对于工业生产企业而言，由于业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。
对于石油石化行业属于危险、危害因素众多的高危行业，安全生产形势依然十分严峻。
以人工智能技术为手段，精准把握 “高精度质量检验，大范围安全管理”的行业需求，应用机器视觉、体态识别、异常行为分析预警等人工智能技术，在安全防范、监管实施、质量检验和生产流程管理方面，实现实时监控、自动察觉缺陷、主动预警，提高了过去依靠肉眼或“远水救不了近火”的窘境，确保生产安全高效、劳动力分配得当、保持低成本优势，为协助工业公司“降本增效、安全生产”，等等智能化应用，已经逐渐在工业生产安全领域发挥着及其重要的作用，改变了以往安全管理工作“事后处理”的模式，转向对危险的预先识别、分析和控制的科学化管理方式，最终实现事先控制，预防为主，关口前移，防患于未然的目的。
通常情况下，石化企业历年来已分期分批投建了视频监控系统，基本实现每个生产装置和重点部位都已安装监控摄像机。传统机器视觉检测(如比对法)解决了人工目检的一些做不了、做不好以及人做成本高的问题。但依然存在安全隐患：
1、现场作业监督管理过程中，由于人力、物力等种种原因，各环节相关管理人员有时会无法到施工现场监督监护、审核确认作业票证，或到了现场也是象征性的停留很短时间，最终难以满足当前作业许可制度规范的要求。
2、尽管已经实现了对作业票证的电子审批全过程管理，但是在施工现场工人的不规范行为、设备设施的违规使用等方面也很难进行监管，即使有视频监控，一般也仅绝限于在控制室进行人工识别监控，甚至仅能监控到主要生产装置及要害部位，不能够实现在任何生产区域发生不规范作业时进行监控的要求。
3、对承包商的劳务人员的监管也很重要，在承包商实施工程人员进入现场前，实行了安全教育培训、职业技能审查等工作，但是真正到现场施工时，也存在换人替代等安全隐患。
与传统机器视觉检测的新方法相比，基于AI的检测的新方法将在减少对光照、摆放位置、传输速率等外在因素依赖程度，尤其是对一些较难识别的行为动作的大量图像进行神经网络学习，在充分训练的情况下，将为各种行为动作和物体的主要和非主要特征提供更高的识别准确率。
通过建立一套安全作业智能监控管理系统，来加强作业现场的监控管理力度，同时落实属地管理的管理方法，及时有效地发现各生产环节的安全风险隐患，以便于能够及时分析和处理隐患，最终实现安全生产。
蓝成“消防大脑“以百度天工智能物联网平台为核心，综合利用无线传感、云计算、大数据等技术，打破信息孤岛，将所有有效数据都接入到消控室联网可视化管理系统来进行统一管理，实现数据共享。与此同时，采用层层接入，将各点位消防主机、监控视频等可联网式设备全部接入云平台，将分散式设备做集中式综合管理，一步到位。
1、基于人工智能的安全作业智能监控系统与作业许可票证管理系统相结合，实现对现场作业的全过程的实时监控，实现对施工作业现场的监护人、票证审核人、作业申请人以及承包商派驻的实施工程人员进行智能识别、身份验证的监控管理，同时也可监控作业区域内是否有人的危险行为动作、是否有未授权人或物的越界等不规范行为的发生。
2、运用基于AI的机器视觉识别技术，代替传统的人工视觉识别方式，实现自动智能识别预警功能。
3、可以通过客户端管理软件系统实时查看各监控点视频图像，对关键监控点的远程视频进行调用、预警、广播通知。
4、通过系统能通过视频回放查看该属地下近期进行的各种作业情况，隐患情况，视频报警的处理情况。
5、实现分级网络架构，上级监控中心能够查看和管理所辖范围内的所有视频图像。
方案通过采集设备数据、生产数据、外部数据等，构建传感网络，实现统一的设备正常运行状态的监测，并能够结合大数据、人工智能手段实现关键设备的预测性维护，以及生产的全部过程优化等应用，并在此基础上实现整体经营层面的全局管理，最终达到提升安全生产管理上的水准的目的。