近日，一项融合人工智能与大数据技术的工伤预防“精准防控”体系在实践中取得关键进展，标志着我国在利用数字技术赋能公共安全治理方面进入新的阶段。该体系通过对海量风险信号的智能识别与干预，推动工伤预防从被动应对转向主动预防，从而在很大程度上减少了事故的发生。

有积极探索的公司，构建了能够预警具体隐患的AI模型，其核心是基于对超过330万条工伤事故案例的深度学习与智能推演，为超过3亿工伤保险参保职工的生命安全与社会和谐稳定，提供了可复制的“智能方案”。在典型工业城市鄂尔多斯的实践中，该体系成功推动当地工伤事故发生率持续下降。

从法则到实践，AI破解“海因里希困境”

每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故、300起未遂先兆以及1000处事故隐患——这便是安全工程领域闻名于世的“海因里希法则”。冰冷的数字揭示了一个残酷的真理：事故是风险累积的必然结果。然而，将这一经典理论转化为中国的治理实践，面临着前所未有的复杂挑战。

“两个领域专家标注同一批数据，分歧率竟高达30%至50%。”易训AI技术负责人刘震坦言，数据标注的标准统一存在巨大的挑战。而更大的现实困境是，与当年海因里希仅基于6000条机械制造样本不同，易训技术团队负责人方玮分析，今天的中国工伤场景已覆盖1221个四级行业——从千米深井的煤矿到穿梭街头的外卖配送，风险形态千差万别。如何从浩如烟海的数据中提前识别出那“300个苗头”，是AI模型必须攻克的核心难题。

传统方法主要依赖人工检查与事后统计分析，面临数据标准不一、预警泛化、效率低下、难以认定等困难。如今，以易训为代表的公司，正尝试用人工智能技术提供保障生命安全的解决方案。

技术突破：从“看见”过去到“预见”未来

易训的探索围绕数据、算法与应用三个层面展开，其核心突破在于让AI不仅能“读懂”历史，更能“推演”未来。海量案例如何“开口说话”。传统安全监管卡在第一步：数据根本“说不清”也“读不明”。

长期以来，工伤事故数据因描述模糊、标准不一而难以深度利用。一起“滑倒溺亡”事故，应归类于“滑倒”“坠落”还是“淹溺”？不同标注标准导致数据质量参差不齐，早期模型识别准确率长期徘徊在85％左右。

为攻克这一基础性难题以易训公司为例，其科研团队历时数年，系统梳理了超过330万条工伤事故案例，将行业隐性经验转化为机器可读的规则。基础模型识别准确率提升至95％以上，这意味着，我们可以更全面、更深入地了解事故发生的原因、规律和趋势，从而制定更加科学、更加有效的预防措施。

解决了数据标准化的难题，就要实现“预见未来”的核心突破——从零开始预测风险。

“调研显示大多数的企业没有隐患数据库，就像电商用户没有购买记录，却要精准推荐商品。”刘震如此比喻。其核心方法，是让AI通过对海量样本的深度学习，能够为具体企业进行模拟演练，自动生成高度关联的具象化风险点。

企业收到的不再是泛泛的“注意安全”提示，而是精准到“某型号车床高速运行时，其防护罩第X号螺丝存在松动脱落风险”的这类具体风险点。经实践验证，此类AI推演隐患的现场平均查实率超过30％，“相当于我推10条，你查3条就能发现问题。”方玮解释，远超传统通用检查表的效率。

2025年，鄂尔多斯工伤事故发生率显著下降

理论的成效在鄂尔多斯市得到了扎实的实证检验。作为全国重要能源基地，鄂尔多斯面对矿山事故高发困境，自引入“中国智防”方案之后，当地的工伤事故发生率实现显著下降。近年来，以“数据驱动、智能预警”为核心的治理模式，正逐步成为鄂尔多斯工伤预防工作的核心引擎。该系统通过集成企业历史事故数据、行业特性、作业类型等多维度信息，建立智能工伤触发模型，实现对工伤风险态势的实时感知与精准研判。

“我们不再被动等待事故上报，而是通过数据模型主动发现风险、预警风险。”鄂尔多斯市社会保险事业服务中心相关负责人介绍，该模型能够根据风险类型和等级，自动匹配并触发差异化治理措施。

成效不仅体现于宏观统计数字的改善，更转化为具体可感的民生福祉。实践表明，该体系在一年内成功预警并协助化解了大量潜在风险，相当于避免了众多可能发生的伤残事故，守护了众多家庭的安宁。切实地验证了“风险可预警、隐患可预测、事故可预防”的智能治理新路径的可行性。

鄂尔多斯样本的成功，用事实打破了传统安全管理中“事故不可避免”的思维定式，为更大范围的安全生产治理现代化提供了经过验证的、可复制推广的“中国智防”方案。

从计算“事故损失”到计算“安全价值”

目前，该“中国智防”方案的价值已在局部得到验证。项目团队表示，下一步将融合物联网传感器数据，实现对设备状态、环境因素的实时风险感知，并尝试将模型应用于更多新兴业态和复杂作业场景。

易训创始人黄博涛表示：“真正的守护，不是事故发生后的赔付，而是让事故少发生、不发生，让每一个劳动者都能平安回家。”从经典的海因里希法则，到如今的“中国智防”，一场深刻的变革正在发生：工伤预防的核心逻辑，正从计算事故损失，转向计算安全价值。当人工智能的算力被系统性地用于化解风险时，它守护的是生产效率，更是千家万户的安宁与幸福。