工作場所人機(jī)系統(tǒng)安全性評估演講人01工作場所人機(jī)系統(tǒng)安全性評估02人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的核心內(nèi)涵與理論基礎(chǔ)03工作場所人機(jī)系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵影響因素04人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的系統(tǒng)性方法與工具05人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的實(shí)施流程與關(guān)鍵步驟06典型行業(yè)人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的實(shí)踐案例07當(dāng)前人機(jī)系統(tǒng)安全性評估面臨的挑戰(zhàn)與未來方向08總結(jié)與展望：人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的本質(zhì)回歸目錄01工作場所人機(jī)系統(tǒng)安全性評估02人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的核心內(nèi)涵與理論基礎(chǔ)人機(jī)系統(tǒng)的定義與現(xiàn)代工作場所的演進(jìn)人機(jī)系統(tǒng)是指由“人-機(jī)-環(huán)境”三大要素構(gòu)成的有機(jī)整體，其中“人”作為系統(tǒng)的操作者與決策者，“機(jī)”涵蓋工具、設(shè)備、軟件等技術(shù)載體，“環(huán)境”則包括物理環(huán)境、組織環(huán)境與社會環(huán)境。隨著工業(yè)4.0、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度融合，現(xiàn)代工作場所的人機(jī)系統(tǒng)已從傳統(tǒng)的“人操作機(jī)”模式，演變?yōu)椤叭吮O(jiān)控智能系統(tǒng)-智能系統(tǒng)輔助決策”的協(xié)同模式。例如，在智能制造車間，工人通過AR眼鏡實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，工業(yè)機(jī)器人則根據(jù)視覺反饋?zhàn)灾髡{(diào)整作業(yè)參數(shù)，這種深度交互在提升效率的同時(shí)，也帶來了新的安全風(fēng)險(xiǎn)——我曾參與某汽車零部件企業(yè)的智能產(chǎn)線評估，發(fā)現(xiàn)因AR界面信息過載導(dǎo)致工人誤判設(shè)備停機(jī)信號，引發(fā)機(jī)械臂與操作人員的安全距離違規(guī)，這讓我深刻認(rèn)識到：人機(jī)系統(tǒng)的復(fù)雜性對安全性評估提出了更高要求。安全性評估的本質(zhì)與目標(biāo)安全性評估并非簡單的“風(fēng)險(xiǎn)檢查”，而是通過系統(tǒng)化方法識別人機(jī)交互中的潛在危險(xiǎn)源，分析其發(fā)生概率與后果嚴(yán)重性，并提出控制措施的全過程管理。其核心目標(biāo)可概括為“三防”：防人因失誤（如誤操作、注意力分散）、防設(shè)備故障（如傳感器失靈、控制系統(tǒng)異常）、防環(huán)境干擾（如照明不足、噪聲影響）。從理論根源看，安全性評估需依托三大支柱：一是人因工程學(xué)，研究人的生理、心理特性與機(jī)器設(shè)計(jì)的匹配性；二是系統(tǒng)安全理論，強(qiáng)調(diào)“安全是系統(tǒng)的固有屬性”，需在系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期融入安全思想；三是風(fēng)險(xiǎn)管理理論，通過風(fēng)險(xiǎn)矩陣、故障樹分析等工具量化風(fēng)險(xiǎn)等級。例如，在航空駕駛艙評估中，人因工程學(xué)確保操縱桿的力度反饋符合飛行員肌肉記憶，系統(tǒng)安全理論要求冗余控制系統(tǒng)應(yīng)對單點(diǎn)故障，風(fēng)險(xiǎn)管理理論則通過“事故樹”計(jì)算液壓失效的概率與后果。