新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用｜企业内训课程

适合对象

中高层管理人员：安全总监、生产总监、技术总监、部门负责人、基层管理人员、车间主任、班组长

课程定位与主要问题

帮助企业围绕危险源识别、隐患排查、应急处置和安全责任建立更稳定的安全生产管理机制

课程适配与选型边界

这部分用于判断《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》是否适合当前安全生产培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配

适合对象

中高层管理人员：安全总监、生产总监、技术总监、部门负责人、基层管理人员、车间主任、班组长

业务问题

围绕安全生产相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作

训练重点

《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》的训练重点包括AI 基础与安全生产场景适配分析、AI 在风险监测预警中的实战应用等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认

选型判断

建议将《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及潘振兴的授课方向进行区分

这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕AI 基础与安全生产场景适配分析校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：AI 在风险监测预警中的实战应用安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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人工复核有抓手：AI 在安全检查中的应用实践相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业的应用不断深化，安全生产领域也迎来了智能化转型的重要机遇。当前，传统安全生产管理模式面临着风险监测滞后、隐患排查不彻底、应急响应效率低等诸多挑战，难以满足复杂多变的安全生产形势需求。AI 技术凭借其强大的数据处理能力、精准的预测分析能力和高效的自动化执行能力，在风险监测预警、安全检查、风险管控、安全培训及应急救援等方面展现出巨大潜力。然而，许多企业在引入 AI 技术时，存在技术与场景适配性不足、应用效果不佳、员工操作能力欠缺等问题。为帮助企业全面了解 AI 在安全生产领域的应…

课程时间

2天，12小时

授课方式

分组讨论、理论讲解、视频案例、实操演练、项目模拟、现场辅导，其中理论占 30%、案例讲解占 25%、实操演练占 30%、点评总结占 15%

课程内容重点

01AI 基础与安全生产场景适配分析

02AI 在风险监测预警中的实战应用

03AI 在安全检查中的应用实践

课程大纲

AI 基础与安全生产场景适配分析

一、AI 基础原理概述

1. AI 核心技术解析
1. 机器学习算法
案例：展示机器学习在数据分类中的应用实例
2. 计算机视觉技术
讨论：分析计算机视觉与人类视觉在安全识别中的差异
2. AI 技术发展历程
1. 从弱人工智能到强人工智能的演进
图文
练习：绘制 AI 技术发展时间轴

三、AI 与安全生产场景适配策略

1. 适配性评估方法
1. 技术需求匹配度分析
讨论：如何评估 AI 技术与企业安全需求的匹配度
2. 成本效益核算
案例：某企业 AI 技术引入的成本效益分析
2. 不同场景 AI 技术选型
1. 风险监测场景技术选型
梳理三、AI 与安全生产场景适配策略的适用场景、输入输出和使用边界
练习：为不同风险监测场景选择合适的 AI 技术

AI 在风险监测预警中的实战应用

一、AI 风险监测系统构建

1. 系统架构设计
1. 硬件设备部署
案例：某工厂 AI 监测设备部署方案
2. 软件算法选择
讨论：不同算法在风险监测中的适用
2：数据采集与处理
1. 多源数据融合技术
梳理一、AI 风险监测系统构建的适用场景、输入输出和使用边界

AI 在安全检查中的应用实践

一、AI 安全检查技术与方法

1. 智能图像识别检查
1. 违章行为识别
案例：AI 识别员工未佩戴安全防护用品的实例
2. 设备状态检查
讨论：AI 图像识别在设备检查中的优势与不足
2. 智能传感网络检查
1. 物联网与 AI 结合应用
梳理一、AI 安全检查技术与方法的适用场景、输入输出和使用边界
练习：绘制智能传感网络检查系统架构图

二、AI 安全检查流程设计

1. 检查方案制定
1. 检查周期与范围确定
讨论：为某车间制定 AI 安全检查方案
2. 检查标准数字化转化
案例：某企业安全检查标准的数字化过程
2. 检查实施与结果处理
1. 自动化检查流程
实操
演练：模拟使用 AI 系统执行安全检查

AI 赋能的风险管控与隐患排查体系

一、AI 驱动的风险管控模式

1. 风险动态评估
1. 实时风险等级计算
案例：AI 系统实时更新风险等级的实例
2. 风险演化趋势预测
讨论：如何利用 AI 预测风险演化方向
2. 风险管控策略生成
1. 基于 AI 的管控措施推荐
梳理一、AI 驱动的风险管控模式的适用场景、输入输出和使用边界
练习：根据 AI 给出的风险评估结果制定管控措施

二、智能隐患排查体系构建

1. 隐患智能识别
1. 隐蔽性隐患发现技术
案例：AI 识别隐蔽性电气隐患的实例
2. 隐患分级分类方法
讨论：确定隐患分级分类的标准
2. 隐患治理闭环管理
1. 治理方案智能生成
梳理二、智能隐患排查体系构建的适用场景、输入输出和使用边界
演练：使用 AI 工具生成隐患治理方案

AI 在应急救援中的应用分析

一、AI 辅助应急决策

1. 应急信息快速处理
1. 多源应急信息融合分析
案例：AI 处理事故现场多源信息的实例
2. 关键信息提取与呈现
讨论：应急决策中最需要的关键信息有哪些
2. 救援方案智能生成
1. 基于案例推理的方案推荐
梳理一、AI 辅助应急决策的适用场景、输入输出和使用边界
练习：根据模拟事故场景生成应急救援方案

二、AI 在应急救援执行中的应用

1. 救援资源智能调度
1. 资源优化配置算法
案例：AI 调度应急救援资源的实例
2. 动态调度调整机制
讨论：如何应对救援过程中的突发情况进行资源调度
1. 现场救援辅助
1. AR 现场指引
2. 救援人员生命体征监测
案例：AI 监测救援人员生命体征并预警的实例

讲师介绍

潘振兴

安全管理实战专家

潘振兴，安全管理实战专家，国家注册安全工程师。17年深耕建筑、化工等领域，擅长安全风险管控、工伤预防及应急管理，累计授课超600场，服务企业1000+家，致力于构建高效的企业安全防护体系

建筑化工采矿电力机械制造石油工程

查看讲师主页

课程差异说明

本课程更适合已经明确培训对象和业务问题的企业，可结合大纲、案例、讲师经验和课时安排进一步比较

课程常见问题

这门《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》适合哪些企业或学员？

《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》适合中高层管理人员：安全总监、生产总监、技术总监、部门负责人、基层管理人员、车间主任、班组长。如果需求还停留在安全生产主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

围绕安全生产相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对安全生产的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用》当前呈现的核心模块包括AI 基础与安全生产场景适配分析、AI 在风险监测预警中的实战应用等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断

课程配套材料和练习产出如何确认？

页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准

新兴技术赋能：AI 在安全生产领域的应用