1. 引言
随着科技的高速发展，人工智能(AI)已拓展到多个领域，包括医药、食品、化工等行业，其中实验室是行业发展创新的关键场所，实验室安全管理则至关重要[1]。近年来实验室安全事件频繁发生，实验室中的化学药品、生物样本、高温危险设备、精密仪器管理不当，易发生火灾、爆炸、漏水、污染等事故[2]-[4]。人工智能作为具备计算机科学、逻辑学、神经科学、统计学等专业学科的汇总，使用数据与知识驱动，监督管理实验室安全及预警展现出显著趋势[5] [6]。
实验室安全管理是一项系统工程，实验室安全管理的要素包含人员要素、设备要素、环境要素三方面，当前实验室管理的主要痛点问题在于人员权责不明，传统分散管理模式的不足，不同人员在实验室运行中起到不同作用，相对应的人员流动与交互会出现重叠或管理盲区[7]。并且由于不同工作组之间的项目不同，所采购或使用的化学试剂分散种类繁多，缺乏明确的责任划分与集中管理，依赖人工巡检效率低下，响应缓慢。在设备问题中存在安全设施配备不齐，轻视设备安全性能考察及定期维护检修，安全性能降低，导致产生严重安全隐患[8]。在环境问题中，实验室在初期的规划缺乏人员动态规划，通风设备、应急设施、人员逃生通道、湿度温度控制等都影响实验室的安全运转[9]-[13]。
其中人工智能技术可构建实验室监测预防系统，通过图像识别、机器学习、与传感器数据库联动，对人员、设备、环境进行状态反馈，对接实验室安全管理，实现真正的智能化实验室。本文将基于实验室安全管理的现状进行详细阐述，并对实验室安全管理与人工智能联动体系方法进行探讨。
2. 实验室安全管理现状
在实验室安全管理理念与人工智能技术融合的研究领域虽已展现出一定的潜力，但仍存在较多局限[14]。当前成果多集中于对特定场景或单一环节的技术优化，如秦香莲[15]等人所提出的智能监测与预警系统的构建；柳长峰[16]等人对图像识别、数据分析的探讨；厉旭杰[17]等针对安全巡查环节所设计的生成式人工智能识别方法。虽然在特定场景中具有较高的可行性，但普遍缺乏对实验室风险整体性与关联性的系统认知，未能从全局视角构建风险耦合关系的识别与应对机制。张向伟[18]等人尝试利用AIGC构建风险评估模型，孙迪[19]基于系统安全理论提出分级管控策略，李卉君[20]则构建了大数据集成平台以支持双重预防机制。然而，这些研究局限于特定机构或封闭系统内部的数据处理与分析，缺乏跨平台、跨机构的数据标准与协同机制，导致所形成的管理模型难以在更广泛的实验环境中实现迁移与推广。此外，多数成果仍处于理论构建或初步验证阶段，缺乏在真实复杂场景中的持续应用与反馈优化，霍特与张鑫[21-22]等人虽关注到信息化与智能化管理的趋势，但对技术落地过程中可能面临的制度适配性、人员接受度及系统可扩展性等现实问题探讨不足。
当前研究对“人–机–环境”多重风险因素的动态交互影响关注不足。牛聚粉[23]等人虽从“理念、人员、管理、技术”四个层面提出建议，但尚未形成可操作的整体治理框架；而多数人工智能应用策略仍以技术为中心，忽视了制度、组织与文化等因素在系统整合中的关键作用，导致技术赋能难以转化为体系化的管理效能。
因此，当前研究在以下方面仍存在明显空白：一是缺乏对多类型、跨尺度风险关联机制的系统解析；二是尚未形成开放协同、支持跨平台数据融合的技术架构；三是在人工智能嵌入实际管理流程时，对制度协同与组织适应机制的研究明显不足。这些局限为本文的研究提供了明确的切入点：有必要构建一个整合风险全局认知、数据标准统一与多主体协同治理的新型管理框架，以推动实验室安全管理从单点式技术应用向系统化、自适应型的治理模式转变。综上所述，当前国内外人工智能技术与实验室安全管理已取得一定成果，但还是存在人工智能与实验室机构之间跨平台合作较少，落地应用较少，后期应技术完善人工智能的应用进而提升实验室安全管理水平。
3. 人工智能在实验室安全管理中的核心应用场景研究