03工作場所人機(jī)系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵影響因素人的因素：生理、心理與能力的動態(tài)交互人是人機(jī)系統(tǒng)中最靈活的要素，也是最易引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的變量。從生理層面看，疲勞是首要風(fēng)險(xiǎn)因素：某物流企業(yè)的數(shù)據(jù)顯示，夜班工人因睡眠不足導(dǎo)致的反應(yīng)速度下降，使貨物分揀錯(cuò)誤率上升37%，而重復(fù)性操作引發(fā)的肌肉骨骼損傷（如腕管綜合征）在裝配工人中的發(fā)病率達(dá)15%以上。從心理層面看，壓力與注意力分配直接影響安全表現(xiàn)：我曾觀察過化工廠DCS控制室的操作員，在緊急工況下因多任務(wù)處理（同時(shí)調(diào)節(jié)溫度、壓力、流量）導(dǎo)致注意力資源過載，最終誤關(guān)了關(guān)鍵閥門。從能力層面看，培訓(xùn)不足與經(jīng)驗(yàn)差異會加劇風(fēng)險(xiǎn)——新員工對異常信號的敏感度僅為老員工的60%，而技能固化可能導(dǎo)致對新型安全設(shè)備的抵觸心理。機(jī)的因素：設(shè)備可靠性與人機(jī)界面設(shè)計(jì)的適配性“機(jī)”的安全性包含硬件可靠性與軟件交互性雙重維度。硬件層面，設(shè)備老化與維護(hù)缺陷是主要隱患：某鋼鐵企業(yè)的沖壓機(jī)因未及時(shí)更換磨損的離合器，在連續(xù)運(yùn)行8小時(shí)后發(fā)生連桿斷裂事故；而傳感器精度偏差（如溫度傳感器±5℃的誤差）可能導(dǎo)致控制系統(tǒng)誤判臨界狀態(tài)。軟件層面，人機(jī)界面（HMI）設(shè)計(jì)是關(guān)鍵：我曾評估過某風(fēng)電場的運(yùn)維系統(tǒng)，其報(bào)警界面采用紅色閃爍+蜂鳴聲組合，但在戶外強(qiáng)光環(huán)境下，操作員無法快速區(qū)分“一般報(bào)警”與“致命報(bào)警”，最終導(dǎo)致誤停機(jī)組。此外，自動化程度的“雙刃劍效應(yīng)”需重點(diǎn)關(guān)注——過度自動化可能使操作員失去情境意識（如自動駕駛汽車的駕駛員接管能力不足），而自動化不足則增加人的操作負(fù)荷。環(huán)境因素：物理環(huán)境與組織環(huán)境的協(xié)同作用環(huán)境因素常被忽視，卻直接影響人機(jī)系統(tǒng)的安全運(yùn)行。物理環(huán)境中，照明與噪聲是基礎(chǔ)要素：某電子廠的SMT貼片車間因局部照明亮度不均（300luxvs800lux），導(dǎo)致工人錯(cuò)焊微小元件（0402封裝）的概率增加3倍；而噪聲超過85dB時(shí)，操作員對語音報(bào)警的識別率下降40%。組織環(huán)境中，安全文化與管理流程更具深層影響：我曾調(diào)研一家建筑企業(yè)，其“趕工期優(yōu)先”的文化導(dǎo)致工人跳過安全鎖定的步驟，而“責(zé)任不清晰”的管理流程使隱患上報(bào)后平均7天才得到處理。此外，團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式（如輪班交接的信息傳遞完整性）也會影響系統(tǒng)安全——某電廠的交接班記錄缺失曾導(dǎo)致重復(fù)停機(jī)事故。交互因素：信息傳遞與協(xié)同作業(yè)的動態(tài)耦合人機(jī)系統(tǒng)的核心在于“交互”，而交互中的信息不對稱與協(xié)同失效是主要風(fēng)險(xiǎn)。信息傳遞方面，反饋延遲或信息歧義會引發(fā)連鎖反應(yīng)：在自動駕駛測試中，車輛與路側(cè)單元（RSU）的通信延遲100ms，可能導(dǎo)致緊急制動距離延長1.2米。協(xié)同作業(yè)方面，人-人-機(jī)的三角關(guān)系復(fù)雜化：某無人機(jī)巡檢團(tuán)隊(duì)中，飛手與地面站操作員對“返航高度”的理解偏差（飛手認(rèn)為“相對地面100米”，操作員認(rèn)為“相對起飛點(diǎn)100米”），導(dǎo)致無人機(jī)撞上山坡。