别光靠 AI！人工巡检的这 3 个优势，机器暂时替不了

低空拔升

提到高危行业的安全管理，很多人会先想到 AI 的 “高科技”—— 觉得有了 AI 监控、智能分析，就能把安全风险 “一网打尽”。但在实际工作中，矿山、电网、铁路等场景的安全管理，依然离不开人工巡检的支撑。尤其是在应对复杂情况、精准判断风险、化解人因隐患这三个方面，人工巡检的独特优势，目前还是机器难以替代的。

首先是灵活应变能力，这在环境多变的场景中尤为关键。2025年春季，河北省送变电有限公司为了防范山火、异物挂线对电网安全运行的威胁，采取了 “在线监控 + 人工特巡” 的模式。当时，在线监控系统虽然能实时传回线路周边的画面，但面对山区地形复杂、树木茂密的情况，监控镜头难免存在盲区；而且春季天气多变，突然刮起的大风可能让树枝倾斜触碰线路，这类临时突发隐患，AI 系统因为没有预设相关数据，很难及时识别。这时候，人工巡检的灵活性就体现出来了 —— 运维人员根据春季山火高发的特点，提前梳理出电网通道内的山火高发区段，建立专项台账；巡检时遇到监控盲区，就徒步深入山林排查；发现树枝靠近线路，会根据树木种类、生长速度判断风险等级，当场决定是否修剪，或是制定后续管控方案。正如邯郸运检站班组长路组长所说：“山区巡视盲区较多，我们充分利用监控的即时性和人员巡视的灵活性，才能确保山火防控无死角、无漏洞。”

其次是经验判断能力，这是基于长期实践积累的直觉洞察。西部陆海新通道铁路系统的动态检车员李师傅、黄师傅，就经常和 AI 系统 “搭档” 工作 ——AI 系统能快速筛选列车部件图片，过去作业组需要检查 25 万张图片才能完成一轮检车，现在 AI 会自动标记出有异常的图片，作业组只需处理 1.2 万张，还能在短时间内输出 700 余套部件故障信息，大幅提升了检车效率。但遇到复杂故障，比如列车轴承出现 隐性磨损，AI 系统可能因为磨损程度未达到预设阈值而无法识别，这时候李师傅就能凭借经验判断：她通过听列车行驶时的轴承转动声音，结合多年来对不同磨损程度轴承的观察经验，能精准识别出这种 “机器看不懂” 的隐患；面对 多个部件同时出现异常，难以判断核心故障点”的情况，黄师傅也能根据列车的历史运行数据、过往故障处理记录，快速锁定问题根源。这种结合经验的综合判断能力，正是当前 AI 系统难以复制的。

最后是人文关怀与沟通能力，这在化解人因隐患时至关重要。冀中能源东庞矿早就部署了 AI 安全监测系统，能通过井下摄像头自动识别 “违规站立罐车”“未按规定佩戴防护装备” 等行为，并实时触发警报。有一次，系统监测到员工杨某违规在晃动的罐车内卸料，警报响起后，安检员刘飞立即赶到现场劝阻，但杨某却以 “赶工期、不能影响次日掘进作业” 为由拒绝停工 ——AI 系统只能持续发出警报，却无法理解杨某的顾虑，更没办法化解他的抵触情绪。恰逢矿长张某入井带班，他没有直接拿出规定 “硬要求” 杨某停工，而是先上前扶住晃动的罐车稳定车身，等杨某情绪缓和后，一边帮他协调其他人员支援卸料，一边说：“我已经安排了 3 名工友过来帮你，保证不耽误进度，你先下来安全第一；之前 3 采区有个工友，也是为了赶工期违规在罐车上作业，结果不小心摔下来，不仅自己停工养伤三个月，还耽误了整个班组的掘进任务。” 这番话既打消了杨某的工期顾虑，又用真实案例点明了风险，不仅让杨某主动停止了违规操作，还让他真正理解了 “安全和效率不是对立的”。AI 能识别违规行为，却 “读不懂人心”，也解不开员工的 “人情结”，而人工巡检的这种 “人文沟通能力”，正是化解人因隐患的关键。

作者：赵魏尧
单位：北京市应急管理科学技术研究院