【编者按】
6月是全国“安全生产月”。钢铁行业工况复杂、隐患隐蔽，历来是全国安全生产监管的重点领域。
随着数字经济与智能制造深度渗透冶金领域，数智化技术已成为钢铁行业破解安全治理难题、筑牢本质安全防线的核心抓手。但在行业智能化转型落地过程中，各类认知偏差与落地乱象并存，不少企业的智能安防系统沦为“摆设工程”，催生了智能化是安全治理“万能药”或是“花架子”的两极争议。
立足行业安全生产新形势、新挑战，数智化到底能否真正破解钢铁企业高危场景管控难题、压降安全事故，从源头夯实安全根基？围绕这些疑问，智能制造版将推出两期专题，分别从专家访谈和企业视角，探寻数智化赋能钢企安全生产的实践路径。本期为第一期， 听听行业专家如何用妙趣横生的语言拆解智能化与安全的关系。
中国冶金报社
记者 樊三彩 报道
智能化浪潮之下，钢铁行业的安全管理正在经历怎样的变化？新技术到底是“万能药”，还是“花架子”？近日，带着这些问题，《中国冶金报》记者专访了中天钢铁旗下江苏皓鸣信息科技有限公司主任工程师李昕昱、中天钢铁集团（南通）有限公司安全保卫处处长李红斌。以下为访谈实录，发表时有删节。
“智能化是好工具，但别把它当救命稻草”
《中国冶金报》记者：大家都说钢铁行业作业风险高，钢铁行业具体有哪些高危场景？您认为数智化是否真的减少了安全事故？
李昕昱 李红斌：干安全这行的都清楚，钢铁厂的危险是刻在工艺骨子里的。应急管理部10号令和“钢八条”基本把重大隐患点都划出来了。拿我们中天钢铁南通基地来说，虽然是个新厂，但梳理下来，真正的“要命”风险集中在7个方面。
一是高温熔融金属。铁水、钢水温度达1500多摄氏度，一旦出事就不是“伤”的问题，是“没”的问题。我们公司有一句话，即“抛开安全谈指标，成绩再好也是零”。
二是煤气。高炉、焦炉、转炉出来的煤气，一氧化碳含量高，毒性大，无色无味，漏了你都不知道。这也是我们推智能化最早、投入最大的区域。
其他方面包括：高空作业——料仓烟囱几十米高，巡检一趟就是拿命在走；起重吊运——天车吊着几百吨的钢水罐从头顶过，吊具出点问题就是灾难；有限空间——炉窑管道里充满毒气，每年全国都有因为下去救人把自己也搭进去的悲剧；粉尘爆炸——煤粉制备系统的浓度一旦到了爆炸极限，一个火星就够；还有机械设备打击——这个覆盖面最广，全厂到处都是传动设备、运转部件，哪天哪个螺丝松了飞出来，就是一起事故。
这7类，差不多包揽了钢铁行业八成以上的重大风险。
那数智化到底减没减少事故？我说实话——确实减了，而且减得不少。
我们南通基地建了一个现代化的的集控中心，离生产现场5公里远，把炼铁、炼钢、轧钢全流程都控在一个大厅里，原来在现场盯着的人，现在坐在大屏前盯着。你别小看这个变化—— 一个人从高温、粉尘、噪声环境里撤出来，本身就消灭了一大批潜在的人身伤害风险。
同时，我们把可燃有毒气体监测、AI（人工智能）视频识别、重大危险源在线监控全部整合进了一个平台，468个气体监测点、35个重点视频位、几百个重大危险源监测点，覆盖全厂在岗人员。数据不是摆在那看的，是跟报警联动、跟处置流程打通的。七大高危场景的风险管控，从“人盯”变成了“系统盯”，响应速度从分钟级提到了秒级。
说白了，智能化干的事，其实都是人能干但经常干不好的事——不是因为它比人聪明，是因为它不瞌睡、不偷懒、不走神。
《中国冶金报》记者：您很认可智能化对安全的价值，但行业目前有两种极端看法——“万能论”和“无用论”，您怎么看？行业距“源头消除风险”还有多远？
