中新网杭州9月25日电(钱晨菲)晚上的工业企

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中新网杭州9月25日电(钱晨菲)晚上的工业企业车间里,机器仍在运转。虽然工作人员已下班离开,另一双“眼睛”却没有停下。近日,浙江温州瑞安一家工业企业内,“火眼哨兵”持续分析厂区监控画面。18时17分05秒,系统捕捉到画面角落的异常火光,自动触发告警。值守人员调取实时监控复核后确认火情,并立即联系企业负责人。4分钟后,工作人员赶到现场,将初期火情扑灭。从发现异常到人员赶到,“火眼哨兵”让一次可能扩大的火情消弭于初起阶段。在浙江,越来越多这样的场景正在出现。在此间举行的2026年第五届全球数字贸易博览会上,浙江省应急管理厅发布“AI+电动自行车充停监管”“AI+电焊作业监管”“AI+城乡积涝防御”和“AI+安责险服务”4个“AI+应急管理”新场景。由此可见,浙江探索的已不只是让AI“看见风险”,而是尝试让其参与安全治理的更多环节。从“人盯”到“AI盯”工业企业生产空间大、设备多,传统依靠人员巡查难以做到全天候覆盖。浙江从高频风险场景入手,将AI视觉识别技术接入企业既有视频监控系统,打造“火眼哨兵”,对烟雾、火焰等异常情况进行实时识别。“之前一直担心下班后车间没人值守,心里总是悬着一块石头。这次多亏了‘火眼哨兵’及时发现火情,不然真的不敢想象会造成多大损失。”某起火企业负责人表示。如上“AI值守”已覆盖诸多企业。截至目前,浙江“火眼哨兵”已接入企业12.5万余家、视频61.3万余路,累计成功预警真实火情535起,减少企业损失约18亿元。如果说工业企业的风险更多集中在生产空间,那么电动自行车安全则进入了居民小区、沿街商铺等更加分散的生活场景。今年5月,浙江省应急管理厅、省消防救援总队联合组建工作专班,启动“AI+电动自行车充停安全监管”试点。杭州承接应急管理部试点任务,针对老旧高层住宅、农村自建房、沿街商铺、商业综合体等典型业态,探索利用AI视频识别、电流感知、梯控联动等技术,织起一张更加密集的风险感知网络。具体来看,AI可以识别电动自行车、电池进入电梯,并触发语音警示、联动梯控;视频识别技术用于发现楼道、消防通道违规停放;电流传感器则尝试通过居民家庭用电形成的“电力指纹”,识别电池入户充电行为。目前,该应用入户充电识别准确率超过80%,累计有效预警超过6.5万次。今年8月,杭州拱墅区石桥南苑充电棚发生火情,从起火到预警发出仅用93秒。系统发出预警后,多方力量迅速联动,10分钟完成灭火。从工业车间到居民小区,AI正在补足人工巡查难以持续覆盖的时间和空间,让风险感知从“定时看”逐步走向“持续看”。发布仪式现场。浙江省应急管理厅供图从“发现风险”到“提前预警”风险被发现只是第一步,如何进一步把预警关口前移,是浙江探索的另一个方向。在嘉兴,电焊作业被作为重点场景。电焊机位置分散、作业过程动态变化,违规动火、无人监护等风险仅靠人工巡查难以持续掌握。当地探索“AI+电焊作业监管”,通过北斗、GPS双模定位和AI视频分析,对焊机位置、运行状态和作业过程进行动态监管。焊机进入重点区域后,系统可以自动校验;动火作业事前报备、专人监护、设备校验等环节纳入线上闭环管控;AI每10秒进行一轮视频抓拍分析,识别违规操作、无人监护等风险行为。目前,“电焊卫士”已汇聚9万余家企业、31万余台焊机、16万余名焊工数据,动态监测动火作业情况,自动预警18万余次。防汛领域同样如此。金华依托“久安”大模型打造“AI+城乡积涝防御”应用,将气象、水利、建设、公安等多源数据汇聚起来,并利用1.5万余张真实积水样本训练AI模型,对积涝风险进行识别和研判。系统通过AI视频识别与物联监测双向校验,结合气象雷达和历史积水数据,可提前1小时预判高风险积涝点位,预警信息在30秒内推送至相关责任人员。经过今年梅汛期和多轮台风实战检验,该应用已提前发布预警438条,处置力量到场时间压缩80%,处置效率提升3倍以上。AI介入的范围也从风险监测延伸至安全生产责任保险服务。浙江约有9.9万家企业投保安全生产责任保险,保费4.8亿元,服务费用1.3亿元。围绕企业风险评估、隐患识别、报告审核等环节,浙江多地试点“AI+安责险服务”,将多源业务数据、法规依据等进行关联,开发服务、评估两大助手。数据显示,隐患识别关键检查项识别召回率目前已达到90%以上;智能问答平均响应时间缩短至10秒以内;单份报告审核由30分钟缩短至3分钟以内;服务评估由15人日压缩至0.5人日。从一台焊机的作业状态,到一处道路积水的变化趋势,再到一次安责险服务的快速响应,AI赋能应急管理的时间节点正在不断前移。从“一个场景”到“一套打法”一个个具体场景背后,是浙江对应急管理数字化转型路径的持续探索。今年以来,浙江省应急管理厅依托应急管理部“久安”大模型,推动人工智能与应急管理一线需求结合,已开展五轮场景发布,12个省级标杆应用陆续落地基层。杭州、嘉兴、金华、温州等地则结合不同风险特点,探索形成各具特色的应用场景。观察这些探索,其共同特点是从真实需求出发。工业企业需要解决的是无人时段的风险监测,电动自行车监管面对的是居民生活场景中的隐患识别,电焊作业关注的是电气焊作业过程中的风险,城乡积涝防御则需要把分散的气象、水利、道路等信息汇聚起来……不同场景技术路径各有侧重,但都在探索解决同一个问题:让风险更早被感知,让信息更快流动,让处置更加精准。与此同时,真实场景产生的数据又不断反哺算法训练和模型优化,推动应用从“能用”向“好用”、从单点探索向更多场景拓展。浙江省应急管理厅相关负责人表示,下一步将持续聚焦应急管理实战需求,迭代优化已上线场景,推动人工智能进一步融入风险监测预警、安全监管执法、应急指挥救援全链条,提升应用的实战性、适用性和推广价值。从一个个“小切口”进入安全生产和防灾减灾一线,AI正在改变的不只是风险发现的方式,也在推动浙江应急管理由人工巡查、经验判断向人机协同、数据支撑转变,为筑牢安全防线提供新的技术路径。(完)2026“丝路电商日”在浙江杭州启动共探数贸新机遇

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  6月14日上午,水利部组织开展抗旱专题会商,分析研判华北黄淮等北方地区旱情形势,要求即日起,受旱地区上游黄河、海河、淮河流域的控制性水库全部进入抗旱调度模式,加大下泄流量,保障抗旱用水需求,确保城乡居民饮水安全,以及规模化养殖和大牲畜用水安全,全力保障灌区农作物时令灌溉用水。6月14日15时,水利部将针对河南、河北的干旱防御应急响应提升至三级,目前维持针对山西、江苏、安徽、山东、陕西、甘肃6省的干旱防御四级应急响应,并派出两个工作组正在一线指导抗旱工作。

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