安全生产是产业发展的生命线。随着数字技术深度渗透工业生产全流程，人工智能正加速重塑安全生产管理体系，成为防范化解重大安全风险、提升治理效能的核心引擎。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用”。江苏作为制造业大省，化工、冶金、交通运输等高危行业集聚，传统“人海战术”监管模式已难以为继。亟须立足产业发展实际，统筹发展和安全，以人工智能赋能生产全链条风险管控，推动安全生产治理从被动处置转向主动预判，全面筑牢工业领域安全发展屏障。
人工智能赋能安全生产的实践探索
面对工业转型中涌现的新型安全隐患，江苏统筹长远发展和风险防控，坚持规划前置、基建先行，积极拓展工业智能安防应用场景，逐步构建起“政策引领—基建支撑—场景驱动”的协同发展格局，推动安全生产治理模式向事前预防转型。
政策体系加速完善。国家及省级层面先后出台《关于加快应急管理装备创新发展的指导意见》《江苏省制造业领域人工智能应用安全防护工作参考指引（2026年版）》等系列文件，覆盖装备研发、智能场景应用、数据安全管控、企业风险防护等关键领域。各行业结合生产实际，配套出台细分操作规范，层层细化落实要求，形成“国家规划+省级专项+行业细则”的政策矩阵。通过自上而下的制度设计，明确智能安全生产发展路径、主体责任边界和安全管理标准，有效填补数字化转型过程中的监管空白，为全省工业领域智能化改造、安全风险智能防控提供政策保障。
基础设施提质增效。依托南京、苏州国家人工智能创新应用先导区建设，江苏已建立“未来网络、工业互联网、卫星互联网”三重网络与“超算、智算、通算”三重算力协同发展的数字底座体系。中科南京信息高铁研究院推出的智算算力网AI开发平台，率先实现异构、异属、异域智算资源的一体化纳管和调度，成功入选2024年国家数据局“全国一体化算力网应用优秀案例”。目前，全省高危行业企业已全面实施信息化、数字化系统建设，实现对重点场所的全覆盖、立体化监管。
实战场景成效凸显。在连云港市徐圩新区，当地依托工业互联网、大数据及数字孪生技术搭建智慧安监平台，开发了视频识别分析、重大危险源在线登记等应用，构建了“实时监测—快速感知—超前预警—联动处置”的新型安全监管体系，并成功获评全国“十四五”智慧化工园区案例。无锡全面推进“人工智能+”在安全生产领域的应用，通过智能传感器和机器视觉技术，实现对生产现场环境参数和设备状态的实时监控。通过智能化改造，全省化工行业关键工序数控化率大幅提升，2025年全省生产安全事故数和死亡人数继续保持“双下降”态势，本质安全水平显著增强。
智能转型衍生的安全风险和突出矛盾
尽管江苏在人工智能赋能安全生产方面取得了阶段性成效，但仍存在不少亟待破解的突出矛盾，新技术应用过程中还可能衍生新的安全风险。
算力供需与数据质量的矛盾依然突出。人工智能模型的精准度高度依赖高质量数据集，但目前我省工业企业普遍存在“数据孤岛”现象。企业内部设备、工艺与安全数据尚未打通，政府部门间的数据共享也存在壁垒。许多企业的数据标准不一、质量参差不齐，存在大量“脏数据”和“死数据”，导致高端算力“吃不饱”“吃不好”，直接影响了AI风险研判的准确性和时效性。
技术创新与次生风险的矛盾不容忽视。引入复杂的工业互联网和AI技术，本身可能带来新的安全隐患。AI模型可能存在“幻觉”或误判，在关乎生死的安全生产领域，一次漏报或误报都可能造成灾难性后果。随着工业控制系统与互联网的深度融合，勒索病毒、网络攻击等外部威胁剧增，智能化系统可能成为黑客攻击的“跳板”。
技术迭代与人才短缺的矛盾较为普遍。“懂AI的不懂工艺，懂工艺的不懂AI”现象在我省企业中较为普遍，缺乏既精通化工、冶金等具体生产工艺，又掌握人工智能底层逻辑的复合型人才。同时，现有安全监管人员对新技术、新装备的接受能力和应用能力不足，导致许多先进智能化系统沦为“展厅里的摆设”。
转型成本与企业承载的矛盾愈发凸显。完善的AI安全生产系统需要大量的资金投入，对部分经济效益不佳或规模较小的中小企业来说，是一笔难以承受的开支。在数据隐私与责任归属方面，企业因担心商业机密泄露对数据共享持谨慎态度。现行法律法规对人工智能在安全生产中的应用责任界定尚不明确，增加了企业的合规风险。
精准发力，构筑智能化安全防护屏障
面对突出矛盾，必须坚持底线思维与技术赋能并重，以需求牵引、安全可靠为原则，从风险防控、数据融通、生态培育等维度精准发力，构筑智能化的安全防护屏障。
坚持技管结合，构建“创新+安全”双重防护体系。重点依托南京、苏州国家人工智能创新应用先导区建设，构建“省级中枢—行业节点—企业终端”三级联动的智能监管体系。引导企业对硝化、重氮化等高危工艺进行“定向爆破”，推广微通道反应器等“连续流”技术以降低固有风险。建立AI预警与人工复核的“双保险”机制，严禁AI系统直接联锁切断关键阀门，必须由现场操作人员确认后方可执行，防止过度依赖技术导致的责任悬空。定期开展针对工业互联网平台的网络安全攻防演练，查补漏洞，提升系统的“免疫力”。对涉及“两重点一重大”的化工装置，强制推行网络安全等级保护标准。
强化数据融通，建立“需求导向+实战牵引”资源配置机制。创新“政府引导、市场主导”的数据要素流通模式，加快建设省级工业数据空间，重点推动应急、工信、公安、交通等多部门数据的高效共享，实现企业从生产、储存、运输到废弃物处置的全链条闭环监管。实施安全生产算力赋能工程，通过团购式采购智能服务，降低中小企业AI应用门槛。鼓励龙头企业牵头，联合高校与科研院所共建“AI+安全”联合实验室，围绕特种设备预测性维护、火灾智能疏散等方向开展揭榜挂帅，孵化一批具有自主知识产权的工业大模型。推广“算力券”，重点支持中小企业购买AI巡检、风险评估等服务。
加速产教深度融合，打造“科教—产业—服务”融合创新共同体。构筑政府搭台、校企唱戏的AI安全生态，组建江苏智慧安全应急产业联盟，设立安全科技孵化基金。依托中国矿业大学、南京工业大学、常州大学等重点高校，增设“安全科学与工程+人工智能”交叉学科，打破传统工科界限，通过校企联合培养懂工艺、通算法、知安全的复合型工程师。实施“AI安全员”千人培训计划，将人工智能知识纳入注册安全工程师必修课程。创新算力人才培养机制，强化算力网络安全与能源管理等课程内容，破解高端算力运维人才短缺瓶颈。探索基于价值贡献度的数据分红和股权激励，用真金白银留住专业人才。
（作者系南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生、南京财经大学红山学院副院长，南京航空航天大学经济与管理学院教授）
