什么叫安全管理模式

为贯彻落实国家《关于推进安全生产领域改革发展的意见》、《安全生产责任保险实施办法》、《安全生产责任保险事故预防技术服务规范》等文件精神，建立健全国内安全生产管理制度，近年来，各地政府积极创新安全生产管理模式建设，大力推进各类技术应用，构建政府、企业、保险公司、第三方安全生产管理服务机构四位一体的安全生产管理体系。

综合各地区创新模式成果，目前国内安全生产管理体系主要呈现“1+2+2+4+N”模式建设特点，即1个安全生产信息化管理平台；线上线下2条管理线路；企业信用信息数据库、专家服务机构资源库2大数据资源库；政府、企业、保险公司、第三方管理服务机构4个管理服务主体；以及覆盖安全生产管理事前、事后、事中的N个管理系统应用。

一、安全生产信息化管理平台

依据国家《关于推进安全生产领域改革发展的意见》、《关于推进安全生产领域改革发展的意见》、《国务院办公厅转发住房城乡建设部关于完善质量保障体系提升建筑工程品质指导意见的通知》等重要文件对于安全生产信息化建设与“互联网+监管”的各项工作要求，各地积极推进区域安全生产信息化管理平台建设工作。

安全生产信息化管理平台，集成了各项新兴技术与创新管理机制应用，能够从多个维度赋能安全生产管理。

从技术角度层面来看

安全生产信息化管理平台应用大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等新兴技术手段，推动实现信息化、数字化、智能化建设与安全生产管理工作的深度融合，充分挖掘、利用各类安全生产数据，有效提升安全生产管理水平。

从机制应用层面来看

安全生产信息化管理平台是实现“保险+信用+安全生产管理”创新管理机制应用的重要平台工具。

1管理平台能够在技术手段支持下充分挖掘、利用安全生产主体的各类信用信息，发挥安全生产信用监管作用；

2管理平台引入保险机构主体参与安全生产保障，提高安全生产管理与服务水平。

安全生产信息化管理平台的建设应用一方面能够充分发挥“互联网+”对安全生产监管的支撑作用；另一方面也将加速实现我国安全生产管理信息化的全覆盖，是推进安全生产治理能力现代化的重要抓手与工具。

二、线上线下管理+企业信用信息与专家服务资源库

在创新安全生产管理模式中，安全生产管理工作分为“线上线下”2条管理线路；涉及政府监管部门、安全生产企业、保险公司与第三方管理服务机构4大主体；涉及“企业信用信息数据库”、“专家服务机构资源库”的相关数据分析与调用。

线上线下管理

“线上安全生产信息化管理平台”与“线下安全生产监管”的有效结合，将对传统安全生产管理手段进行有效补充，同时打破管理部门间的“信息孤岛”桎梏，促进安全生产管理实现跨层级、跨地区、跨部门间的信息共享和业务协同，有效提高安全生产管理工作效能和政务服务能力。

信用信息与服务资源库

在安全生产管理领域运用“信用管理机制”是各地区创新安全生产管理模式的一大亮点。企业信用信息数据库，则为包括信用风险识别、信用风险追踪、信用风险评价、信用联合奖惩等各项信用管理机制应用提供底层系统建设支持。

同时，创新安全生产管理模式在传统的安全生产企业与政府监管部门之外，引入了保险机构、第三方管理服务机构两大全新主体参与安全生产管理工作。因此，完备的安全生产管理专家资源库或第三方安全生产管理服务机构资源库，也成为新型安全生产管理工作的重点内容之一。

三、N个管理系统应用

针对安全生产领域长期存在的各类风险问题，以及安全生产责任保险的各类管理服务问题，安全生产信息化管理平台能够通过信息化、数字化、智能化技术手段，创新研发各类系统应用，提供覆盖各类安全生产活动全生命周期的风险管理服务。

事前

包括企业分类分级信用评价系统、企业生产风险评估系统、专家服务资源智能调度系统、安全生产电子台账管理系统、现场安全条件核查系统、安全生产培训系统、应急演练指导系统等。

过程

包括风险区域分级可视化系统、重大危险源监控预警系统、机械设备运行使用系统、人员在岗管理系统、事故应急管理系统等。

事后

作业后 *** 作数据复核系统、风险事故数据化追溯系统、安责险报险理赔系统等。

“1+2+2+4+N”安全生产管理模式，是大力推进信息化、数字化、智能化技术应用，提升我国安全生产管理现代化治理能力的主要手段。同时，引入保险公司、第三方服务机构力量参与安全生产管理，既是社会共治的模式创新，也是政府转变职能的体制创新。

主要学科有：
“主要学物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。”

随着5G的商业化逐步落地，越来越多的领域加入了数字化转型之路，利用物联网技术实施智能化升级。特别是题主所列举的工业领域，就是谋求数字化转型的先锋。

特别是2020年新冠疫情爆发以来，由于供应链断裂和防疫管理不善所导致企业停工甚至是破产的例子不在少数。而对那些熬过艰难时刻的企业而言，想要在疫情常态化的背景下重塑核心竞争力，数字化转型成为了不可或缺的手段。

