1、AI视觉在工业安全领域的崛起

工业安全生产作为制造业发展的生命线，正经历着以人工智能视觉技术为核心的智能化变革。传统工业安全防护产品如安全光栅、激光扫描仪、安全锁具等工业安全防护装置，虽在特定场景中仍发挥基础保护作用，但已难以满足现代智能制造对柔性防护、实时预警和主动防御的更高要求。AI视觉技术通过深度学习算法、多模态感知融合和边缘智能计算三大技术突破，实现了对生产环境中人、机、料、法、环全要素的无接触式实时监控与智能分析决策，正在重塑工业安全防护体系的技术架构与应用范式。

当前全球制造业正处于数字化转型与智能化升级的关键阶段，我国相继发布《“十四五”智能制造发展规划》《新一代人工智能伦理规范》等政策纲领，明确要求推动人工智能技术在工业安全领域的融合应用。据中国信通院统计，在近年智能制造示范工厂案例中，AI技术应用占比近15%，其中视觉类应用规模占比近半，已成为工业AI应用最成熟的领域。随着GB/T 38121-2019《机械安全安全防护装置通用技术要求》、GB/T 40685-2021《智能制造机器视觉在线检测系统通用要求》等国家标准体系的完善，AI视觉安全产品正从技术验证迈向标准化、规模化应用阶段。

2、多模态融合与边缘智能驱动演进

AI视觉安全技术正在经历从单一算法突破向系统化能力整合的转型升级，其发展轨迹呈现四大显著特征：

（1）多模态融合感知：现代工业安全防护系统正从纯视觉分析向多传感器协同演进。通过融合视频流、红外热成像、声音频谱及毫米波雷达等多源数据，系统可实现对复杂场景的全维度感知。多模态融合的核心技术挑战在于时空对齐算法和跨模态特征提取，需解决不同传感器数据在时间和空间尺度上的不一致性问题。

（2）边缘智能普及化：随着专用集成电路（ASIC）和神经处理单元（NPU）的快速发展，算力部署呈现边缘化、前端化趋势。基于ASIC芯片的智能摄像头可本地完成90%的视频结构化处理，仅将关键特征数据上传云端，显著降低带宽压力。边缘计算在煤矿井下等高危场景的应用尤为关键，可在网络中断情况下维持基本安全监控能力，确保“无网仍智”的连续防护。

（3）生成式AI的双向应用：生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion Model）等生成式AI技术在安全防护领域呈现“攻防双刃剑”特性。攻击层面，生成式AI技术可生成高度逼真的虚假工业现场视频，干扰监控系统决策；防御层面，生成式AI可创建海量合成训练数据，模拟各类罕见安全事故场景（如危化品泄漏、特种设备断裂），解决真实样本匮乏问题。

（4）可解释性与可信计算：针对AI模型“黑箱问题”，可解释人工智能（XAI）技术成为研发热点。通过类激活映射（CAM）和注意力机制可视化，系统可标注决策依据的关键图像区域。在特种设备检测场景中，XAI技术可明确指示判定“压力容器异常”的视觉特征（如焊缝变形位置、锈蚀区域），使工业用户能够理解AI的判断逻辑，增强对自动化决策的信任度。联邦学习技术通过本地数据处理与模型参数交换，实现跨企业协同训练，在保护原始数据隐私的前提下缓解数据孤岛问题。

