昆仑数智安检智能助手上线——燃气安检进入“全检时代”

[中国石油报 2026-06-30]

6月26日，泰州中石油昆仑燃气有限公司安全员封迎飞登录系统后台，点击“AI一键审核”按钮，仅用几分钟便完成了四五百张安检照片的初筛，合格与不合格项一目了然。相比于过去的人工逐张翻阅、比对和判断，工作效率大幅增长。

这种转变得益于“昆仑数智安检智能助手”在该公司的上线应用。该方案依托视觉大模型和多模态大模型技术，将安检从“人抽检”推向“机器全检”，从“凭经验”推向“可量化”。

从“随便拍”到“拍合格”

采集端的规范化，是安检智能化的第一道关口。过去，安检员入户后拍哪些设备、拍几张、拍得清不清楚，全凭自觉，导致照片模糊不清、关键设备漏拍等现象时有发生。

针对这一痛点，“安检智能助手”从源头实施双重管控。一是预设采集标准。系统内置燃气表、软管、灶具等10余类必采对象，通过手持终端集成的图像分类模型，引导安检员逐项“打卡”，确保规定动作不走样。二是实时质量筛选。照片上传瞬间，系统即刻进行模糊度检测与相似度比对，对不合格照片直接拦截并提示重拍，从入口处杜绝了“敷衍式”作业。

数据显示，上线该方案后，公司覆盖2万余户居民用户的安检照片质量显著提升，规范性审核精度突破90%。

从“抽检”到“全检”

采集端质量提升后，更大的挑战在海量图片的审核环节。

传统模式下，审核人员只能抽检，通常抽检率不足10%。“安检智能助手”可以批量读取安检活动中所有类别的照片，自动判断每一类是否合规、齐全，并给出“全部审核通过”或“部分审核通过”的结论。审核人员只需要重点关注“部分通过”的异常工单，正常工单直接放行。

这一模块帮助安检管理人员节省了大量的时间。原本需要几个人几天才能完成的工作量，现在一个人几个小时就能处理完毕，同时覆盖面从“抽检”扩大为“全检”。

从“依赖经验”到“智能标尺”

真正具备“智能”内核的，是隐患分析环节。

隐患判断长期依赖资深经验，新人难以“一眼察觉”。这种对“老师傅”经验的依赖，使得合格安检员的培养周期长、成本高。

“安检智能助手”采用“图像分类模型+多模态大模型”的组合架构。分类模型负责图片规范性检测，多模态大模型则进一步进行隐患分析。把老师傅的经验固化到模型里，让机器辅助判断。

目前，这套系统已建立起覆盖燃气表、报警器、切断阀、螺纹管等安检项的隐患分类体系，按照重大隐患、重要隐患、一般隐患3个等级划分出50余个细分类别。在聊城金捷燃气有限公司，“安检智能助手”能够对发现的隐患进行自动分级并输出整改建议，有效解决了“判定尺度不统一”的痛点。

“安检智能助手”的推出，不仅帮助公司在短期内实现降本增效，还通过构建“用户安全画像”，精准定位高风险区域和人员，推动资源从“平均分配”向“精准投放”转变。