分类： 企业新闻

一、发布会点名船舶修造三个高风险环节

2026 年 10 月 16 日，应急管理部举行季度例行新闻发布会。新闻发言人、新闻宣传司司长申展利在通报“深化重点行业领域治本攻坚”时表示，开展船舶制造修理企业安全专项整治，督促各地各有关部门对各类船舶制造、修理企业全面排查，重点整治有限空间作业、起重吊装、危化品储存使用等高风险环节问题隐患。

同一场发布会还提到，四季度历来是事故高发期，部分企业容易抢工期、赶进度和超能力超强度生产；检查将采用明查暗访、“四不两直”突击检查等方式。对企业而言，安全管理不能只停留在制度和口头承诺上，过程也要拿得出记录。

二、船厂安全管理的难点，在于过程很难被看见

船舶修造是典型的重装离散制造场景。露天船台、密闭舱室、涂装库房和码头舾装同时存在，作业面随船体推进不断变化，人员、设备与物料高度交叉。制度可以写得很完整，但监护人是否守在舱口、吊物下方是否有人、库房通道是否被占用，往往只能靠现场巡检和事后回忆。

这些风险并不抽象：有限空间怕人员滞留超时和监护缺位，起重吊装怕警戒区被闯入、吊物下方站人，危化品储存使用则怕违规吸烟、烟火初起和通道堵塞。真正需要被及时发现的，是人的位置、人的状态和现场环境的变化。

三、视频AI补的是过程记录，不是替代专业设备

针对上述场景，视频 AI 的价值在于把“看不见的过程”变成可回溯的画面和数据。系统可在既有制度之上增加一层持续监督：舱口区域识别人员滞留与监护离岗，吊装警戒区识别人员闯入，库房区域识别抽烟、烟雾明火以及通道和消防设施占用。

需要明确边界的是，视频 AI 不替代气体检测仪，不替代吊装力矩限制器，也不替代作业票审批。它负责发现影像中可见的风险，并记录时间、点位和事件类型；专业设备和管理流程仍然是安全底线的核心。

四、倍特威视是谁：专注工业场景的视频AI公司

倍特威视成立于 2011 年，专注工业场景的 AI 视频分析，拥有 8 大类自研识别算法和 6 大行业解决方案。公司能力覆盖安全帽、防护服、反光衣识别，烟雾明火检测，抽烟识别，人员倒地、离岗睡岗与区域入侵等场景。

面向船舶修造，倍特威视可提供舱口监护、人员滞留计时、吊装警戒区闯入、吊物下方滞留、抽烟识别、烟火检测、通道与消防设施占用等算法组合，对应发布会上点名的三个高风险环节。

五、存量摄像头怎么用起来

船厂通常已有大量视频监控设备，全部更换成本高，施工窗口也难协调。倍特威视支持 GB28181 / RTSP 利旧接入，可在边缘侧部署分析盒就近处理，也可在中心侧统一管理多路视频；同时支持私有化部署，视频与告警数据可以不出厂区。

一条视频流可同时运行多种算法，关键风险点位优先配置，一般区域继续复用存量设备。这种方式更适合生产节奏紧、整改时间明确的船厂，也便于按风险等级分批推进。

六、用可核验的记录回应“全面排查”

专项整治要求全面排查、重点整治。对船舶修造企业来说，除了完善制度和现场整改，还要回答：检查时拿什么证明三个高风险环节确实管住了？

视频 AI 提供的是一组可核验的过程记录：舱口有没有人守、吊物下方有没有人、库房里有没有烟火苗头、通道是不是通畅，每一条都对应时间、点位和抓拍画面。它不解决所有问题，却能把过去依赖人盯的部分变成持续运行的管理数据。

