安全生产AI大模型架构设计

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在各个领域的应用日益广泛。在安全生产领域，AI大模型的应用不仅能够提高安全管理效率，还能有效预防事故的发生。本文旨在探讨安全生产AI大模型的架构设计，通过分析展通安全AI平台的实际应用案例，提出一种科学合理、高效稳定的架构设计方案，为安全生产领域的智能化转型提供参考。

1. 引言

安全生产是经济社会发展的重要保障，然而，传统的安全管理方式往往存在效率低、反应慢、覆盖不全等问题。随着人工智能技术的兴起，AI大模型在安全生产领域的应用逐渐成为研究热点。通过构建安全生产AI大模型，可以实现安全隐患的自动识别、风险预警、应急响应等功能，大大提高安全生产管理水平。

2. 安全生产AI大模型概述

2.1 展通安全AI大模型在企业应用的架构设计

展通安全AI大模型在企业的适配与落地场景用图1展示其多层次的服务架构，该架构自上而下分为应用层、服务层、大模型算法层和工具层。

图1 展通安全AI大模型在企业的适配和落地场景

应用层：直接面向用户，包含安全助手、智能客服、安全检查、安全预警、报表生成及教育培训等安全相关应用，满足企业多样化的安全管理需求。

服务层：提供提示词工程及展通安全生产大模型服务，这些服务是应用层功能实现的重要支撑，确保各项应用能够稳定运行并发挥效用。

大模型算法层：该层的基石是包含NLP大模型、CV大模型及多模态大模型的基础大模型，然后我们针对行业的特点进行了二次训练形成了30多个行业安全大模型，同时根据客户企业的特定需求，微调了众多的企业大模型，针对企业的应用场景还微调了不同场景的任务大模型。另外我们根据现场视频分析的实时性需求，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，开发了端侧大模型，专门运行在端侧的视频AI盒子里。

工具层：提供大模型运营工具及开发流水线，确保大模型能够高效运营并持续迭代优化，满足企业不断变化的需求。

通过这种多层次的大模型架构设计，展通安全AI大模型能够灵活适应企业的特定需求，通过定制与微调，确保大模型能够高效支持企业的安全生产及各项应用需求，助力企业实现智能化、高效化的安全管理。

2.2 展通安全AI大模型应用的总体架构设计

展通安全AI大模型应用的总体架构按照以下图2所示的层次设计：

图2 展通安全AI大模型应用总体架构

展通安全生产大模型应用：覆盖行业包括制造业、建筑业、采矿业、化工行业、交通运输、食品加工、餐饮住宿及教育培训等30多个行业，提供针对性的安全解决方案。

AI平台与工具：包括AI安全助手、AI安全检查、AI安全预警和安全生产数智化管理平台等。

AI安全助手是一款功能全面的AI辅助工具，可通过语音交互指导安全隐患排查，并提供整改措施；同时，用户可咨询最新的安全生产法规、标准和指南。此外，安全助手能自动生成个性化的应急预案，并提供从基础到高级的安全知识培训。在日常安全管理中，它还能发送任务提醒并汇总工作报告。其交互式沟通和多轮对话能力，确保用户能深入探讨安全问题，实现连续而深入的咨询与沟通。

AI安全检查是一个利用大模型技术来进行安全检查的系统。通过AI技术，能够智能识别安全隐患，大大提高安全检查的效率。同时提供检查表单模板参照，确保安全检查的标准化和规范化。检查记录线上留存，检查报告自动生成，实现安全检查的数字化管理。

AI预警系统是一个基于大数据和人工智能技术的高效安全管理平台。通过对接视频监控系统，实现对现场人员、物品及环境的安全状态进行实时监测，同时专注于重大危险源的管理。

展通安全生产数智化管理平台支持企业、政府及大型企业分布式系统的智能化管理。全面涵盖应急管理、安全生产、防灾减灾、城市公共安全等模块，为客户提供安全生产综合解决方案。

AI工作流：包括数据工程、模型训练和模型推理。其中数据工程包括数据采集、清洗、标注及处理，确保数据质量。模型训练包括预训练、微调、性能评估及发布管理，构建高效模型。模型推理包括提示词模板、推理加速及部署管理，实现模型高效应用。

