安全生产隐患排查大模型
安全生产隐患排查大模型是整合了企业基础信息，融合了安全知识库，和多种媒体数据的大型人工智能模型，能实现安全生产中的实时隐患识别、事前风险预警，以及事中处置，事后建立事故台账，形成一个闭环流程，让安全生产管理更智能和高效，为企业建立数字化安全屏障 。
模型的核心作用
传统的安全管理模式是事故发生后，再进行处理，这种方式存在效率低、预警慢等各种问题，安全生产隐患排查大模型正是为了打破这一僵局，实现从事后处理到事前预警的转变。
风险预警
在工厂里面的关键区域，和容易对周边造成较大伤害的关键设备上安装对应传感器，记录生产过程中环境和设备运行时的各项数据；识别安置在工厂内的各处监控视频画面，判断工厂内是否有人员的非法活动和野生动物的存在，以及可能造成的风险隐患。
风险预警的两个例子：
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监控画面：视频监控记录工厂内的关键设备的工作状态，以及工作人员的操作流程，系统会检测画面内的人员是否存在违规行为，如果存在违规行为，系统将会发出预警。
- 设备数据：收集工厂关键设备上安装的对应传感器所收集到的数据，如温度、压力、流量等，同时还会比对之前的历史数据，用以预测是否存在潜在故障的可能性。
知识管理与问答
系统根据国家法规和行业专业知识库生成标准化的检查清单，来处置合规性文件，辅助企业规范应对风险，在安全检查中获得高分。
隐患排查处理
系统合规性审查和隐患排查管理，降低企业的巡查用人成本，并与预警系统联动，可监督安全人员在处理隐患过程中的合规性。
隐患排查的两个例子：
- 系统审查是否符合我国最新的安全生产法律法规，如不符合，系统会给出符合新规定的修改建议。
- 如果在隐患巡查报告中统计到高频出现的问题，系统将进行归类分析，为之后企业安全人员的决策提供数据支持。
优化应急预案
优化案例：
- 系统模拟“储罐区泄漏”事故，推演储罐区泄漏时液体或者有毒气体的扩散路径，疏散人群，提出处置方案，检验应急预案是否仍有优化空间。
应用场景
智能巡检：硬件设备检测数据，系统识别数据异常，生成隐患工单，记录操作人员的所有操作，识别隐患处置是否合规，并自动完成闭环。
24小时智能监测：识别视频中的操作人员日常工作行为，在进行危险作业时，如果发现有可能造成事故的违规操作，将自动触发报警；智能识别出现在工厂地域的野生动物，对可能影响设备安全运行的场景，提醒相关人员前去处理。
封闭化管理：通过卫星和移动信号实现人员定位功能、人员偏离操作区域和违规聚集等行为。