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 小雕 发表于: 2022-4-29 07:49:16|显示全部楼层|阅读模式

[2022年] 用AI守护安全

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源自:雷锋网
  2001年4月28日,国际劳工组织首次举办了“世界工作安全与健康日”纪念活动。
  该活动最早可追溯到1983年4月上旬,加拿大两名劳工活动家科林·兰伯特和雷·森特斯,在驱车前往工会参加会议时,被一名因公殉职的消防员的送葬队伍拦住了。葬礼隆重而肃穆,所有人都在为逝去的消防员默哀,他们也自发地参加了此次追悼活动。
  悲情之余,两名劳工活动家忽然想起:每年因工作而死亡的工人数以万计,但却没有获得类似纪念的荣誉。而在艾略特湖,那里的钢铁工人协会的成员们,每年都为死于暴露的铀矿工举办“工人纪念日”。
  受此影响,他们在会上提出了举行“全国哀悼日”的提议,以征求工会的支持。当年,在加拿大公共雇员工会(CUPE)的年度大会上,该项提议被顺利通过,加拿大劳工大会于次年效仿。
  1990年12月,加拿大议会正式通过了《工人哀悼日法案》,将每年的4月28日定为“工人哀悼日”。
  在这一天,工人们点上蜡烛、戴上丝带和黑色臂章,为那些因工作而受伤乃至失去生命的人们默哀,并重申对改善工作场所健康和安全的承诺──以防止更多的因工作而死亡、受伤和疾病。
  2001年,国际劳工组织正式将4月28日确定为“世界工作安全与健康日”,用以纪念那些在工作场所受伤或死亡的人,同时提醒人们注意职业健康和安全。
  时至今日,“世界工作安全与健康日”纪念活动已历22届,尽管人们的工作环境有了很大改变,但根据2021年世卫组织和国际劳工组织首次联合发布的调查,2016年仍有190万人因工作死去,相当一部分人因工作安全没有保障而殒命。
  而在国内,安全事故时有发生,从2015年天津港爆炸事件,到19年江苏响水化工安全事故,再到22年衡阳“1.8”火灾,已导致无数人失去生命,造成严重的人财物等损失。
  国家统计局数据显示,2021年,我国全年各类生产安全事故共造成26307人死亡。而在各种安全事故的背后,操作不规范、发现不及时等问题异常严重,直接对工作人员的生命安全带来威胁。
  过去一段时间里,政府先后出台了对应政策,加强企业安全生产管理,并多次修改《安全生产法》,有效降低了安全生产事故。然而,仅仅有事后问责是远远不够的,必须辅之以行之有效的技术手段,将安全管理深入到生产的各个环节,才能进一步降低事故发生的概率。
  在此背景下,各类人工智能企业开始探索用AI技术,来赋能企业安全生产管理。
  “我们正是看到业界很强的痛点,保护员工、工人的安全、保障工厂安全运营是每一个企业主所希望的。既然能够通过AI技术规避关乎人身生命的问题,我们希望中国的每一个工厂都通过AI监测以实现零事故零伤亡。”360OS CEO周志鸿说。
从事后复盘到提前预判:安全管理形成完整闭环
  在传统的企业安全管理思维模式中,复盘通常是事故发生之后,根据事故调查原因、管理存在的问题对相关人员进行追责,再反馈到经营管理层面,以条令的形式对生产员工、管理者形成约束,要求其规范操作,以此来降低未来发生事故的可能。
  该模式的弊端在于:反馈具备滞后性。
  没发生安全事故时,企业管理者或员工并没有意识到潜在的问题,而当事故发生之后,才建立相应的操作标准、流程规范、应急预案等,但已经造成的生命安全与损失,是不可挽回的。
  这种“支一下,动一下”的被动式安全管理模式,虽然在一定程度上对避免事故再次发生有积极作用,但却存在很大漏洞,缺少了预判这个环节。
  所谓预判,是提前将可能导致事故的隐患扼杀在萌芽状态,以及当事故发生初期,就快速感知并消解掉。
  也就是说,在处理事故本身的同时,不能只注重事故结果本身,还要总结经验,把事故发生的原因、征兆、苗头──也就是隐患等进行排查处理,防止类似问题的重复发生。
  这种关注隐患来避免事故的思路源于“海恩法则”。“海恩法则”即“每一起严重事故的背后,必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。”它最早源于航空界飞行安全,如今也逐渐引入到各个领域的安全管理。
  以4·3清远铝加工企业爆炸事故为例:
  2022年4月3日上午11点左右,广东清远清城区源潭镇广东精美特种型材有限公司熔铸二号车间9号铸造井发生了爆炸事故,造成了4人死亡,1人重伤,现场成为一片废墟。