AI智能体：利用企业知识库、法律法规库、安全案例库及各种检索工具和向量数据库，为RAG应用提供数据支持。通过任务分析、路由分发和提示词工程，再调用不同的模型协同完成任务，模型体系包括基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型及端侧大模型。

AI算力基础设施：提供公有云/私有云/混合云服务，配备高性能GPU/CPU资源，满足不同客户多样化计算需求。

运维管理：包括多维看板、远程配置、运行调试、安全管理和监控告警等，确保系统稳定运行。

企业管控：包括用户与账号管理、配额权限、充值续费及财务报表等，为企业提供全面的后台管理功能。

物联网与互联网基础设施：物联网涵盖普通摄像头、智能摄像头、录音机、移动终端及传感器，负责数据采集与实时监控。互联网基础设施则确保各层级间的网络通信和数据传输。

2.3 展通安全AI大模型的实施架构设计

展通AI大模型的实施架构旨在构建一个高效、智能、安全的安全检查和视频监控预警系统，通过整合先进的AI技术、视频编码解码技术、网络通信技术和数据存储技术，实现检查照片的高效分析以及对监控场景的全天候、全方位监控和管理。见图3所示：

图3 展通安全AI大模型实施方案图

展通AI大模型系统实施主要由以下几个部分组成：

数据采集与处理：监控设备捕捉的数据通过有线或无线网络传输到展通安全视频汇聚AI盒子集中处理，在这里，数据经过初步处理，如格式转换、压缩、截图、推流等，以便于进一步分析。

AI大模型服务器：AI大模型服务器是整个系统的核心，分为AI推理服务器和AI训练服务器，分别用来推理应用和数据训练。

管理与交互：通过图形用户界面（GUI）提供系统管理和控制功能，包括数据监控、AI模型管理和系统配置等。此外，APP、小程序和公众号为用户提供便捷的随手拍功能和消息接收接口。

安全管理：防火墙用于防止未经授权的访问和潜在的网络攻击。

数据存储：相关数据存储在服务器上，这些服务器位于公有云、私有云或者本地数据中心。为了保证数据的安全性和系统的稳定性，还包括数据备份和灾难恢复计划。

系统集成：展通安全AI大模型可以与现有的安全生产数智化管理平台集成，以便实现数据共享和流程自动化。

扩展性与维护：方案设计时考虑了系统的扩展性，以便未来可以增加更多的监控设备或升级AI模型。同时，也考虑了系统维护方便并确保系统长期稳定运行。

3. 安全生产AI大模型架构设计

3.1 设计原则

在构建安全生产AI大模型时，遵循以下设计原则：

安全性原则：确保系统架构能够抵御各种安全威胁，保护数据和系统的完整性、机密性和可用性。

稳定性原则：提高系统的高可用性和容错能力，确保在发生故障时能够迅速恢复服务。

可扩展性原则：随着业务和技术的发展，系统架构需要能够不断扩展和升级。

可维护性原则：简化系统的复杂度，提高系统的可维护性，降低维护成本。

3.2 优化方向

在安全生产AI大模型的应用过程中，我们还将持续优化和改进系统性能。优化方向包括：

性能优化：通过不断优化算法和数据结构提高系统的运行效率。

功能扩展：根据用户的不同需求不断扩展系统的功能和服务，尤其是加强场景数据的采集、标注和训练工作。

安全保障：加强系统的安全防护措施确保数据的安全性和隐私性。

用户体验：优化用户界面和交互流程提高用户体验。

4. 总结与展望

展通安全生产大模型已经在全国多个大型工业园区和数十个大中型企业中成功应用，取得了显著的应用效果。例如，在某大型加工生产企业中，展通安全AI平台通过智能化、自动化的安全检查手段，大大降低了安全隐患的漏报率和误报率，提高了安全管理水平。同时，该平台还通过风险预警和应急响应功能，及时发现并处理了多起潜在的安全事故，有效保障了员工的生命安全和企业的财产安全。

安全生产AI大模型的架构设计是一个复杂而重要的任务，我们通过实际应用，不断总结和优化了一种科学合理、高效稳定的架构设计方案。该方案遵循安全性、稳定性、可扩展性和可维护性原则，采用模块化与层次化设计思路，并注重数据安全与隐私保护。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，安全生产AI大模型将在更多企业应用并发挥重要作用。同时，我们也需要持续关注新技术的发展趋势并加强技术创新和应用推广以推动安全生产领域的智能化转型。