摘要：特种设备事关生产安全和社会稳定，其检验检测工作意义重大而深远。然而，传统“人眼+经验”的检测模式，已日渐力不从心。人工判读低效耗时，主观性强、覆盖面窄等诸多桎梏，无不凸显智能化变革的迫切需求。本文聚焦人工智能技术在特种设备检验检测领域的创新应用，剖析了传统模式的症结所在，探寻了智能突围的崭新路径。基于大数据、深度学习等前沿技术，构建融合数据采集、特征提取、智能分析的一体化检测体系，将助力检验检测实现“提速增效、提质扩面”的双轮驱动。

关键词：人工智能；特种设备；检验检测；大数据；深度学习

引言

随着我国经济的快速发展和科研创新能力的提高，我国在人工智能领域的基础研究和应用研究越来越得到重视，人工智能的理论和应用技术也越来越成熟，在各行各业都得到了广泛的应用。在特种设备检验检测行业，人工智能也在逐渐地得到了应用，使得特种设备检验检测技术得到大幅提升，检验检测结果越来越精准，工作效率越来越高效，检验人员越来越安全。

一、特种设备检验检测的重要意义

特种设备，这一现代工业的“脊梁”，事关企业生产安全、职工生命财产，乃至经济社会发展的大局。生产安全，特种设备一旦失检，极易酿成重大事故，造成不可估量的生命财产损失，蒸汽爆炸、塔吊倾覆等惨烈场景，历历在目，警钟长鸣；行业秩序，设备隐患如同一颗颗“定时炸弹”，引爆监管纠纷，滋生违法违规，扰乱公平竞争的行业生态；发展动能，设备的安全可靠、高效节能，是企业生产力提质增效的基石，更关乎我国迈向制造强国的进程；社会稳定，特种设备事故所致的伤亡失业，极易触发社会不安，成为影响民生改善、民心向背的“地雷”。由此可见，做好特种设备检验检测，是防范事故于未然、维护安全生产、保障经济民生的重中之重，意义之重大已然成为举国共识。

二、传统检验检测方式存在的不足

（一） 人工判读效率低下

传统检验检测，靠的是“机器+人工”的判读模式。面对海量检测数据，检测人员须逐一“过筛”，以肉眼识别设备缺陷，以经验判断风险隐患。“手工业”式的作业流程，低效耗时、令人疲惫，如某大型锅炉检测，往往需要数天甚至数周的时间，方能完成全面体检，不同检测人员的工作效率参差不齐，快的数小时内出具报告，慢的则“只见席梦思，不见人起床”，拖延成月。

（二） 检测结果主观性强

人工检测，难免带有鲜明的“个人色彩”，面对同一设备，不同检测人员得出的结论往往大相径庭。孰是孰非、谁更准确，莫衷一是，难有定论。源于检测人员专业水平、工作经验等因素的差异，有的积年经验、眼力卓绝，能快速、准确地识别关键缺陷。有的初出茅庐、涉世未深，则易将“芝麻”错当“西瓜”，乃至阳奉阴违、弄虚作假，检测标准不统一，给监管工作平添变数：企业无所适从，监管部门左右为难。

（三） 检测覆盖面有限

传统检验检测，受制于人力、物力等条件，往往局限于法定检测和重点设备，而对普通特种设备则“睁一只眼、闭一只眼”，放任自流。“头痛医头、脚痛医脚”的被动式、选择性监管，存在诸多盲区死角，尤其是一些中小微企业，设备安全状况更是“难说清、摸不透”。近年来，随着共享经济的兴起，电梯、游乐设施等特种设备进一步“飞入寻常百姓家”，“身边”的检测盲区，成为高悬于现代社会的一把“达摩克里斯之剑”。

三、推动人工智能技术在特种设备检验检测领域应用的对策建议

（一）加强基础理论研究，突破关键核心技术

人工智能要在特种设备检验检测领域大展拳脚，尚需夯实基础理论，攻克一系列“卡脖子”难题，如面向复杂工况的多源异构数据融合，面向微小缺陷的智能特征提取，面向全生命周期的设备退化趋势预测，无一不考验着算法模型的智慧与机理。对此需强化政产学研用协同攻关，瞄准理论基础薄弱、工程化应用难度大等痛点，深入开展联合研发、集成创新，以数据驱动、应用牵引，加快构建具有自主知识产权的人工智能理论方法体系，突破数据采集、特征分析、智能诊断等关键核心技术，夯实发展根基。

（二）建立行业标准规范，推动人工智能技术应用

标准是人工智能落地应用的“通行证”，是保障检测数据互联互通的“黏合剂”，目前特种设备领域尚缺乏统一的数据采集规范、交换协议等标准体系，不同企业、不同设备间数据“各说各话”，严重制约了人工智能技术的应用推广。以国家标准、行业标准为引领，制定人工智能辅助检验检测的数据标准，接口标准，明确人机交互、分析决策的边界条件，规范算法模型训练、测试、应用的流程。同步建立以标准为核心的人工智能应用评估体系，畅通检测数据归集共享渠道，营造规范有序、开放包容的发展环境。

（三）促进产学研用协同创新，加快成果转化落地

人工智能落地，绝非一日之功，从技术研发到工程应用，从实验室到工厂车间，尚须循序渐进，打通产学研用各个环节，充分调动企业的主观能动性，鼓励有条件的企业成立人工智能应用联合实验室、研发中心，集聚跨界力量协同攻关。支持有技术、有经验的企业，牵头制定应用试点方案，探索建立“AI+检验检测”示范工程，在真实场景中测试验证，积累经验教训。发挥行业组织、科研院所的桥梁纽带作用，搭建开放合作平台，促进成果融合转化。“面向企业遇到的实际问题、面向一线急需解决的关键技术”，以需求为牵引推动协同创新，让“幕后英雄”走上舞台中央，在生产一线崭露头角。

（四）重视人工智能技术应用的安全性与可靠性

特种设备事关生产安全和社会稳定大局，决不能将“生杀大权”全然交由人工智能“一手包办”，在人机协同过程中，始终坚持以人为本，机器辅助的基本原则，用足用好人工智能技术提高检测效率、优化资源配置，但在关键环节、关键时刻，仍须发挥人的主导作用。加强算法模型的安全性评估，防范“黑盒”、“暗箱”操作，杜绝“算法漂移”、“模型劫持”等风险隐患。明晰人机责任边界，将最终裁量权牢牢掌控在检测人员手中，强化从业人员培训教育，提高整体素质能力，培养既精通业务技能、又掌握人工智能的复合型人才，在迈向智能化的进程中，始终以安全为先、稳扎稳打，方能行稳致远。

结语

随着社会的发展，特种设备的应用领域不断扩大。在特种设备管理和使用中，需要加强安全监督管理。相关单位要严格按照相关的法律法规进行操作，提高对安全检验管理的重视，积极采取有效措施，提高安全管理质量，保证特种设备的安全运行。

参考文献

[1]徐超.人工智能技术在特种设备检验检测中的应用分析[J].中国设备工程， 2020（7）：2-3.

[2]赖强绍，卢朝山.人工智能技术在机动车检验中的研究与应用[J].中国公共安全：学术版， 2020（1）：4-5.

[3]李子鹏.电梯检验中的安全隐患分析及人工智能技术应用探讨[J].河南科技， 2023，42（16）：35-36.

李哲峰 内蒙古自治区阿拉善盟左旗 男 汉1996/3/30本科 内蒙古自治区特种设备检验检验研究院阿拉善分院 特种设备检验 内蒙古阿拉善左旗巴彦浩特镇特种设备检验所 75030615048307522