关于三类高风险环节的算法边界、落地路径和船厂场景常见问题，可查看倍特威视 AI 能力站全文。

距离年底还有两个月出头。对高危行业的企业来说，这不只是一年收官的冲刺期——还有一笔钱必须在今年花出去，而且要花得有据可查：安全生产责任保险的事故预防服务费。

今年 9 月 29 日，应急管理部办公厅、金融监管总局办公厅、国家矿山安监局综合司联合印发《关于2026年精准开展安责险事故预防服务 助力重点高危行业领域企业提升安全生产管理水平的通知》（应急厅函〔2026〕352 号）。10 月 16 日，应急管理部季度例行新闻发布会上，安全生产监察专员孙文德对该文件作了解读。

文件聚焦矿山、危险化学品、烟花爆竹、金属冶炼四个行业，其中有两个数字企业尤其要留意：今年底事故预防服务支出至少达到 10%，三年内投入预算达到 20%，同时年底所有高危行业领域企业实现投保全覆盖。

实际推进中，企业卡住的通常不是”要不要做”——文件已经明确必须做，而是这笔钱怎么花才算数。

过去常见的花法是：集中培训一场、签到拍照了事；现场检查一次、交份报告结束；发一批手册和宣传品，发出去即视为落实。这些做法谈不上错，但共同问题是过程不留痕、事后难复核。而这一轮要求里，”在线监测”和”评估”是两个绕不开的关键词——服务过程要能被系统看到，结果要能拿出东西接受检查。

按《安全生产责任保险事故预防服务规范》的分类，事故预防服务主要包括四类：隐患排查、风险评估、教育培训、应急演练。其中前两类天然需要持续性，因为现场风险是动态变化的。

视频 AI 对应的正是隐患排查与风险评估这两类。安全帽与防护装备识别、烟火与抽烟识别、区域入侵与越线检测、人员倒地与离岗睡岗、跑冒滴漏与皮带跑偏——这些都属于隐患排查；告警频次统计、隐患热力分布、趋势变化则属于风险评估。

它适配的关键在于交付物形态：系统持续运行，自动产出带时间戳的告警记录、含画面证据的隐患抓拍、可导出的台账与统计报表。这三样恰好是评估时最想看到的东西——能证明什么时间、什么位置、发生了什么、后续有没有处理。

需要说明的是，视频 AI 是服务清单里的一项，不是全部。它做不了教育培训，做不了应急演练，也替代不了制度建设；温度、压力、气体浓度这类物理量仍然要靠传感器和检测仪。

如果要在年底前把这笔费用花得合规、有效，建议按三步推进：先翻保单和服务条款确认额度与范围，再把可查证的交付物写进合同，最后优先选择能对接监管系统、数据在线的方案。

延伸阅读：事故预防服务的交付物长什么样：从一次性报告到持续台账｜船舶制造修理企业安全专项整治：三大高风险环节，视频 AI 怎么接得住

10 月 16 日，应急管理部党委书记、部长张成中主持召开党委会议，强调加强第四季度各类安全风险分析研判，紧盯重点行业领域、重点场所，并要求坚持极限思维、底线思维，综合考虑超强厄尔尼诺事件影响，做好强降雨、森林草原火灾、低温雨雪冰冻等防范应对。此前 10 月 8 日的党委会议已指出，进入第四季度各类安全风险交织叠加。

随着冷空气南下，多地降温幅度达到 10℃ 至 16℃，部分地区出现降雪。对工业企业而言，低温带来的压力同时落在三个层面：设备上，露天管线、阀门、仪表引压管冻裂后引发跑冒滴漏；人员上，穿戴厚重、道路结冰导致滑倒风险上升；值守上，夜长昼短叠加节前排班，恰恰是巡查最容易打折的时段。

风险最高的时段，往往也是人盯得最少的时段。

围绕冬季”防冻、防滑、防火、防中毒”四项重点，倍特威视在视频分析侧的对应能力如下：

防冻方面，跑冒滴漏检测可对管道、阀门区域做实时分割，识别液体痕迹与地面异常积液，配合仪表读数识别，用于发现冻裂后果。需要说明的是，温度与压力仍需传感器测量，摄像头看的是”冻之后”，不是”冻之前”。