3、政策法规环境：国家战略与合规要求

3.1国家战略层级的顶层设计

我国已将AI安全技术纳入国家制造业发展战略框架：

《新一代人工智能发展规划》明确提出“加强人工智能网络安全技术研究，构建动态防御体系”，并将工业安全列为重点应用领域；

《“十四五”智能制造发展规划》设专章规定“强化智能制造安全防护”，要求“开发基于人工智能的智能检测、预警和应急处置系统”；

《中华人民共和国安全生产法》（2021修订）第18条：国家鼓励和支持安全生产科学技术研究和安全生产先进技术的推广应用，提高安全生产水平。

3.2 行业合规性要求升级

各行业主管部门出台具体技术规范，推动AI视觉落地应用：

应急管理部《“工业互联网+安全生产”行动计划》要求危化企业2025年前完成AI视觉监控系统覆盖，实现人员行为、设备状态、环境风险的三位一体监测；

工信部《智能制造试点示范行动实施方案》将“基于机器视觉的智能安全防护系统”列为重点推广技术，在汽车、电子等行业建成47个示范项目；

国家标准GB/T 40685-2021《智能制造机器视觉在线检测系统通用要求》规定工业视觉系统的功能安全要求（如MTTFd≥100年）、环境适应性（如-30℃~70℃）等关键技术指标。

3.3 数据安全与伦理规范

针对AI视觉应用中的隐私与伦理风险，监管框架逐步完善：

《中华人民共和国数据安全法》要求工业视频数据“分类分级管理”，敏感区域监控数据须本地化存储；

《中华人民共和国个人信息保护法》规定生物识别信息处理需单独同意，推动联邦学习、隐私计算技术在工厂监控中的应用；

《人工智能伦理规范》禁止“无正当理由持续监控特定员工”，要求算法决策具备可解释性。

4、标准适配挑战：传统与新兴技术的融合

AI视觉产品应用在工业安全领域中，也需满足机械安全标准（GB/T 15706）与功能安全标准（GB/T 20438）的双重要求：

安全完整性等级（SIL）适配：传统安全光栅需满足SIL2 PL d等级，AI视觉系统也应该达到同等等级。

性能等级（PL）验证：依据ISO 13849-1标准，常规安全系统需达到PL d级。AI视觉也应提供故障率统计报告（如平均失效时间MTTFd≥100年）和诊断覆盖率（DC≥90%）数据来验证是否满足该要求。

通过什么样的技术手段和方式，来达到对应的安全等级认证，从而和传统的安全防护产品（如安全光栅、激光扫描仪）一样，保障工业安全生产的效率，防止生产事故的发生，是目前AI视觉产品厂家需要考虑的重点。

5、发展建议与未来展望

5.1 技术升级路径

多模态融合深化：发展多传感融合（如视觉-雷达-声纹-气味）的全息感知系统，实现复杂场景下≥99.9%检测准确率；

生成式AI赋能：利用Diffusion模型生成极端风险场景数据，提升模型对罕见事件的识别能力；

数字孪生集成：构建安全态势三维可视化平台，实现风险预测与资源动态调配。

5.2 建设AI视觉产品的标准体系

专项标准制定：推动《AI视觉安全防护系统通用技术要求》国家标准立项，明确功能安全、数据安全、伦理合规要求；

认证体系完善：建立AI安全产品认证中心，开展模型鲁棒性、持续学习稳定性专项测评；

跨标委协同：加强TC159/SC2（机器视觉）、TC124（工业过程控制）等标委会协作，制定统一测试规范。

5.3 产业生态构建

平台化解决方案：开发支持多厂商设备接入的开放式AI安全平台，兼容主流工业相机（Basler/海康）和安全控制器（Sick/Pilz）；

行业知识共享：建立工业安全大模型社区，共享安全事件数据集（如跌倒、机械伤害等1000+场景标注数据）。

6、结论

AI视觉安全防护产品正经历从单一技术突破向系统级融合的战略转型。通过多模态感知架构突破复杂环境感知瓶颈，依托边缘智能实现毫秒级响应，利用自适应学习提升系统泛化能力，技术成熟度已具备规模化应用条件。在政策层面，国家战略引导与行业标准完善共同构建“技术-法规-标准”三位一体的推进机制，为产业发展提供制度保障。面对传统安全标准适配挑战，需建立分层级的技术实现路径：在硬件层实现宽温防护与冗余架构设计，在算法层保证模型鲁棒性与可解释性，在系统层满足SIL/PL等级要求。