  经初步调查判断,事故原因是现场工人违反操作规程,现场监护人员擅自脱岗。11时9分50秒时擅自脱岗,9号井铸造现场长达2分4秒无人监护,模盘右端其中一个结晶器铸穿导致铝液泄漏长达1分32秒没有被发现,也没有及时处置。大量高温铝水流入铸造深井,造成铸造深井的冷却水瞬间气化产生爆炸,爆炸再次引起邻近的铝加工铸造深井爆炸。
  在该事故中,如果能够早发现,及时处理,那么就能避免人员伤亡及财产损失。但不幸的是,并没有人发现,因此酿成惨剧。
  如果做一个复盘,监控设备无人值守显然是核心问题,这个问题也让企业非常头疼。
  在许多场景下,全天候24小时有人值守是可选解,却不是最优解。
  一是企业为此要付出高昂的人力成本;二是人的精力有限,面对无数个摄像头,很容易产生疲劳,不一定能实时动态地观察到每个场景发生的情况,在安保人员出现懈怠或特殊情况(如短暂外出、睡岗),也会造成监管漏洞。
  基于这些痛点,各类工厂纷纷开始与人工智能企业合作,探索使用AI技术来提前预判事故。
  例如,在前端摄像头捕捉到画面之后,由AI算法判定是否存在安全风险,一旦检测到危险,那么系统就会发出警告,上传至管理平台,并通过终端(手机、广播设备)等直接给当事人发出警示消息,以快速解决问题。
  在“4·3”事故中,监控设备已经发现工人违规操作,但系统缺少AI能力,并不能快速做出反应,从而导致事故发生。这类问题,实际上可以通过AI来避免的。
  “AI技术的运用,实际上将安全管理从事后,提前到了预判环节,而以AI能力为核心的安全管理新方法,正成为企业新的选择。”
  奇络AI监测产品负责人袁振华告诉雷峰网,AI、大数据、云服务等新技术,使得企业对跨区域工厂进行全时段、全空域进行实时监测成为现实;利用新技术,企业可以从源头上发现、消除各类安全隐患。
  为此,奇络AI推出了“工厂安全管理解决方案”,助力企业实现对生产安全的闭环管理,给工人、工厂带来安全的同时,也实现了降本增效。
工厂安全管理解决方案:全栈式AI赋能
  雷峰网了解到,该解决方案产品网络架构共分三层:感知层、计算层、应用层。
  感知层即前端摄像头,用以捕捉实时视频数据,随后传输至计算层;在计算层,主要通过AI边缘计算服务器,对获取的视频数据进行AI分析,以判定是否发生安全风险,并同时将分析结果传送至应用层;而在应用层,一旦AI算法判定存在安全风险,将会通过大屏幕、小程序或者广播系统,及时通知、处理。
  简而言之,就是将安全管理形成了“感知-分析-告警-处理”的闭环。
  闭环之内,奇络AI对每一个环节都进行了升级改造,使其成本更低、效率更高。
  在感知端,奇络AI通过标准协议在原有视频监控系统上进行无损升级,并且适配市场上所有主流品牌摄像头的视频格式,企业无需再重新购买、安装摄像头,能够节约感知设备的铺设成本。
  计算层,奇络AI推出了AI边缘计算服务器,作为核心计算单元。
  使用边缘侧方案的好处在于:一是数据不用上云,减少上云成本,同时避免数据泄露风险;二是反应快,检测到风险之后即刻反馈至应用层,适合突发情况;三是部署了多种AI算法,适用于不同场景,能够及时部署、快速使用。
  应用层,该解决方案产品提供多种对外接口,企业可通过云平台对接各类AI数据,并且支持打通企业的其他系统,为企业安全管理提供全栈服务。
  整个闭环之外,对于To B场景碎片化问题,奇络AI也给出了对应的解法。
  首先在算法方面,奇络AI提供丰富的场景算法集,企业可在部署产品之后,根据自身痛点场景,选取合适的算法,即装即用。
  “对于许多企业,他们想要的是成品,而非半成品,要能够直接投入使用。”袁振华表示,传统企业没有AI能力,因此提供算法集,是解决碎片化需求的重要方式。
  在数据方面,奇络AI已经积累了亿级的工业安全算法数据,为算法开发、产品研发提供来自企业生产一线的场景数据,能反映企业生产的真实痛点。
  以某大型设备制造商为例,整个生产车间非常大,由于员工安全意识淡薄,出现很多不规范操作,造成了一定数量的人员伤亡与财产损失。
  在接入奇络AI工厂安全管理解决方案之后,通过摄像头,能够实现24小时无间断并且无死角的监控,并且能够检测到工人的不规范操作,例如未戴安全帽、吸烟、违规堆积物料等,直接通过广播系统提醒员工,注意安全、纠正行为;同时,该分析结果也会上传至云平台,让管理者实时掌握现场安全生产状况。
  最终,该工厂的事故率同比下降了90%,近半年未出现伤亡事件。
  据袁振华介绍,该解决方案有三大特点:
l场景多、落地应用多