防滑方面，人员倒地识别配合滞留检测，用于发现滑倒后长时间无法起身的情况。实际部署中最大的挑战是误报——弯腰作业与倒地的姿态高度接近，需要叠加”人体中心点短时间骤降”和”倒地持续超时未起身”两条规则约束，误报率才会降到可用水平。

防火方面，烟雾与明火识别可在初起阶段报警，比传统烟感、温感更早；抽烟识别覆盖禁烟区域，消防通道占用检测与消控室离岗睡岗识别则守住两条管理线。

防中毒方面，区域入侵、滞留计时、人员倒地与防护装备识别可以管住”擅自进入””单人滞留””超时未出”等流程性隐患。但气体浓度是否达标只能靠检测仪判定，视频分析不能替代”先通风、再检测、后作业”。

四季度剩余时间不足两个月，我们建议的落地节奏是三步：先盘点已有点位做利旧接入，再挑两到三个高频高风险场景跑通”识别—告警—处置—反馈”闭环，最后按风险分级把告警推送到能处置的人手里。安全生产数据涉及厂区布局与作业流程，多数企业选择私有化部署，视频流与分析结果不出厂区。

倍特威视自 2011 年起专注工业场景 AI 视频分析，以安全帽佩戴识别、烟火检测、行为识别等自研算法为核心，兼容 GB28181 / RTSP 接入，支持边缘与中心两种部署方式。

完整版分析请见：四季度低温雨雪冰冻将至：厂区”四防”，视频 AI 能接住哪几环

参考来源：应急管理部党委会议新闻稿（2026 年 10 月 8 日、10 月 16 日）

延伸阅读：冬季厂区做视频分析，我们通常先问这五个问题｜倍特威视 AI 视频分析算法中心

2026 年 10 月 16 日，应急管理部举行季度例行新闻发布会。新闻发言人、新闻宣传司司长申展利在通报“深化重点行业领域治本攻坚”时表示：开展船舶制造修理企业安全专项整治，督促各地各有关部门对各类船舶制造、修理企业全面排查，重点整治有限空间作业、起重吊装、危化品储存使用等高风险环节问题隐患。发布会同时提示，四季度历来是事故高发期，部分企业易出现抢工期、赶进度、超能力生产等情况，事故风险加剧。

一、三个环节的共同点：制度写在纸上，执行落在人身上

船厂作业面分散、交叉作业多、外包队伍流动性大。有限空间的进出与监护、吊装警戒区的边界、涂装库房的烟火管控，恰恰是制度能查到、过程查不到的三处。

二、倍特威视可覆盖的能力

武汉倍特威视系统有限公司自 2011 年起专注工业场景的 AI 视频分析，核心算法自研。围绕本次整治的三个环节，可提供以下能力组合：

有限空间作业

舱口监护区域的离岗、睡岗识别，人员滞留计时，舱内人员倒地识别，人员进出记录留痕。监测重点放在舱口而非舱内，布点成本低、效果更稳定。

起重吊装

按吊装方案快速划定电子围栏，警戒区闯入即时抓拍告警，吊物下方人员停留识别，交叉作业人员聚集提示，并叠加安全帽与防护装备识别。

危化品储存使用

烟火初起检测、抽烟识别、库房通道与消防设施占用检测、库区防护装备识别。在涂装库房这类场所，抽烟识别往往比烟火识别更靠前。

三、部署方式：利旧接入，数据不出厂

方案支持 GB28181 / RTSP 协议接入存量摄像头，无需大规模换设备；支持边缘计算分析盒与中心智能分析服务器两种部署形态；已完成欧拉、麒麟等国产操作系统环境适配。告警按风险分级推送，并可导出隐患台账，直接服务于整改跟踪与检查举证。