李昕昱 李红斌：这个问题问到点子上了。我在行业里经常听到两种声音：一种是上了智能系统，安全员可以裁一半；另一种是花了几百万元似乎就买了个大屏幕，还不如多招两个巡检工。两种说法我都不完全同意，但也都理解他们为什么这么想。
先说我自己的理解：智能化是最后一道“保险丝”，不是“主开关”。什么意思？安全靠的是三道防线：第一道是工艺和设备本身不出问题，这叫本质安全。高炉别塌、管道别漏、吊具别裂别断，这是根本。第二道是制度和人，规程要合理、人要守规矩、检查要到位。第三道才是智能化，前两道防线都没兜住的时候，系统帮你兜住。
我举几个我们厂的真事。
去年有一次夜班，一个外包工没戴安全帽就进了轧钢区域，现场安全员刚好去巡检另一边了，没看见。是AI摄像头在2秒内识别出来，直接在现场音箱喊话，同时把截图推到当班班长的手机上。班长跑过去一看，那人说“忘了”。你说这种事，靠人防防得住吗？防不住。人总有疏忽的时候，但机器不会。
还有一次，厂区某传动设备的运转噪声、振动参数缓慢偏离正常区间。虽然瞬时数据都在合格范围，但AI依托历史曲线研判出故障趋势，提前两天预警，检修后查出是轴承逐步缺油、出现早期磨损。这种渐进式机械隐患，仅靠人工巡检很难在初期发现。
所以，智能化的价值在哪？不是它比人高明，是它比人持续。但我必须说清楚另一面：智能化解决不了根本问题。高炉炉缸如果有设计缺陷，你装1万个传感器也拦不住垮塌；煤气管网如果材质本身就腐蚀严重，AI报警再快也只是告诉你要出事了，而不是不出事；员工如果打心眼里不把安全当回事，摄像头拍到他违章100次他也改不了。这些根子上的问题，需要的是工艺改造、设备更新以及安全文化的长期培育。这些东西，智能化一个都替代不了。
至于“源头消除风险”还有多远？我的判断是——路还很长，而且最难的不是技术。说3件事你就明白了。第一，很多钢厂的主体设备运行了十几年，要做本质安全改造，不是花多少钱的问题，是停不停得起的问题。1座高炉停产1天，损失就是几百万元。第二，行业里80%的事故跟人的行为有关。你把设备改造得再安全，架不住有人图省事翻栏杆、不挂牌就进设备。安全文化的建设，是5年、10年的事，不是上一个系统就能解决的。第三，老旧厂区的工况复杂程度，没到过现场的人根本想象不到——管线像蜘蛛网，空间窄得机器人转不了身，高温、高粉尘的环境让传感器半年就失灵。在这种地方搞智能化，比新建一个钢厂难10倍。
所以，智能化是好工具，但别把它当救命稻草。真把安全做好，还得从工艺、设备、人、制度4个维度一起使劲。
《中国冶金报》记者：那依您观察，数智化在哪些高风险场景效果最明显？有没有已经彻底杜绝的典型事故？
李昕昱 李红斌：效果最突出的是3类场景：煤气监测、高温熔融监控、人员违章识别。
煤气这块，我们原来的做法就是巡检工背个便携式检测仪，隔几个小时走一圈，再加上几个固定式报警器。问题是，巡检之间有盲区，万一是巡检工刚走就漏了呢？现在不一样了，我们在煤气区域做了密集的IoT（物联网）传感器部署，加上轨道巡检机器人按固定路线高频次巡回检测。这样，数据不是只在现场显示，是实时上传，AI可以在后台持续分析趋势，一旦有异常爬升，不等浓度超标就预警，同步触发排风和阀门联锁。原来靠人巡检的时候，从泄漏发生到发现，快则十几分钟，慢则几个小时。现在呢？秒级。效果摆在那：系统上线以来，煤气相关异常事件处置效率提升了9成以上，有效避免了事故的发生。
