持續深耕安全，不斷突破邊界
作者 | 秀松
編輯 | 余快
1980年5月，為了增強安全生產意識，我國第一次舉辦了「全國安全月」活動。
同月，政府、企業等主體開始通過事故警示教育、應急預案演練等方式來宣傳安全生產知識。
隨後，在2001年，國家經委、全國總工會等十部門正式將每年6月定為安全生產月。
時至今日，安全生產月已歷經21年。
21年間，伴隨著企業安全管理制度、宣傳的完善，工人的安全生產意識得到很大提高，安全生產事故發生率得到有效遏制。
據應急管理部數據顯示，2021年，全國各類生產安全事故總量同比下降9%。
隨著人工智慧、AIoT等先進技術的發展落地，利用先進技術分析事故原因，來實現對事故的預防甚至規避事故發生，已經成為另一種守護安全的重要手段。
近日，在與掘金志的對話中，大華股份智慧製造解決方案總監張衛昌和電力解決方案總監任群分享了大華對於用技術守護安全生產的見解和能力。
1、技術，安全管理缺失的一環
過去，企業在安全生產方面的工作主要聚焦於兩方面：
一是通過制度設計從管理上將安全納入生產環節之中；二是通過宣傳教育的方式，增強一線工人的安全意識、操作規範等，減少事故。
這兩種方式已經成為現代企業安全生產管理不可缺失的一部分，但由於生產場景存在複雜性、獨特性及不確定性，在實際應用過程中仍面臨極大的挑戰。
用先進技術守護生產安全，是可以通過外部力量來為安全生產增加一道新的「安全帶」。
舉個簡單例子：在未引用技術之前，工人的安全更多依賴於自覺，譬如做好防護措施、規範作業等，但人非機器，可能會出現忘防護、誤操作、未發現隱患等現象。在引入技術之後，相應的設備直接對工人的違規操作發出提醒，以及隱患報警等等，以一種全新的方式守護安全。
如今，越來越多的企業開始引入技術產品，來確保安全和高效的生產，這部分需求恰好是技術公司的藍海市場。
2、場景+成本，技術公司的兩大難題
有了市場，技術便有了落地的可能。
但技術落地並非易事，面臨著兩大障礙：場景和成本。
場景問題可從三個維度來理解：不同行業之間，同行業不同企業之間，同企業不同產線之間，對於技術的需求都是不相同的。
成本與場景向來都是共生的，面對碎片化場景，技術公司如果只能做定製化而無法復用，必然會導致高開發成本，這些成本傳導至生產製造企業端，也會影響後者的付費意願。
並且，對許多製造企業而言，成本的另一個需求是：儘量避免重複建設，即如何充分利用好已有的基礎設施，不至於造成浪費。
因此，技術公司面臨的並非是單一的技術落地問題，而是如何減少研發成本、使產品形成行之有效的商業模式，為企業實現降本增效的問題。
大華對該問題的解法分兩層：
- 合作層面
從企業實際情況出發，將預算、現場條件等因素考慮在內，先解決局部痛點，然後分層、分階段地進行改造。
- 產品、解決方案層面
依託企業數智化基座，大華開發了四大技術能力：一是構建4層軟體組件體系，使其實現高度復用；二是提供多種工具滿足場景應用構建，如零代碼工具；三是面向行業不同場景，打造了巨靈AI開發平台，降低算法開發門檻；四是提供物聯、AI、數據、業務的四層開放能力。
四大技術能力的基礎上，大華形成了完整的軟硬體產品體系。
硬體產品方面，產品業態涵蓋相機、空開等多種形式，在設計之初就考慮到不同的配置需求，支持行業標準協議；軟體產品則具備模塊化特性，企業可按實際需要進行選配。
此外，大華的解決方案在前期設計時便考慮到整體系統的兼容問題。對於企業原有的第三方產品，也可實現快速對接並進行定製化開發。
3、N+1，解決製造業安全痛點