目前倍特威视的算法与平台已在智慧工地、智慧工业、智慧电力、智慧消防、智慧水利、智慧交通六大行业落地，服务地铁、石化、电力、城管、校园等场景客户。

针对本次专项整治，倍特威视提供基于现场视频的场景评估：企业可提交作业面视频或场景描述，由技术团队输出算法选型与点位建议。三类高风险环节的算法边界、落地路径与四个常见误区，详见 船舶制造修理企业安全专项整治技术解读；算法能力清单参见 智慧工业解决方案。

落地时的点位选择经验——先做涂装库房还是先做全厂、为什么只盯舱口而不盯舱内，可见 涂装库房与货舱舱口：船厂安全整治中先做哪两个点。

信息来源：应急管理部 2026 年 10 月 16 日季度例行新闻发布会（mem.gov.cn）

化工园区的风险管控难点通常不在制度是否健全，而在风险点分散、人员流动频繁、异常发现滞后。视频分析能补上的一环，是把关键区域的状态变化变成可实时处置的信号。

一、装置区人员合规

在反应釜、罐区、装卸台等区域，自动识别安全帽、防静电服、防护手套的穿戴情况，对未按规定着装进入作业面的行为实时告警，覆盖面由抽查转为全量。

二、动火与受限空间作业

动火作业区可做烟火与火花识别，并与作业票状态联动判断是否为违规动火；受限空间入口设置电子围栏，未经授权进入即时报警。这两类环节是事故高发点，也是监管重点。

三、危化品车辆与装卸

对槽罐车进出、停留时长、装卸区人员数量做监测，识别超速、违停、人员异常聚集等情况，装卸环节还可检查接地线是否连接到位。

四、周界与应急通道

周界翻越、消防通道占用、应急物资被遮挡，都是日常检查容易遗漏但后果严重的项。用视频做常态化监测，比定期巡查更能维持状态稳定。

上述四类能力可按需分批建设，通常先做装置区人员合规与动火管控。相关算法配置与适用条件参见 行业解决方案。支持私有化部署，数据不出厂区。

防汛抗旱工作长期依赖人工巡查与点位上报，覆盖范围与时效都有局限。视频分析的作用不是替代水文遥测设备，而是在既有监控点位上补充一层“看得见”的风险判断。

一、水位与水尺识别

通过读取现场水尺，或判断水面与固定参照物的相对位置，自动换算水位读数并设定多级阈值，达到预警值时推送值班人员。对已安装标尺的中小水库、灌渠与城市下穿隧道，这是一种成本相对较低的补强手段。

二、渗漏与管涌迹象

坝体背水坡、堤防脚槽出现局部渗水或水流浑浊时，画面纹理与正常状态存在差异。此类识别需要结合具体点位做样本积累，适合在高风险坝段针对性部署，作为巡查的辅助线索。

三、人员风险与漂浮物

汛期常有群众靠近泄洪口、河道观水，或水面出现大量漂浮物影响行洪。前者可划定禁止区域做入侵告警，后者通过水面变化判断堆积趋势，为清漂作业争取处置时间。

需要说明的是，视频分析的检测结果应作为巡查线索而非唯一依据，关键判据仍需与水文监测数据交叉验证。防汛抗旱视频分析解决方案列出了上述场景的适用条件与常见的环境因素限制。

输电线路跨度大、沿线环境复杂，外力破坏一直是跳闸事故的主要成因之一。传统人工巡检周期长，很难覆盖施工活动最频繁的窗口期；而视频分析的价值，是把“定期巡检”补充为“持续值守”。

一、施工机械外破

吊车、泵车、挖掘机、打桩机等大型机械进入线路保护通道时，系统自动识别设备类别并测算其与导线的大致距离，达到阈值即告警。相比单纯的活动检测，先识别机械类别能明显减少树枝晃动、飞鸟经过带来的误报。