与传统的经营模式相比，实施数字化转型能够给企业带来巨大的价值，包括提高生产效率、减少人力成本、加速产品迭代、优化管理流程、加强制造自动化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，数字化程度的提高，也大大提高了企业在生产经营中各种风险的监测能力，避免造成相关损失。

当然，以上只是物联网对于某一个领域所创造的价值，同理，在面对智慧农业、智慧交通、智能家居等行业时，一样可以利用物联网技术来实现更智能和更便捷的功能，例如气候传感器和温湿度传感器可自行检测分析当前数据是否符合农作物生长需求，并联动灌溉或保温系统进行干预，确保作物最佳生长环境。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）

不知道大家有没有细心发现，其实现在很多物联网的应用已经深入到我们生活各个部分。比如说共享单车，自助扫码骑行，骑完以后锁车付费走人，这个能很好地解决大家短途出行效率。还有就是应用在汽车上，专业术语叫车联网，现在很多10几万的车都具备远程监控的功能。比如说通过app远程启动车子，通过app查看车子的状态，当前在什么位置，还能根据你的行驶里程和机油寿命提醒你去保养等等。类似的例子还有很多，比如说智能家居产品，小家电产品。有些应用虽然感觉是鸡肋，这些都是他们跑马圈地的结果，先把市场占下来，再慢慢更新迭代产品。但不可否认的事，大家确实能感觉到物联网潜在的巨大价值，生怕自己错过一个亿。

从种种迹象也反映了物联网一定是个发展的趋势。总的来说，其实物联网可以和任何一个行业进行融合，让传统的产品更加智能高效。而我们汉玛智慧也在一直努力研发，争取为大家提供更多更优质的智慧解决方案，让我们的生活更加的便捷，让科技未来更指日可待！

国家文物局部署开展全国文物火灾隐患整治和消防能力提升三年行动，关于文物火灾隐患排查整治，强调要求重点排查大型古建筑群、传统村落、作为宗教活动场所文物建筑、博物馆和文物保护工程工地等火灾诱因较多的单位或场所；重点整治生活用火、生产活动用火、宗教场所用火、电气安全故障，以及可燃物和易燃易爆危险物品管理、消防设施设备使用维护、占堵消防通道、消防安全管理等方面存在的火灾隐患和问题。

智慧消防物联网系统应用，成为文保单位、古建筑消防监管、祸患防控新抓手。建设“文物保护单位智慧消防监控服务中心”，构建一体化的“智慧消防”技术和管理体系。统一数据标准，规范数据来源，对消防内部、外部数据资源进行汇聚和挖掘分析，为火灾风险研判、灭火救援指挥等提供信息支撑。同时，推进面向政府应急管理部、文保单位、公众的消防-化发展进程，创新消防安全治理新模式。

消防物联网系统介绍：　

1、分级管控的智慧消防监控系统

部署智慧消防服务器集群及数据库，配置大屏幕图像显示系统，组建智慧消防监控系统，同时提供数据接口对接城市级消防数据中心和政府应急管理部门。

2、消防物联网自动报警系统

物联网声光手报、NB-IOT智慧烟感等自动报警终端接入消防监控系统，实现消防设施状态及火灾报警信息的实时采集及远程传输，警情信息、位置信息平台化展示，警情信息快速响应。

3、消防水源监测监控系统

通过文物古建筑、博物馆等单位消防给水系统末端的消防设施上安装传感器，实时采集水压水位数据，实现数据的远程传输。一旦发现消防供水不足，出水量偏低，立即发出警示提示信息。

4、电气火灾监控系统

高度商业化的古城内，游客众多，酒吧、旅社林立，这导致明火火源较多。同时，急功近利的古城改扩建，让原本就严重老化的电线负荷剧增，火灾危险陡升。在各供电系统内安装电气火灾监测设备，实时探测线路中的电流、电压、温度等数据，当探测项目数据超过报警设定值时，自动发出报警信号，并将报警信息上传至平台监控中心。实现了对单位电气情况的远程监控，加强了对用电事故的预防能力。

5、安全通道监控系统

通过摄像头和车道占用分析程序，完成对车道的实时监控。实现对消防区域内应急车道的智能监管，有效减少因车道堵塞造成额外的人员、财产损失。

6、消防设施巡检维保系统

各文物、博物馆等单位的消防安全责任人和消防安全管理人负责组织和实施消防安全检查，通过消防巡检专用APP软件，督促和落实火灾隐患整改工作。系统综合运用“互联网+”实现消防巡检任务定时派发、隐患信息实时推送、隐患整改闭环跟踪、文字全程记录、巡检工作数据长期保存、分级查询统计等功能。

文保单位智慧消防物联网系统从智能监测、自动预警、智慧管理三个层面的应用，有效强化责任落实，健全文物消防安全责任制，从源头治理，人防+技防相结合化解重大文物火灾风险，增强火灾预警防控能力，实现精准管理，为文物消防安全治理现代化建设添助力

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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