這些案例表明，交互安全性需從“信息編碼-傳遞-解碼-反饋”全鏈條優(yōu)化。04人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的系統(tǒng)性方法與工具定性分析方法：識別“是什么”與“為什么”定性分析側(cè)重于識別危險(xiǎn)源、分析致因機(jī)理，適用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期或復(fù)雜場景。危險(xiǎn)與可操作性研究（HAZOP）是核心工具：通過引導(dǎo)詞（如“無”“更多”“更少”“反向”）分析工藝參數(shù)的偏差，例如在化工反應(yīng)釜評估中，以“溫度過高”為偏差，分析其可能原因（冷卻水閥門故障、溫控器失靈）與后果（物料分解、爆炸）。故障樹分析（FTA）則適用于逆向追溯事故原因：以“機(jī)械臂傷人”為頂事件，向下分解為“防護(hù)門未關(guān)閉”“急停按鈕失效”“人員誤入”等中間事件，直至“傳感器被遮擋”“線路老化”等基本事件。我曾用FTA分析某食品加工廠的切片機(jī)事故，發(fā)現(xiàn)“安全聯(lián)鎖電路設(shè)計(jì)缺陷”與“員工培訓(xùn)不足”是根本原因。失效模式與影響分析（FMEA）則通過“風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)（RPN）”量化風(fēng)險(xiǎn)：對設(shè)備的每個(gè)失效模式（如傳送帶卡頓）從發(fā)生度（O）、探測度（D）、嚴(yán)重度（S）三個(gè)維度評分，RPN=O×D×S，分值越高越需優(yōu)先改進(jìn)——某汽車廠焊接線的機(jī)器人夾爪失效RPN達(dá)192，經(jīng)分析后增加了“雙位置傳感器冗余設(shè)計(jì)”，RPN降至36。定量分析方法：解決“有多少”與“多嚴(yán)重”定量分析通過數(shù)學(xué)模型與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)概率與后果，適用于精細(xì)化管控。概率風(fēng)險(xiǎn)評估（PRA）結(jié)合故障樹與事件樹，計(jì)算事故發(fā)生概率：例如在核電站評估中，通過PRA得出“主泵失效導(dǎo)致堆芯熔毀”的概率為10^-7/年，遠(yuǎn)低于10^-5/年的可接受標(biāo)準(zhǔn)。人誤概率分析（HEP）量化人的失誤概率：采用THERP（人誤率預(yù)測模型）分析“操作員誤關(guān)閥門”的概率，考慮“規(guī)程清晰度”（0.1）、“環(huán)境壓力”（0.5）、“培訓(xùn)水平”（0.3）等修正因子，最終HEP=0.1×0.5×0.3=0.015（1.5%）。生物力學(xué)模型則評估人的生理負(fù)荷：通過AnyBody軟件模擬工人搬運(yùn)20kg重物時(shí)腰椎的受力，當(dāng)受力超過3400N時(shí)，可能發(fā)生椎間盤突出，據(jù)此優(yōu)化搬運(yùn)姿勢與工具設(shè)計(jì)。半定量分析方法：平衡“效率”與“精度”半定量分析通過評分矩陣簡化復(fù)雜計(jì)算，適用于日常安全檢查。LEC風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)法是最常用的工具：L（事故發(fā)生的可能性）、E（人員暴露于危險(xiǎn)環(huán)境的頻繁程度）、C（事故后果的嚴(yán)重度），三者相乘得出風(fēng)險(xiǎn)值D=L×E×C。例如，評估“車間地面油污”風(fēng)險(xiǎn)：L=3（可能發(fā)生）、E=6（每天暴露）、C=15（可能重傷），D=270，屬于“顯著風(fēng)險(xiǎn)”需立即整改。風(fēng)險(xiǎn)矩陣法通過可能性（1-5級）與后果（1-5級）構(gòu)建矩陣，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為“紅（不可接受）、黃（需關(guān)注、控制）、綠（可接受）”三級。我曾用此法評估某實(shí)驗(yàn)室的?；饭芾?，“濃硫酸泄漏”可能性2級、后果5級，落在“紅區(qū)”，經(jīng)分析后增加了“防泄漏托盤+緊急沖洗裝置”，風(fēng)險(xiǎn)降至“黃區(qū)”。