高温熔融这块更有意思。铁水、钢水泄漏的画面，靠人工监控其实很难，不仅视觉死角多，而且人盯着屏幕十几分钟就疲劳了。我们上了AI视觉识别之后，铁水罐、钢水包、中间包全程在“眼”下，再加上红外热成像，设备表面温度分布一目了然，哪里温度异常升高、哪里的耐火材料可能穿了，系统都能提前发现。我们还上了全球首套AI纯电无人铁水机车，搭配无人抓渣行车，把炉前、连铸这些最危险的岗位彻底无人化。炼钢工序现在是转炉一键出钢、下渣自动检测——以前这些操作都要人站在炉前，而现在，人在操作室里点鼠标就行。
人员违章识别这块，说实话让我挺感慨的。原来我们每天靠安全员满厂转、抓违章，累死累活，覆盖率也很有限。现在，全厂AI视觉监控加上人员定位和电子围栏——你没戴安全帽，还没进车间大门就被喊住了；你靠近危险区域，系统直接把定位信息推给区域负责人。上线半年后，现场违章率降了80%。不是说安全员可以睡大觉了，而是把他们从“抓违章”这种重复劳动里解放出来，去做更有价值的风险评估和系统改进。
但你问有没有“彻底杜绝”的事故——坦诚讲，没有。不过，我可以说两个已经基本杜绝的：一是未戴安全帽，AI视觉全覆盖半年之后，全厂再没发生过这类违章引发的人身伤害。二是设备误操作，我们上了智能操作票系统，所有设备操作必须线上开票、自动校验权限和条件，不满足就锁死操作按钮。这个系统上线后，设备误操作事故归零了。
但煤气中毒事故，我们只能说从每年若干起降到基本不发生，不敢说“彻底杜绝”。为什么？再密的传感器也有死角，再好的设备也会有故障，再智能的算法也不能预判所有极端情况。安全管理这件事，永远在路上。我们以前有个领导说过一句话我一直记得：安全没有功劳簿，昨天的成绩跟今天没关系。
“差距不在于‘买了什么’，而在于‘怎么用’”
《中国冶金报》记者：还有一个值得关注的问题，即使很多钢企上了智能安防系统，在效果上却差距悬殊，您认为根源在哪？“报警泛滥、安全员麻木”问题怎么破解？
李昕昱 李红斌：这个问题我得好好说说，因为它戳中了行业最普遍的痛点。同样一套系统，为什么有人用得好、有人用成摆设？我观察下来，差距不在于“买了什么”，而在于“怎么用的”。这里头有4道坎。
第一道坎是一把手的态度。智能化安全系统不像买台设备，装上就能转，它是一个需要长期投入、持续运营的东西。如果一把手只是把它当政绩工程、验收完就不管了，下面的人自然也就把它当电子看板。反过来，如果一把手真把它当工具用、天天打开看数据、看到问题直接追问，那这套系统的生命力就完全不一样了。
第二道坎是投入质量。我们行业有个非常不好的风气——低价中标。30万元的系统和300万元的系统，标书上的功能清单写得一模一样，你如果不懂技术，根本看不出差别。但实际用起来呢？便宜的摄像头清晰度不够、AI识别率上不去；便宜的传感器漂移严重，半年以后数据就没法用了；便宜的平台没有开放接口，你想跟别的系统对接根本接不上。最要命的是，买了便宜货之后领导觉得“安全智能化已经搞完了”，产生一种虚假的安全感，反而放松了真正的安全管理。
第三道坎是系统集成。安全数据如果不跟生产系统打通、不跟设备状态关联、不跟人员位置联动，那就是一座座孤岛。一个煤气报警弹出来，你不知道周围有几个人、不知道关联的阀门在哪个位置、不知道最近的安全出口在哪——这样的报警有什么用？真正有效的智能化，一定是一体化的：一个平台看到全局，数据在后台交叉验证，报警能自动触发一连串处置动作。
第四道坎是人。再好的系统，如果只有信息科两三个人会用，其他人一律不懂，那等于没有。
说说报警泛滥吧。这事儿我们踩过坑，教训挺深的。系统刚上线那会儿，为了保险起见，我们把所有传感器的报警阈值都设得很保守。结果一天报几百条，安全员的手机从早响到晚。一开始他们还每条都看、都去查，后来发现十条有八条是误报或者根本不需要处置的轻微波动，慢慢地就不当回事了。有一次真报警弹出来，当班安全员看了一眼就滑过去了——因为他已经形成了条件反射：反正又是误报。幸亏那次是白班、现场有其他人在，要是夜班呢？想想都后怕。