目前，大華在生產安全方面主要形成了「N+1」的解決方案。
例如，智慧空開在繼承電流電壓、打火監測的基礎功能上，還能實現數據智能分析，判斷用電異常。
「1」指的是綜合安全運營平台，該平台打通了企業的安防、消防、應急等系統，與前端產品實現快速對接。
該解決方案可幫助企業實現安全運營一體化，構建事前預防、事中控制、事後分析的安全生產管理新模式，已經運用到石化、鋼鐵、煤炭、電力等工業領域。
任群表示，大華面向不同行業、不同場景推出針對性的產品與方案，將各類不安全因素消除在萌芽中，守護生產作業安全，並通過AI能力，賦能企業數智化，提升安全管理效能。
在石化行業，企業在原有的DCS系統上，可結合大華視頻物聯技術，將AI視頻物聯採集到的數據與DCS數據進行比對，輔助生產人員完成巡檢工作。
而在鋼鐵行業，受工藝影響，高溫高亮場景非常普遍，普通攝像機很難看清圖像以及長時間運作，傳統的解決方法是讓人工進行複查，存在安全隱患。針對這一痛點，大華推出了藍光攝像機，通過硬體定製和圖像優化來解決高光場景下無法看清圖像的問題。
其推出的耐高溫自冷一體機、風冷水冷一體機等產品可以滿足鋼鐵行業不同溫度下的場景應用。此外，在生產設備運輸過程中，當危險源靠近作業人員時，設備會主動預警，提醒工作人員注意安全。
煤炭行業則更為特殊，涉及井上井下兩大場景。
在井工礦的綜采工作面，傳統的監管模式，依託大量的感知設備進行畫面採集和人工實時監查。大華利用視覺融合拼接技術+畸變矯正算法，在改變傳統高密度、小場景監管的同時，加入了AI智能分析，自動對綜采工作面作業人員的違規行為進行檢測、預警。
電力行業很多時候存在強電磁場干擾的情況，監控設備容易受到影響而導致成像、控制異常等問題。為此，大華推出了具有高等級EMC（電磁兼容性）能力的產品，確保能夠正常使用。
「我們希望通過在行業的技術沉澱，結合在能源等行業的經驗和理解，推出符合細分場景領域應用的產品和解決方案，來助力生產企業的安全管理。」任群表示。
4、以安全為核心，突破邊界
隨著行業發展，安全生產的內涵也在發生變化，從早期單一的人員安全，拓展至設備、環境、公共安全等多個方面，由此衍生出企業對不同場景、不同維度的安全的需求。
張衛昌說：「大華持續深耕安全這個大場景，希望將自身在視頻領域多年的積累與沉澱，通過AIoT、軟體平台等能力，為安全賦予更多一層意義。」
譬如，在設備安全中，對於許多製造業企業，一旦設備出現故障，無法第一時間解決，很容易造成產線擱置，進而影響產能。
大華的解決方案通過各種物聯手段採集設備狀態，並利用AI技術對樣本進行數據分析，與設備歷史數據進行比較，對設備可能出現的問題提前預警；也能在設備故障時，第一時間找到故障點，進行設備修復，保持產線的正常運轉。
環境安全方面，針對各類不穩定危險因素，大華的解決方案能夠通過對各類危險源的區域進行管控、處置，以及操作流程的監管，對潛在的安全隱患進行發現、提醒，保證環境安全。
可以說，在安全這一核心問題上，大華形成了全棧式的產品和解決方案，滿足企業的各類安全需求，並提供全鏈路賦能。
但這並非大華能力的邊界。
安全之外，大華還通過視頻、人工智慧等技術，實現企業降本增效，從多維度賦能傳統企業在生產、經營等環節上的數字化轉型。
「安全和智能是大華發力的重點，同時大華也針對企業的其他需求進行解耦，在保證安全生產的基礎上，助力傳統製造業企業數字化轉型。」
「 這是我們的目標。」張衛昌說道。
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