提升实验室安全水平，打造智能预警新体系
为了进一步加强实验室的安全管理，计量大学能源环境与安全工程学院近期推出了一系列新举措。学院发布的《计量大学能源环境与安全工程学院实验室安全违规事项负向积分与责任追究办法（试行）》，旨在规范实验室操作，确保实验过程的安全。在实施过程中，学院发现了一个现象：不少进行实验的老师和同学并非安全领域的专业人士，对潜在的安全隐患判断不够准确。为此，学院引入了一项创新的AI查隐患系统，这让实验室张维刚感到心安许多。
张维刚所提及的AI系统，实际上是一套基于多模态AI大模型的智能隐患排查系统。这个系统的研发团队是一支由11名本科生组成的精干队伍。这些学生来自计量大学以及杭州电子科技大学，专业涵盖了安全工程、通信工程等多个领域。
学生自主研发，智能预警系统应运而生
这支学生团队深感AI技术在校园安全中的巨大潜力。他们希望通过利用AI技术，识别并减少校园安全隐患，提升校园的整体安全水平。团队成员、计量大学安全工程专业的罗堃表示，他们渴望运用所学知识，为校园的安全稳定贡献力量。
在研发过程中，团队将重点放在了实验室安全这一关键环节。研发并非一帆风顺。实验室中存在多种危险源和复杂的隐患情况，如危险化学品、特种设备、高温设备以及学生误操作等。根据学院的安全隐患排查制度，实验室安全隐患包括危化品、废弃物、气瓶压力容器等共计13个类别。
团队对这13类隐患的现场照片进行了分类整理，并描述了隐患情况，共记录了200余条隐患信息。在整理过程中，他们面临的核心挑战是如何将实验室复杂场景中的隐患特征转化为大模型可识别的语言。
“在初期尝试中，我们发现在一些明显的情况下，如‘插座未固定’，隐患识别相对容易。但对于一些如‘危化品台账品记录与实际不符’的隐患，识别则更为困难。”罗堃透露。在指导老师的支持下，团队将隐患类别进一步细分为现场隐患和管理类隐患，并找到了有效的识别方法。最终，该模型在实验室现场场景测试中保持了95%以上的稳定识别率。
AI助力安全，实现三大突破
该AI智能隐患排查系统依托计量大学的“8+X”平安校园预警体系，结合高精度图像识别和物联网技术，实现了三大核心突破：智能隐患识别、知识库动态更新以及二次开发权限开放。
张维刚介绍说，在智能隐患识别方面，该系统表现出色。以实验室危化品管理为例，系统能迅速判断危化品的摆放是否合规，是否存在泄漏风险。过去，这类检查主要依赖实验室老师的人工操作，耗时且易遗漏。现在，系统瞬间即可完成识别，准确率高达95%，既减轻了老师的负担，又提高了安全系数。
知识库的动态更新功能使得系统能够持续“自我成长”。它不仅能定位隐患地点和类型，还能总结隐患分布规律和常见隐患，为管理者提供优化安全策略的建议。
开放二次开发权限为学生提供了实践的机会。该系统提供模块化代码框架，学生可以根据需求调整参数、训练子模型或接入传感器数据，开发个性化的预警功能。配套的虚拟仿真测试环境和实训案例库也为学生提供了丰富的实践资源。
“AI+安全”协同育人，推动校园安全管理升级
目前，该系统已在计量大学能源环境与安全工程学院的学生实践及教学工作中得到应用。学生们将所学的安全知识和AI知识应用于实际，深刻理解了AI技术的应用。例如，计量大学的陈佳丽表示，通过平台的二次开能，她能够将自己的想法和算法融入其中，这让她对AI技术的应用有了更深刻的理解。
该系统在校园安全管理中发挥着重要作用。作为计量大学“8+X”平安校园预警体系的重要组成部分，它实现了AI赋能校园安全管理，形成了“AI+人防+技防”三位一体的智慧型事前预警体系，推动了校园安全治理模式向事前预防转型。团队成员吴昊表示，能够将电子计算机、人工智能、电子信息等技术与安全管理专业深度融合，并开发出实际应用系统服务于校园安全管理，这让他感到非常自豪。
该系统的应用也吸引了企业的关注。团队指导老师黄冬梅教授表示，已有企业对接该系统的应用前景表示出浓厚兴趣认为这套系统在企业安全管理中同样具有重要作用。未来团队计划进一步完善系统功能包括手机端开发、自动巡查、隐患自动识别等并有望实现重点区域毫秒级预警响应和智能联动处置进一步提升校园安全管理的主动性和运行效率。
在计量大学不断探索创新的过程中实现了