这件事给我们敲了警钟。我们后来做了4件事：第一，把报警分了六级。从“提醒”到“紧急”，不同等级推送给不同层级的人，对应不同的处置时限。第二，花大力气优化算法。引入环境补偿、建立设备运行基线、做趋势分析代替单点阈值，把误报率压到可接受范围。第三，建立闭环。每一条报警必须有响应、有处置、有反馈、有评估，超时未处理自动升级推送。第四，对所有安全管理人员做系统性培训。不是讲一遍PPT（幻灯片）就完了，而是实操考核、人人过关。
做完这4件事，报警数量从每天几百条降到几十条，而且每一条都是“有事”的。安全员重新信任系统了，因为他知道弹出来的东西值得看。
说到这儿，我想多讲一句。某煤矿事故之后，网上都在说“系统报警了没人管”，但我认为这背后有一个更深层的问题：为什么没人管？不是人懒，是长期的报警泛滥已经摧毁了人对系统的信任。如果你每天的报警有八成是无效的，不可能每条都认真对待——这是人性，不是责任心的问题。所以，破解报警泛滥，技术优化和组织管理必须同步做，光靠给安全员开会强调“要认真”是没用的。
《中国冶金报》记者：某煤矿出现事故后，有观点称“智能化程度越高，瓦斯爆炸风险越高”。您怎么看？效率与安全如何平衡？现阶段数智化无法管控哪些隐患？
李昕昱 李红斌：这话说对了一半，但结论是错的。
对的一半是什么？确实有一种“智能化”会制造新的风险点。比如系统建了但没人维护，传感器坏了不换，算法跑偏了没人调，大屏开着但数据是死的——这种“形式主义智能化”，除了花钱什么用都没有。更糟糕的是，它让人产生了“我们已经智能化了”的错觉，反而削弱了本来应该坚持的日常安全管理。这种智能化确实可能增加风险。
但能因此说“智能化本身有害”吗？不能。就像你不能因为有庸医就说医学有害。很多事故不是“智能化不够”，也不是“智能化太多”，而是“感知—决策—控制”这个闭环断了。系统感知到了风险，但从报警到有人做出决策、到执行控制动作，中间是断的。为什么断？因为组织机制没跟上。报警推送给谁？超时谁来管？处置流程是什么？这些东西如果没设计好，传感器再灵敏也是白搭。
这个教训对钢铁行业同样适用。我们现在的做法是：重要报警必须闭环管理——谁接收、谁响应、谁处置、什么时候完成，全程在系统里有记录，有超时升级机制。少一个环节，这条报警就挂在系统上消不掉，直到有人处理为止。
再说效率和安全。这两个名词在很多人脑子里是对立的，认为保安全就得牺牲效率。但干了这些年，我发现这其实是个伪命题。
真正的逻辑是：事故才是最大的效率杀手。一起转炉喷溅，光是设备修复和停产损失就是几百万元甚至上千万元，还不算人员伤害。你用1/10的钱装一套AI监控，防住一次就回本了。而且智能化很多地方是“一举两得”的——AI视觉既看安全违章也看生产异常，预测性维护既防安全事故也防非计划停机，智能排程既保安全间距也提升物流效率。我们厂有一个很直观的数据：上了智能化之后，不是因为“我们花了更多时间搞安全”导致产量下降，反而是因为“非计划停机减少了”导致产量提升了。安全做好了，效率不会差。
至于现阶段技术搞不定的隐患，我说4个。
一是数据基础不行。AI特别“挑食”，你喂给它的数据质量差，它做出的判断就不靠谱。钢铁行业的数据孤岛问题太严重了，不同工序、不同年代的设备，数据格式五花八门，想打通得花大功夫。我们光数据治理就搞了将近2年。