  360OS奇络AI拥有亿级的工业安全数据库,覆盖90%以上的工业安全场景,其中烟、火苗烟雾、接打电话、玩手机、安全帽场景的算法准确率和场景适应性极具竞争力,定员值守、人流统计、人数统计、通道堵塞、车辆跨越等场景算法在业内也有领先优势,现已落地了面向制造、能源、化工、集装箱、电力等行业场景的商用算法累计百余种,其他各类应用场景数据累计上亿张。当前,这些场景及相应的场景算法,仍在根据用户企业的不同需求和运营反馈,快速开发和迭代当中,更能根据用户企业独有的管理和运营逻辑,实现功能插件化,可独立升级,真正做到解决用户痛点。
  360OS奇络AI是国内工业场景落地案例超百余个的工厂安全管理方案,目前已落地覆盖汽车、集装箱、通用设备制造、畜牧、电子制造、化工、能源、电力等多个行业。
l利用多条件判断等策略提产品的实际表现
  360OS奇络AI的与众不同之处,是其在保证安全管理场景更广覆盖、更精细化监控的基础,研发并成功落地了一套可根据不同安全场景定制,且综合考虑了包括监测时间、监测空间、器材使用情况、事件发生概率、生产流程工作逻辑、工厂特殊要求等众多要素在内的多条件判断策略,从而让输出的监测结果更符合用户企业需求特点,对当前场景的安全评估更具针对性,让安全生产管理真正做到“智能”。
l支持边缘侧的规则引擎,在边缘侧实现与IoT的多场景联动
  在生产过程中,工厂环境、各类设备人员之间总是进行着数量大且复杂的交互,这些交互被IoT系统记录下来形成了海量的数据,如何快速处理和研判这些数据、输出有效管理方案、必要时让安全场景中的设备和人员及时联动,都是安全管理工作的重中之重。
  360OS奇络AI的核心优势之一,是支持边缘侧的规则引擎,可在边缘侧实现与IoT的多场景联动。这就意味着,使用奇络工厂安全管理方案后,AI视觉算法识别到的信息与传统物联IOT设备采集的数据将有机结合,构建出智能化的、处理复杂安全场景的指令模型,指挥各类处于联动状态的设备根据指令高效协同工作,可以同时满足安全生产管理中所需的敏捷性、实时性、智能性、数据优化等方面的关键需求。
  除了在产品侧发力以外,为了能够针对客户需求进行快速定制化交付以及产品研发,奇络AI在组织和技术架构上,也具备比较优势。技术总监程力行这样介绍奇络AI的技术团队:
  “我们是项目化团队,包括产品、研发、测试、交付,整个生产闭环都由团队统筹负责。”
  这样做的目的在于,打通传统企业存在的部门壁垒,提高沟通效率,快速响应需求;而对于整个团队的考核,则以结果为导向,整个团队为结果负责,也就减少了团队内耗。
  组织之外,在技术架构层面,奇络AI基于360的技术基础,研发出了AIoT OS,建立起底层技术框架。
  该框架下,设备端的OS是具备互联网运营管理,可进行动态升级的,新场景算法开发完毕之后,即可下发至设备端,更新之后就能投入使用;而在云端,通过参数配置就能实现对应功能,并不需要做二次开发,提高了交付效率。
  整个云端架构,是基于物联网平台设计、支持分布式和集群化管理,系统安全、稳定、可靠、可扩展,支持私有化快速部署。
  “从团队和产品架构上,都支持快速迭代开发,以此来适应企业对产品快速交付、快速使用的需求。”
AI守护安全背后:技术造福人类
  过去二十多年,在安全生产领域,随着我国《安全生产法》的三次大调整,事故起数、因安全事故导致的死亡人数持续下探,总体呈平滑的“L”型趋势,近年来已趋于平缓。
  这说明,通过政策要求来控制工业生产安全事故的路径效果逐渐减弱。
  换句话说,安全生产管理正由政策导向型,转变为技术导向型。
  “传统的方式已经很难满足现代化的生产环境,在平缓期,通过技术手段来消除安全隐患,进一步降低事故、保护员工生命安全,将事后监管转变为事前预防,才是最有效的方式。”
  比如,之前主要通过人力巡检的方式,发现、处理安全风险,效率低而成本高;现在通过AI监测,可以监测整个工厂安全,看得见与看不见的,都可以通过数据处理呈现出来,帮助企业做好事前管理,消解潜在的安全隐患。
  对于员工来讲,在AI的赋能下,通过算法检测生产员工的违规操作,并提醒其纠正错误行为,从源头上杜绝安全事故发生的可能。
  但不论是企业还是员工,安全生产管理的核心,都是以人为本,这正是技术本身的目的:造福人类。
  今天,正好是第22届“世界工作安全与健康日”。
  22年前,人们缺少相应的技术、装备来守护工作安全;22年后,AI、大数据、云计算等技术日新月异,为人们安全生产提供了新的保障。
  “工厂零事故零伤亡。”
  这既是奇络AI的愿景,也是一直坚持做的事情。奇络AI负责人张明臣表示,在用AI技术守护安全生产、造福人类的路上,奇络AI也将持续迭代场景算法、技术,提供低成本、高效率的产品。
  见远,行更远。
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