智能評估工具：技術(shù)賦能的動態(tài)監(jiān)測隨著技術(shù)發(fā)展，智能工具正推動安全性評估向“實(shí)時(shí)化、精準(zhǔn)化”轉(zhuǎn)型。數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建人機(jī)系統(tǒng)的虛擬模型，模擬不同工況下的風(fēng)險(xiǎn)場景：例如在智能工廠中，通過數(shù)字孿生體預(yù)測“當(dāng)工人進(jìn)入機(jī)械臂作業(yè)區(qū)1米時(shí)，碰撞概率達(dá)85%”，并觸發(fā)聲光報(bào)警。計(jì)算機(jī)視覺（CV）實(shí)時(shí)監(jiān)測人的不安全行為：通過攝像頭識別“未戴安全帽”“違規(guī)操作”等行為，準(zhǔn)確率達(dá)92%，某建筑企業(yè)應(yīng)用后違規(guī)操作次數(shù)下降68%。生理傳感器可量化人的狀態(tài)：通過可穿戴設(shè)備監(jiān)測心率變異性（HRV）判斷疲勞程度，當(dāng)HRV低于正常閾值20%時(shí)，系統(tǒng)自動建議操作員休息，某航空公司應(yīng)用后飛行員疲勞導(dǎo)致的事故征候減少45%。05人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的實(shí)施流程與關(guān)鍵步驟準(zhǔn)備階段：明確目標(biāo)與構(gòu)建評估框架評估前需完成三項(xiàng)核心工作：目標(biāo)界定（明確評估范圍，如“某新能源汽車產(chǎn)線的焊接工段”）、團(tuán)隊(duì)組建（需包括人因工程師、設(shè)備專家、一線操作員、安全管理者，確保視角全面）、資料收集（獲取設(shè)備說明書、歷史事故數(shù)據(jù)、操作規(guī)程、環(huán)境監(jiān)測報(bào)告等）。我曾參與某藥廠的評估項(xiàng)目，初期因未收集“潔凈區(qū)溫濕度波動記錄”，導(dǎo)致誤判了“環(huán)境因素對無菌操作的影響”，返工后補(bǔ)充數(shù)據(jù)才完成分析。此外，需制定評估方案，明確方法選擇（如對高風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備采用PRA，對常規(guī)操作采用FMEA）、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、資源分配，確保評估可追溯、可復(fù)現(xiàn)。實(shí)施階段：從風(fēng)險(xiǎn)識別到評價(jià)的閉環(huán)1.風(fēng)險(xiǎn)識別：通過現(xiàn)場觀察、訪談、歷史數(shù)據(jù)分析，全面梳理危險(xiǎn)源。例如，在風(fēng)電評估中，通過“現(xiàn)場跟拍工人攀塔過程”識別出“安全帶掛鉤未完全扣緊”的隱患，通過“近5年事故報(bào)告”發(fā)現(xiàn)“葉片結(jié)冰導(dǎo)致的墜落事故”頻發(fā)。2.風(fēng)險(xiǎn)分析：結(jié)合定性與定量方法，分析風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生機(jī)理與概率。針對“安全帶未扣緊”，采用FMEA分析：失效模式“掛鉤未鎖死”，發(fā)生度O=3（偶爾發(fā)生）、探測度D=4（難以發(fā)現(xiàn)）、嚴(yán)重度S=15（可能死亡），RPN=180，需立即改進(jìn)。3.風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)：將分析結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)對比，確定風(fēng)險(xiǎn)等級。需參考三類標(biāo)準(zhǔn)：法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)（如GB/T28001職業(yè)健康安全管理體系）、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如機(jī)械行業(yè)JBJ33-2008）、企業(yè)內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)（如“風(fēng)險(xiǎn)值D>160為重大風(fēng)險(xiǎn)”）。