人工智能技术的兴起为特种设备安全监察工作带来了前所未有的机遇。通过智能技术赋能、精准靶向发力、数据驱动决策和多方协同共治，特种设备安全监察工作可以实现从“人防”到“技防”、从“事后处置”到“事前预防”、从“单一监管”到“多元协同”的转变。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，特种设备安全监察工作将迎来更加广阔的发展空间，但也需要在挑战中不断探索和完善。
　　一、智能技术赋能，监管模式全面升级
　　从“人防”到“技防”：人工智能技术的引入，使特种设备安全监察从传统依赖人力巡查的模式，逐步转向智能化、自动化的“技防”模式。通过物联网传感器、视频监控和AI算法，监管部门能够实时掌握设备运行状态，大幅提升监管效率。
　　从“事后处置”到“事前预防”：人工智能通过大数据分析和机器学习，能够预测设备潜在故障和风险，实现从“事后处置”到“事前预防”的转变，有效降低事故发生率。
　　从“单一监管”到“多元协同”：AI技术打破了部门之间的信息壁垒，实现了特种设备监管、应急管理、市场监管等多部门的数据共享与协同合作，形成监管合力。
　　二、精准靶向发力，风险防控更加高效
　　高风险精准识别：通过对特种设备生产、使用、检验等环节的数据分析，人工智能帮助监管部门精准识别高风险设备和使用单位，实现靶向监管，集中资源解决重点问题。
　　全流程追溯管理：利用区块链技术，人工智能可对接特种设备追溯信息化体系，实现设备来源可查、去向可追、责任可究，提升监管透明度和效能。
　　重点设备严监管：针对电梯、压力管道、大型游乐设施等重点设备，人工智能可进行智能化监管，对异常运行状态和不明流向进行预警，实现重点监管、精准防控。
　　三、数据驱动决策，监管能力显著提升
　　智能抽检提效率：利用机器学习算法，人工智能可分析历史抽检数据，建立风险模型，帮助监管部门精准锁定高风险设备和企业，优化抽检资源配置，提升抽检效率。
　　快速筛查助执法：通过图像识别技术，开发特种设备快速检测工具，对设备外观、标识等信息进行自动识别和比对，辅助执法人员快速筛查可疑设备，提升现场检查效率。
　　数据分析强决策：构建特种设备检验数据库，对检验结果进行深度挖掘和分析，发现潜在风险规律，为监管部门制定政策、优化流程提供科学依据。
　　四、挑战与机遇并存，协同共治构建新生态
　　挑战与机遇并存：人工智能技术为特种设备安全监察工作带来了显著提升，但也引发了新的挑战。例如，AI算法的透明性和可解释性、数据隐私保护、技术滥用风险等问题亟待解决。此外，监管部门需要加强技术人才培养，以适应智能化监管的新要求。未来，只有在技术、法律、人才等多方面协同发力，才能充分发挥人工智能的潜力，推动特种设备安全监察工作迈向更高水平。
　　法律法规再完善：在人工智能技术应用的背景下，需进一步完善特种设备监管相关法律法规，明确AI技术的应用边界和责任归属，为智能化监管提供法律保障。
　　技术赋能促升级：推动监管部门引入更多人工智能工具，如利用AI算法监测设备运行数据、网络舆情等，快速锁定违法违规线索，提升执法效率。
　　行业自律筑防线：鼓励特种设备行业协会和企业制定行业自律规范，引导企业合法合规经营，共同维护特种设备市场秩序。
　　公众参与聚合力：开发特种设备安全公众参与平台，鼓励公众举报违法违规行为，参与特种设备安全社会监督，形成社会共治的良好氛围。(赵晋威)

作者单位：太原市市场监管局

【责任编辑 陈畅 实习生 翟培辰】