3.1. 智能风险识别与监控
基于视频分析识别未佩戴安全眼镜/手套、违规吸烟、闯入禁区等行为，并实时告警。
利用计算机视觉技术，使用深度学习和目标检测算法等识别实时视频中人员的安全配备是否合规，在特定要求实验中检测实验员的动作是否符合规范，在特定环境中禁止区域或停留时长等违规操作，及时对人员不安全行为识别提出警示。但实验室的环境也会影响视觉识别技术，光照变化、遮挡、行为多样及背景复杂等因素影响模型的准确性与鲁棒性，因此模型选择、数据构建、环境鲁棒性等核心问题尚待解决。
在当前研究中主要使用的是YOLOv5与Faster R-CNN两类架构，YOLOv5速度可达37.6 FPS适合多路视频流同步处理或嵌入式设备部署，Faster R-CNN通过“区域提议 + 分类”的两阶段策略，对复杂背景下的目标和细小违规物品(如未戴手套的手部操作)具有更好的区分能力。为兼顾速度与精度，研究者提出了多种改进策略。一种基于YOLOv5的FS-YOLOv5模型通过引入改进的ShuffleNetV2基础模块，在保持较高速度(36.3 FPS)的同时，将mAP提升至69.6%，超越了原始YOLOv5和Faster R-CNN。Faster R-CNN的改进方向主要集中在增强特征提取能力上(性能对比见表1)。例如，引入多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)使模型能够更好地聚焦于与违规行为相关的关键区域，同时使用ROIAlign替代ROI Pooling以减少特征图错位，再结合Soft-NMS算法处理目标重叠情况。这些改进显著提升了模型对遮挡违规(如部分被设备遮挡的饮食动作)和复杂背景干扰的抵抗能力。
Table 1. Performance comparison of different model architectures in laboratory violation recognition
表1. 不同模型架构在实验室违规识别中的性能对比
性能指标 |
基础YOLOv5 |
FS-YOLOv5 (改进) |
基础Faster R-CNN |
改进Faster R-CNN |
mAP@0.5 |
66.3% |
69.6% |
67.2% |
71.5%* |
帧率(FPS) |
37.6% |
36.3 |
13.1 |
11.8 |
小目标检测精度 |
中等 |
良好 |
良好 |
优秀 |
模型复杂度 |
较低 |
中等 |
高 |
较高 |
对于需要时序分析的违规行为(如持续不当操作流程)，单纯的目标检测不足以为用。研究表明，3D-CNN和时域分割网络(TSN)能有效捕捉行为的时间维度特征。在实验室场景中，基于TSN的模型对5种典型不安全行为(闻嗅试剂、吃东西、喝水、玩手机、睡觉)的识别召回率与精确率均超过0.9，F1指数大于0.95。这类模型与目标检测系统结合，可构建多层次的违规识别框架：YOLOv5/Faster R-CNN负责定位违规物品或姿态，时序模型则分析行为模式与持续时间。
基于计算机视觉的化学实验室违规操作智能识别技术已显示出巨大应用潜力，但实用化进程仍面临诸多挑战。当前研究表明，模型选择需权衡速度与精度，数据集构建需克服隐私与标注难题，环境鲁棒性需应对光照与遮挡干扰，误报/漏报平衡则需多技术协同优化。未来该领域的研究可能向以下几个方向发展：首先，多模态融合技术将结合视觉与传感器数据(如温度、气体浓度)，提供更全面的安全态势感知；其次，轻量化模型设计将使复杂算法能够在边缘设备上高效运行，缓解隐私与传输延迟问题；再者，小样本学习将致力于解决真实违规数据稀缺的挑战；最后，可解释性AI技术将增强系统决策过程的透明度，帮助管理人员理解与信任自动化识别结果。
3.2. 数据驱动的安全风险评估与预测
