为强化安全生产领域监管，助力安全管理水平提升，近年来中南财经政法大学安全星域团队锚定企业安全生产的核心痛点，以安全生产护航为目标，潜心研发，成功打造出高密度大语言模型(LLM)智能体，切实为安全生产领域注入强大智能动能。
该智能体具备强大的自然语言理解与推理能力，能够深度解析海量安全规程、事故案例及实时数据，为风险预警、应急决策和员工培训提供智能化、精准化的知识支持与辅助，显著提升安全管理的前瞻性与科学性。
(算法开发现场)
2024年以来，安全星域团队借助中南财经政法大学创业者平台，及统计与数学学院人工智能及决策优化实验室支持，在喻良涛及成都不知火安全科技有限公司的帮助下，团队突破关键生产现场复杂多变的环境与数据采集难题，将自主研发的工业级智能硬件与创新的动态风险管控模型深度融合。这套集成系统如同为生产现场装上了敏锐的“神经末梢”与智慧的“大脑”。部署于关键区域的智能传感器网络，能够实时、高精度地采集温度、压力、气体浓度、人员定位、设备状态等多维度数据。
这些数据通过高速网络传输至云端或边缘计算节点，由动态风险管控模型进行毫秒级的融合分析与深度挖掘。模型能够基于实时数据流和历史规律，动态评估风险等级，精准识别异常模式，实现从静态监控到动态预警、从被动响应到主动防控的根本性转变，让安全隐患无处遁形。
(实验室测试中的管道机器人)
尤为重要的是，该团队始终将减轻一线人员负担、提升本质安全水平作为研发的落脚点。针对高危、重复性强的传统人工巡检任务，特别是管道巡查等场景，团队成功开发并应用了智能数据采集与管道巡查机器人。这些搭载高精度传感器与智能算法的机器人，具备自主导航、障碍规避、全天候作业能力，能够深入人员难以到达或高风险区域执行任务。它们不仅能够自动采集管道壁厚、腐蚀状况、泄漏点等关键数据，更能将信息实时回传分析，彻底改变了依赖人工“眼看、耳听、手摸”的传统模式。
此举大幅缩减了一线工作人员暴露于危险环境的时间与频次，显著降低了人因风险，同时提升了巡检效率与数据的客观性、连续性，使安全监管工作更加精细化、智能化、人性化。未来安全星域团队将继续深耕于安全生产领域，在校企合作及自主研发的助力下，不断优化产品，以实干担当践行初心使命，为安全生产赋能筑基。(覃晔)
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