數(shù)據(jù)等），在邊緣端硬件設備中進行本地化計算分析。邊緣端監(jiān)管設備內(nèi)置自主可控的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NPU芯片，因其內(nèi)含大量并行計算單元，如乘加、激活函數(shù)、二維數(shù)據(jù)運算等模塊，可以為基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡計算提供遠高于CPU的計算能力。該芯片已經(jīng)在智慧城市、工業(yè)檢測、自動駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛的應用和驗證，因其對視頻識別類模型出色的加速計算能力而被選擇用于識別與判斷安全生產(chǎn)領(lǐng)域中的異常行為和異常環(huán)境因素。當邊緣端監(jiān)管設備通過對企業(yè)監(jiān)控視頻進行分析并發(fā)現(xiàn)異常后，會將分析結(jié)果通過專線上傳至部署在云端的設備管理中臺。同時，設備可根據(jù)企業(yè)需求將分析結(jié)果推送至企業(yè)自建的智能化管控平臺。針對園區(qū)安全生產(chǎn)與應急管理的業(yè)務需求，邊緣端監(jiān)管設備管理中臺具備設備管理、攝像頭添加、視頻智能分析、即時預警模型數(shù)據(jù)分析、遠程升級、遠程系統(tǒng)重啟、硬件資源查看、ROI標注工具、視頻分析模型疊加等安全風險研判預警的功能。

針對系統(tǒng)的技術(shù)需求，設備管理中臺對邊緣端監(jiān)管設備、協(xié)作網(wǎng)絡、邊緣/云3個層次多項核心技術(shù)進行了有機整合，提供了良好且易于擴展的系統(tǒng)設計，并面向?qū)嶋H應用完善了日志分析、數(shù)據(jù)存儲和挖掘、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、異構(gòu)通信協(xié)議支持等一系列擴展功能，將所有的功能模塊都按照微服務架構(gòu)進行了解耦，能夠通過容器編排框架快速部署到終端設備（如智能攝像頭、智能安全帽等）、邊緣端監(jiān)管設備和云端。并且，管理中臺可以基于系統(tǒng)運行情況動態(tài)調(diào)整資源分配和各模塊參數(shù)配置。該系統(tǒng)以視頻分析作為核心，同時支持對企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、安全承諾數(shù)據(jù)以及感知數(shù)據(jù)分析計算，通過即時預警模型實時分析企業(yè)風險從而提前預警。

在基于深度學習的視頻識別模型方面，邊緣端監(jiān)管設備部署了異常環(huán)境檢測和異常行為檢測兩大類包括且不限于明火、煙霧、脫崗、未佩戴安全帽、翻越圍欄、抽煙、打電話監(jiān)測等20余項基于深度學習的視頻分析模型。視頻監(jiān)控場景與視頻分析模型依據(jù)《危險化學品企業(yè)特殊作業(yè)安全規(guī)范》（GB30871-2022）、應急管理部《危險化學品企業(yè)安全風險排查治理導則》及附件、《化工園區(qū)安全風險隱患排查治理檢查表》等文件逐一對應。從建設成效來看，在試點過程中，設備識別出人員脫崗、未佩戴安全帽、違規(guī)入侵、未放置滅火器等異常風險100余項，平均每日監(jiān)測到以人員違規(guī)為主的異常行為10余項。其中，系統(tǒng)識別出了多處此前企業(yè)監(jiān)管人員未曾發(fā)現(xiàn)的隱蔽吸煙區(qū)、違規(guī)禁入?yún)^(qū)等，既提高了監(jiān)管人員效率，又為企業(yè)規(guī)范安全生產(chǎn)管理提供新的思路。此次試點，充分驗證了邊緣端監(jiān)管設備在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的有效性與必要性，成為落實《全國危險化學品安全風險集中治理方案》部署，以前沿技術(shù)手段完善與豐富危化安全生產(chǎn)風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的重要抓手。

未來發(fā)展建議如今，基于人工智能技術(shù)的應用在各行各業(yè)不斷涌現(xiàn)。在安全生產(chǎn)領(lǐng)域，由于自身行業(yè)特點，對于技術(shù)的成熟度、穩(wěn)定性、可靠性之要求更甚于先進性或性能表現(xiàn)，導致對前沿技術(shù)的接納周期晚于消費類行業(yè)，并且新技術(shù)在測試驗證之后需要通過政府主導方式進行大規(guī)模推廣。為此，對于未來人工智能如何更好地賦能安全生產(chǎn)，一是建議人工智能領(lǐng)域從業(yè)者在從事安全生產(chǎn)信息化項目建設時應從務實的角度出發(fā)建立并行技術(shù)體系，即在嚴格按照有關(guān)標準、指南和規(guī)范建設一套可用、可行、規(guī)范的系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)之上研究一套應用前沿技術(shù)、大膽創(chuàng)新的對照系統(tǒng)，通過長時間的對比測試總結(jié)經(jīng)驗、打磨產(chǎn)品，探索新技術(shù)在安全生產(chǎn)領(lǐng)域的實際落地；二是建議人工智能領(lǐng)域從業(yè)者要與安全生產(chǎn)業(yè)務需求相結(jié)合，研究符合行業(yè)特點的模型應用，以MaaS（模型作為產(chǎn)品）方式向行業(yè)輸送新技術(shù)。

作者:金戈 單位:中國安全生產(chǎn)科學研究院預警中心