某化工企業(yè)將“劇毒化學(xué)品泄漏”風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)為“不可接受”，因其后果超過“人員死亡”的底線。結(jié)果應(yīng)用：從評估報(bào)告到持續(xù)改進(jìn)評估報(bào)告需包含“風(fēng)險(xiǎn)清單、分析過程、改進(jìn)措施、責(zé)任主體、完成時(shí)限”五要素，但更重要的是推動整改落地。我曾評估某食品廠時(shí)，發(fā)現(xiàn)“殺菌釜壓力閥失效”風(fēng)險(xiǎn)，報(bào)告中提出“每季度校驗(yàn)壓力閥+安裝雙壓力傳感器”的措施，但執(zhí)行中因“成本增加”被擱置，后通過“模擬事故損失”（若爆炸需賠償500萬元+停產(chǎn)1個(gè)月）才推動整改。此外，需建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制：通過“定期復(fù)評”（如每年一次）、“動態(tài)監(jiān)測”（如實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)）、“員工反饋”（如隱患上報(bào)系統(tǒng)），確保人機(jī)系統(tǒng)隨技術(shù)、環(huán)境變化而動態(tài)優(yōu)化。例如，某汽車廠在引入?yún)f(xié)作機(jī)器人后，6個(gè)月內(nèi)開展了3次復(fù)評，逐步優(yōu)化了“人機(jī)協(xié)作安全距離”從1.2米降至0.8米。06典型行業(yè)人機(jī)系統(tǒng)安全性評估的實(shí)踐案例制造業(yè)：智能產(chǎn)線的人機(jī)協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)評估某汽車零部件企業(yè)的智能焊接產(chǎn)線，包含6臺工業(yè)機(jī)器人、2套AGV、1套中央控制系統(tǒng)，曾發(fā)生“機(jī)器人與AGV碰撞”事故。評估過程：-人因分析：通過訪談發(fā)現(xiàn)，AGV調(diào)度員與機(jī)器人操作員存在“信息壁壘”，AGV路徑調(diào)整未及時(shí)通知機(jī)器人操作員。-機(jī)因分析：機(jī)器人避障傳感器的檢測角度為120，存在“側(cè)方盲區(qū)”，而AGV的定位系統(tǒng)在金屬地面存在誤差±5cm。-環(huán)境分析：產(chǎn)線照明不均（局部200lux），導(dǎo)致AGV攝像頭對地面標(biāo)識的識別率下降。改進(jìn)措施：①增加“人機(jī)協(xié)同看板”，實(shí)時(shí)顯示AGV與機(jī)器人位置；②升級機(jī)器人傳感器至3D視覺，消除盲區(qū)；③優(yōu)化照明至500lux均勻照度。實(shí)施后6個(gè)月內(nèi)未再發(fā)生碰撞事故，效率提升12%。醫(yī)療行業(yè)：手術(shù)機(jī)器人的精準(zhǔn)安全控制某三甲醫(yī)院引進(jìn)達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人，開展泌尿外科手術(shù)，評估發(fā)現(xiàn)“醫(yī)生操作時(shí)手部抖動傳遞至機(jī)械臂”可能導(dǎo)致誤傷。評估過程：-定量分析：采用HEP模型，醫(yī)生疲勞狀態(tài)下的手部抖動幅度為0.5mm，正常狀態(tài)下為0.1mm，誤差放大5倍。-仿真測試：通過虛擬現(xiàn)實(shí)模擬“縫合直徑1mm血管”場景，疲勞狀態(tài)下失誤率達(dá)18%，正常狀態(tài)為3%。改進(jìn)措施：①增加“機(jī)械臂濾波算法”，過濾高頻抖動；②設(shè)置“疲勞監(jiān)測系統(tǒng)”，通過眼動儀判斷醫(yī)生疲勞狀態(tài)，超過閾值時(shí)自動切換為“輔助模式”；③優(yōu)化培訓(xùn)，增加“抗疲勞操作”課程。實(shí)施后手術(shù)并發(fā)癥率從5.2%降至2.1%。