二、异物挂线

风筝线、塑料薄膜、广告布等搭挂物体积小，但后果严重。基于导线走向做形变与悬挂物检测，配合夜间补光，可以在较低照度下保持一定的检出能力。

三、烟火与山火

林区区段可在铁塔上部署烟火识别，重点是尽早发现起火点，而不是等火势扩大。识别结果叠加杆塔坐标后可直接推送给抢修人员，减少现场确认的时间。

四、变电站巡检辅助

在变电站场景，视频分析可用于人员合规识别、周界入侵、设备外观异常（如渗漏油迹、异物、表计读数）等例行检查项，与巡检机器人形成互补。

实际推进时，通常先选取外破高发区段做试点验证。电力输电线路智能视频分析应用对各类典型隐患的适用条件与局限做了进一步说明。

多数工厂已经完成监控系统的高清化改造，但视频仍以“事后调阅”为主：画面靠人盯，异常靠举报，事故之后再回放。要让已有的摄像头产生管理价值，关键通常不是再加多少设备，而是在既有视频流上叠加识别能力。

一、作业合规管控

在车间、仓库、装卸区等作业面，通过视频分析自动识别安全帽、工作服、反光衣、防护手套等的佩戴情况，重点区域还可扩展到口罩与护目镜。违规行为实时截图留证，直接对接班组长与安全员的处置流程，把“抽查”变成“全量”。

二、危险区域与作业边界管控

对配电房、危化品暂存区、行车作业半径、检修隔离区等设定电子围栏，人员或车辆非授权进入立即报警；针对有限空间、高处作业等高风险环节，还可结合作业票状态判断是否存在违规闯入。相比传统红外对射，视频方案受光线与遮挡影响更小。

三、设备与环境状态识别

烟火检测可覆盖车间动火区域与仓库；跑冒滴漏、液位异常、传送带跑偏等设备异常同样能通过画面变化识别。对没有远传接口的老旧仪表，还可以用摄像头读取表盘读数，避免人工抄表的滞后与疏漏。

四、人员行为风险

倒地、长时间静止、离岗睡岗、翻越护栏等行为识别，主要用于值守岗位与夜间班次。这类算法通常需要与时间规则结合使用，避免对正常休息造成误报。

上述四类能力可以按需组合，不必一次上齐。工厂监控智能化升级服务方案围绕这四类场景做了细化配置，可作为选型时的参照。

林区的监控条件和厂区完全不同：没有现成的网络与供电，点位之间相距很远，而误报一次的代价是一趟昂贵的出车。所以在森林防火视频监控这个场景里，真正难的从来不是”能不能识别出火”，而是三件更靠后的事——能不能更早发现、能不能说清位置、能不能接上处置。

一、第一道关口：烟在前，火在后

明火最容易识别，但等到画面里出现明火，留给处置的时间往往已经不多了。真正能争取时间的是阴燃阶段的烟，而它恰恰最难：在远距离的画面里只有几十个像素，颜色淡、边缘散，很容易被清晨的山雾、水面的蒸发气和扬尘混淆。入夜之后情况又反了过来，可见光基本失效，需要热成像通道接手。因此实际配置通常不是单一算法，而是“白天看烟、夜间看热”的双通道组合，各自承担不同时段的任务。

二、第二道关口：报警容易，定位难

一个摄像机画面能告诉值班人员“好像有情况”，却很难直接给出精准坐标。林区地形起伏明显，画面上一处烟点换算到实际地面位置，偏差几百米并不罕见。常见做法是把点位自身的坐标与云台的方位角作为参数参与换算，有条件时再引入相邻点位的交叉视角做交会修正。这一步如果做不好，前端识别再准确，后续处置依然要花大量时间在“到底在哪”上。

三、第三道关口：报警之后接给谁

森林防火的闭环不在算法，在响应链条。报警信息到达值班端之后，需要有明确的责任人、有现场初判的标准、有确认与反馈的记录。不少项目上线后效果不明显的真实原因往往就在这里：火情报出来了，但没人确认、过程没有留痕、事后也分不清责任，一段时间后系统就逐渐被闲置了。

这三道关口共同决定了一套系统上线之后能不能真正用起来，选点时也建议先从“最容易蔓延、最难到达”的区段切入。护林防火视频分析解决方案对双通道配置与报警联动的具体做法做了进一步说明。