數(shù)字化轉(zhuǎn)型是目前明顯的趨勢，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)從錦上添花發(fā)展到必須要做的階段。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，行業(yè)市場也發(fā)生了一些顯著的變化，其中一個就是客戶對數(shù)字化解決方案的需求和理解更深，愿意積極投資。

　　尤其是在安全監(jiān)督方面，在化工廠、施工現(xiàn)場等企業(yè)的數(shù)字授權(quán)下，安全管理已經(jīng)從被動豁免轉(zhuǎn)變?yōu)楸ＷC安全生產(chǎn)、提高生產(chǎn)效率的重要措施。這種需求的變化為人工智能在行業(yè)中的應用提供了更好的市場環(huán)境，但是如何才能抓住這些市場機遇呢？幫助用戶解決實際問題是未來發(fā)展的關(guān)鍵。

　　安全生產(chǎn)保護勞動者的安全、健康和企業(yè)/國家資產(chǎn)是社會生產(chǎn)力發(fā)展的基石。近年來，隨著數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展和人工智能技術(shù)的不斷進步，智能安全生產(chǎn)已經(jīng)成為行業(yè)發(fā)展的重要趨勢。人工智能預警技術(shù)作為智能安全生產(chǎn)的重要組成部分，廣泛應用于工業(yè)、交通、餐飲、消防等行業(yè)。生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)和信息可以通過分析、判斷和預測來預警生產(chǎn)過程中可能發(fā)生的事故和隱患，從而提高生產(chǎn)過程中可能發(fā)生的靈活性和可靠性。

　　AI智能預警系統(tǒng)安全生產(chǎn)挑戰(zhàn)

　　雖然人工智能預警系統(tǒng)的安全生產(chǎn)已經(jīng)廣泛應用于工業(yè)、交通、餐飲、消防等行業(yè)，但人工智能技術(shù)所需的高計算能力和高要求的網(wǎng)絡基礎(chǔ)設施給企業(yè)帶來了更高的成本壓力，這是企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)之一。此外，邊緣計算技術(shù)的應用已經(jīng)成為系統(tǒng)不可或缺的一部分，因為安全生產(chǎn)涉及到復雜多變的環(huán)境因素和各種設備的監(jiān)控，需要在邊緣端收集和處理數(shù)據(jù)。邊緣計算技術(shù)的實現(xiàn)也需要相應的硬件和軟件基礎(chǔ)。

　　近幾年來，盡管各種生產(chǎn)安全事故和死亡人數(shù)逐年減少，但絕對數(shù)量仍然不小，安全生產(chǎn)監(jiān)督面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)：

　　監(jiān)督管理：生產(chǎn)事故頻發(fā)，執(zhí)法難度大，傳統(tǒng)平臺簡單，無法收集有效數(shù)據(jù)進行報告，給監(jiān)督管理部門帶來巨大壓力。

　　建設：現(xiàn)成方案與業(yè)務的匹配程度不夠，預算有限，需求不斷增加。

　　使用方面：在使用方面，規(guī)章制度難以有效實施，人為參與必然存在盲點和漏洞，成為安全生產(chǎn)管理的瓶頸。

　　同時，在人工智能安全生產(chǎn)預警方案中，硬件基礎(chǔ)設施的計算能力、可擴展性、穩(wěn)定性和安全性面臨著越來越復雜的應用場景和應用負荷轉(zhuǎn)移到邊緣的巨大挑戰(zhàn):

　　計算能力：隨著安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)和應用場景的增加，邊緣計算中需要處理和分析的數(shù)據(jù)越來越多，這使得邊緣終端需要更強的計算能力來保證數(shù)據(jù)處理的效率和實時性。

　　可擴展性:此外，對應用場景和設備負荷的需求也在增加，這就要求邊緣終端設備具有較高的可擴展性，以應對日益增長的應用負荷。

　　穩(wěn)定性:安全生產(chǎn)的執(zhí)行環(huán)境復雜，邊緣終端安裝在惡劣的部署環(huán)境中，如炎熱、低溫、高濕度、狹小空間和大灰塵。邊緣終端需要高可靠性和環(huán)境適應性，邊緣終端需要高穩(wěn)定性和容錯性。當邊緣基礎(chǔ)設施面臨各種故障和異常時，需要能夠快速診斷和恢復故障。

　　安全性:邊緣計算涉及的數(shù)據(jù)和信息具有較高的保密性和安全性要求。為了保護數(shù)據(jù)的安全和隱私，邊緣終端和邊緣基礎(chǔ)設施的安全性需要采取一系列的安全措施進行評估和管理。