交通運(yùn)輸：高鐵駕駛艙的人機(jī)交互優(yōu)化某高鐵局評估復(fù)興號駕駛艙安全性時(shí)，發(fā)現(xiàn)“司機(jī)在雨天對信號燈的識別延遲”問題。評估過程：-環(huán)境測試：模擬雨天低能見度環(huán)境，信號燈距離500m時(shí)，司機(jī)平均反應(yīng)時(shí)間比晴天延長1.8秒。-界面分析：駕駛臺信號燈顯示區(qū)域與速度表位置重疊，導(dǎo)致“注意力分散”。改進(jìn)措施：①采用“自適應(yīng)亮度信號燈”，雨天自動增強(qiáng)亮度；②重新布局駕駛臺，將信號燈移至視野中心區(qū)；③增加“語音報(bào)警輔助”，當(dāng)信號燈狀態(tài)變化時(shí)同步提示。實(shí)施后雨天信號識別錯(cuò)誤率從7%降至1.3%。07當(dāng)前人機(jī)系統(tǒng)安全性評估面臨的挑戰(zhàn)與未來方向核心挑戰(zhàn)：技術(shù)迭代與安全需求的矛盾1.新技術(shù)帶來的復(fù)雜性：AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入，使“機(jī)”的行為呈現(xiàn)“黑箱”特性，例如自動駕駛汽車的決策邏輯難以完全解釋，導(dǎo)致傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估方法失效。012.標(biāo)準(zhǔn)體系的滯后性：現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)多針對傳統(tǒng)人機(jī)系統(tǒng)，對“人-AI系統(tǒng)”“人-機(jī)器人協(xié)作”等新場景缺乏規(guī)范，如協(xié)作機(jī)器人的安全距離仍沿用傳統(tǒng)機(jī)械標(biāo)準(zhǔn)，可能過于保守或不足。023.跨學(xué)科協(xié)作的壁壘：安全性評估需要人因工程、計(jì)算機(jī)、心理學(xué)等多學(xué)科知識，但企業(yè)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)往往“單科作戰(zhàn)”，例如設(shè)備專家不懂人因分析，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)識別不全面。034.數(shù)據(jù)獲取的局限性：智能系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)涉及隱私與安全，企業(yè)不愿共享，導(dǎo)致行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估缺乏數(shù)據(jù)支撐，例如工業(yè)機(jī)器人事故數(shù)據(jù)多被企業(yè)內(nèi)部處理，難以形成行業(yè)數(shù)據(jù)庫。04未來方向：智能化、個(gè)性化與動態(tài)化1.智能評估系統(tǒng)：基于AI的“風(fēng)險(xiǎn)評估大腦”，可實(shí)時(shí)采集人-機(jī)-環(huán)境數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型動態(tài)預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過分析工人操作習(xí)慣、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，提前48小時(shí)預(yù)警“某機(jī)械臂可能因軸承磨損引發(fā)故障”。013.動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估：從“靜態(tài)評估”轉(zhuǎn)向“實(shí)時(shí)動態(tài)評估”，通過物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)秒級響應(yīng)”。例如，在礦山井下，當(dāng)工人接近采掘面1米時(shí)，系統(tǒng)根據(jù)工人位置、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)，實(shí)時(shí)計(jì)算碰撞風(fēng)險(xiǎn)并自動調(diào)整