传统实验室的安全风险评估依赖定期检查，结果均为概述性的无法反映实验室实时安全情况，仅判断当前使用是否存在风险，利用AI技术可以构建动态感知的智能系统，从而实现精准与智能并存。
使用集成学习模型(随机森林、梯度提升树GBDT)利用实验室存在的特殊情况(如夜间行动，使用特殊溶剂)与风险事件(可能风险事件)进行联动，构建回归模型，判断不同情况对风险事件的影响程度，并利用时间预测模型分析风险事件的指标随着时间的变化趋势，并预测后续的变化趋势，形成周期性的不同区域的风险指数及实验室风险可视化。
使用有监督与无监督算法可以识别设备细小偏差异常点，并提前进行调整，并根据历史数据建立监控模型，预测设备故障预计使用时长及时进行维护。AI与实验室安全风险评估与预测将形成洞察风险关联、识别异常、预测潜在变化，实现主动防控的系统模式。
3.3. 智能化安全培训与应急响应
在实验室安全管理中，实验员的影响最为重要，包含操作规范、动线、人身安全等需及时响应的事件，传统实验室管理中缺乏对安全演练的设定，或实际现场演练成本较高意外情况发生概率较高，因此与AI联动可提升安全培训的效能及应急响应效率。AI系统通过分析人员的岗位职责、历史违规记录、培训考核成绩，精准定位其知识薄弱点，并自动推送定制化的学习材料，实现精准培训。利用虚拟现实(VR)或增强现实(AR)技术，模拟火灾、化学品泄漏、生物暴露等高风险事故场景。受训者可在绝对安全的环境下进行逼真的应急操作。
当AI实验室系统识别事故出现，将启动应急预案，利用可视化监控识别人员位置，感知系统确定事故原因，并作出响应方案，引导救援路径及启动应急设备。
3.4. 安全知识管理与决策支持。
AI与实验室安全管理搭建安全知识图谱，利用自然语言处理(NLP)技术，将规章制度、化学试剂安全说明(MSDS)、操作规程、化学品、设备、危害构建知识图谱。搭建智能化实验室安全管理图书馆，实验员可以根据不同使用的设备、化学试剂等进行查询，并结合实验流程查询标准实验操作方法，可利用NLP模型对实验的SOP和方案进行识别并反馈关键操作及风险。
4. 挑战与路径
在实验室安全管理与AI的联合体系中，带来了实验室安全管理从被动响应向主动调节的转化，在当下研究中，根据实验室安全管理模型系统搭建不够完善，可靠性与精准度需要进一步强化，在处理高度专业化的场景时，随机变化导致决策过程变化以至于模型整体的偏移，当前设备数据的安全与隐私导致AI管理体系深度融合受阻，产生孤岛效应，导致AI在实验室安全管理中止步不前。
为突破当前的局限性，首先夯实数据的基础，将实验室的数据标准化和数据化，为AI技术系统搭建提供数据集，并采用从紧要场景风险预警、高价值场景进行切入，通过多个试点项目，逐步推广到实验室整体布局中，系统采用边缘-云协同架构从数据感知、AI处理、智能应用(如图1)重视建立监督管理决策，构建持续完善的智能安全管理生态系统，让AI系统为实验室安全管理护航。
Figure 1. Closed-loop process diagram for laboratory safety management
图1. 实验室安全管理闭环流程图
5. 结论
在智能化信息时代，实验室安全管理面临越来越多的挑战与机遇，通过AI技术的不断进步，实验室安全管理将不断完善。利用数据与算法，搭建安全管理模型，智能风险识别与监控，加快应对时长。搭建安全评估与预测模型将风险降到最低，结论更具前瞻性。通过智能化安全培训与应急实现将安全事故发生如何做，怎么做带入实验室管理中，并通过系统根据现场情况灵活处理事件。通过搭建安全知识图谱，构建完善的实验室操作指导平台，从源头降低风险值。
未来的实验室安全管理体系应当更加注重人机协同，AI作为辅助工具与专业人员携手，通过数据共享与信息互通，提升决策的科学性和准确性。总之，未来的实验室安全管理将是一个智能化、动态化、协作化的系统，秉持人本安全与科技助力的理念，为科研活动的顺利开展提供坚实保障。