二是环境太恶劣。高温、高湿、粉尘、强电磁干扰——这些是电子设备的“天敌”。我们有些区域，摄像头的镜头3个月就被粉尘糊住了，传感器的精度半年就漂移。国产设备目前在这些极端工况下的稳定性，说实话还有不小差距。
三是AI的决策边界。机器擅长处理“见过的情况”——数据量够大、规律够明显的事。但安全事故很多时候是各种小概率因素凑到一起的“大风暴”，AI没见过这种组合，就判断不了。还有一类涉及价值判断的决策——比如让系统在“保设备”和“保人”之间做选择，这是AI永远不该越过的线。最后拍板的，永远得是人。
四是工艺本身的风险。这个最根本——管道材质会腐蚀，AI拦不住；钢结构会疲劳，AI治不了。这些需要的是冶金工艺的进步、材料科学的突破，不是IT（信息技术）能解决的。
“大企业做平台，中小企业抓要害，老厂区讲策略”
《中国冶金报》记者：在与您的交流中，我发现行业智能化管理其实有蛮多误区，您能谈谈并给一些建议吗？
李昕昱 李红斌：说到误区，我列几个真实案例，有些是同行交流聊到的，有些是我们自己踩过的坑。
第一个，也是最危险的——花小钱买了个“虚假安全感”。低价凑一堆摄像头和报警器，验收的时候功能列表一勾，全齐了。实际用起来呢？图像模糊看不清人脸，传感器数据跳来跳去根本没参考价值。更要命的是，管理层觉得“安全投入到位了”，该抓的日常管理反而松了。这种“智商税”式投入，比不投还可怕。
第二个，买了就当用了。花几百万元上的系统，信息部门装完就交差，车间没人会看、安环部门没人会用。两年之后你再去，大屏还在亮，数据全是几个月前的——因为传感器早就坏了却没人换。
第三个，技术迷信。有人觉得上了AI就万事大吉，开始裁安全管理人员、放松现场巡检，这绝对是大忌。智能化是帮你盯得更紧、反应更快，不是让你少操心。
第四个，跟风式改造。看隔壁厂上了个无人行车，自己也要上，也不管自己现场条件合不合适、人员能不能操作。结果花了大价钱却用不起来，最后成了摆设。
第五个，忽视数据。买了一堆传感器，每天产生海量数据，但从不去做标注、清洗、治理。AI模型在这样的“脏数据”上训练，越训练越傻。
第六个，只重建不重管。系统验收是起点，不是终点。算法要持续迭代、设备要定期维护、人员要反复培训。很多企业验收一过就觉得完事了，系统慢慢就荒废了。
那么不同类型的企业该怎么搞？三句话：大企业做平台，中小企业抓要害，老厂区讲策略。
大企业资金和技术底子厚，应该把重心放在“打通”上。不是再上多少个单点应用，而是把已有的系统全连起来，建一个真正一体化的安全管理平台。同时，必须建一支自己的运营团队，不要指望供应商帮你长期维护。要做3年、5年规划，别今天拍脑袋上个AI、明天又拍脑袋上个数字孪生。
中小企业说实话，别追“高大上”。先从最要命的地方下手，比如在煤气区域布几个靠谱的气体传感器，在关键出入口装几个能用的AI摄像头。可以考虑SaaS（软件运营服务）化的服务模式，按月付费而不是一次性砸几百万元。关键是人要会用——买系统之前先想清楚谁来管、谁来用。没人管，不如不买。另外，我真心建议中小企业抱团——几家凑在一起共用一个平台、共享运维团队，成本摊下来每家都不算高。
老旧厂区是最难的。我的建议是：先改高危点，别想一口气全覆盖。利用5G、边缘计算这些新技术减少布线，降低施工难度。最关键的是，能跟工艺改造绑在一起做的，一定绑在一起，一个区域一个区域来，改完一个、见效一个、再搞下一个。千万别搞运动式改造。
我在这个行业干了十几年安全工作，见过太多次“出了事才想起来搞安全”的怪圈。智能化当然好，但它最好的状态不是替你站岗，而是帮你把那些你知道该做但总是做不到的事真正落地。报警不光是告诉你出事了，更重要的是提醒你：有些事，该做了。
