在矿山井下、石化装置、输电铁塔、塌方与火场等极限环境中，安全与效率长期处于拉扯状态。我们梳理了人工智能在高危岗位的应用脉络：借助感知、决策与执行一体化的系统，AI正从“减少暴露”与“预判风险”两端入手，为世界上最危险的工作重构标准作业程序（SOP）。文章作者Zac Amos指出，AI的价值并非神秘的“黑箱”，而是把可重复、危险、极端负荷的动作交给机器，同时把人的经验与判断保留在闭环之中。

以基础设施与能源场景为例，美国Skydio将自主飞行与远程运营整合到“DFR（Drone as First Responder）”与资产巡检方案：警情发生后，无人机在两分钟内抵达现场提供实时画面；在电力与公用事业领域，AI避障与视觉算法使飞行器能够在“高压、狭窄、结构密集”的空间完成贴近式取证，减少人工作业对登高、停电与封控的依赖。Skydio公开资料强调，许多传统需要攀爬、系索或进入带电/有限空间的作业，如今可在地面远程完成，显著降低坠落、触电与坠物风险。

在地面复杂空间与“黑暗工况”中，美国Boston Dynamics的四足机器人通过多传感器融合与自主导航，承担巡检、读表、热像检测与异常声学采集等任务。法国巴黎大众运输公司（RATP）将该机器人纳入夜间设备巡检流程，用于进入难以抵达或具有坠落、坍塌与有害气体风险的区域，目的在于“把人从危险里移走”。此外，钢铁、化工等连续流程企业的案例亦显示，机器人已在高温、粉尘与噪声强环境中形成稳定排班。

“让人更强”与“让人更远”是AI/机器人在危险岗位的两条路径。前者的代表是外骨骼与人机协作装备。美国Sarcos Robotics的Guardian XO全身外骨骼为24自由度、可实现约90千克（200磅）等效负载搬运，电池可热插拔实现整班运行，适合高重复、高负重但空间受限的工位（例如航空维修、仓内大件上下架与港口装卸中的辅助岗位）。其价值并非“逞力”，而是把工伤与肌肉骨骼疾病从源头降低，将个体差异对安全的影响“收敛”到系统阈值内。

消防与灾害救援是另一道试金石。学术界的综合评述显示，地面机器人、无人机与AI感知在野火、坍塌与有毒环境中的作用已从“演示”转向“编入预案”：探路、监测、复燃识别、结构评估等环节的自动化水平快速提升，配合人机协同可显著降低救援暴露时间与不确定性。相关研究强调“替代高危动作”的同时，也提示了通信、续航与跨专业指挥的现实约束。

从“动作替代”走向“系统安全”，AI的决策与治理价值愈发突出。Unite.ai文章的要点之一，是把AI视为“安全生产的基础设施”：通过多源数据监测、预测性维护与异常行为识别，在事故链条形成前触发干预。例如，在化工装置或长输管线的场景中，四足机器人与无人机采集到的热像、声学与视觉数据可由算法实时比对健康模型，自动生成工单或降级策略，减少“带病运行”所导致的累积性风险。

值得强调的是，“AI上岗”并不意味着“一切自动”。美国IBM与Boston Dynamics的联合案例显示，巡检任务的价值在于“把信息送到人能理解与处置的界面”，例如把可疑泄漏点的影像与点检历史并置，或将场站数字孪生与实测数据叠加，交由工程师判定是否需要停机、降负荷或派人复核。这一“算法先行、人工仲裁”的流程，避免了“黑箱决策”带来的伦理与合规隐忧。

从落地门槛看，影响AI在危险岗位规模化的瓶颈正在被“工程方法论”化解。第一，远程运营与弹性编队。Skydio等厂商在DFR中实践“一人多机、跨站点远控”的值守模式，解决了警情/障碍分布不均的调度难题。第二，标准化载荷与接口。四足机器人平台与外骨骼逐步形成标准化传感、工具与数据接口，方便嵌入现有CMMS/EAM系统。第三，训练与文化。从“操作员→系统主管”的角色迁移需要配套培训与激励机制，才能让一线团队真正信任并善用AI工具。

也需要正视风险边界。AI的错误识别、模型漂移与通信中断，可能在关键时刻导致误判；自主系统进入拥挤或动态环境时的“最后一米安全”仍需冗余设计与硬件限幅；数据合规与隐私在公共安全与工业现场同样严肃。此外，过度“技术崇拜”也会削弱基本安全投入，例如班前会、作业许可与隔离挂牌（LOTO）等传统但有效的制度。Unite.ai文章提醒，AI应被纳入已有的安全管理体系，而不是“替代体系”。

面向未来，几个方向值得行业持续跟进。其一，“多模态AI+移动平台”将成为危险岗位的通用底座：视觉、热像、气体、声学与振动数据在边缘端融合，以“任务插件”的方式组合成勘查、巡检、应急三类现场能力。其二，“人机共担责任”的制度化：把机器与人的权限、交接与留痕写入SOP，并在事故调查中保留可审核的决策链。其三，“安全经济学”的量化：以“暴露时间、险情概率、停工损失、保险费率”重估投资回报，把AI从成本中心升级为风险对冲工具。学术与产业的交叉研究已开始以“替代暴露小时”等指标度量AI的真实安全收益。

最危险的工种有那些？

（1）矿业与井下车辆作业

矿山/巷道属于复合高危环境：粉尘（矽肺等职业病）、有毒/缺氧气体、坍塌风险、重型设备盲区碰撞并存。AI 赋能的“远程操控 + 无人化单元”正把人从危险场景中移走：在井下布设多源传感（气体、温湿、震动）与摄像头，配合自治车辆/移动机器人持续巡检，一旦监测指标越界自动触发撤离与封锁；自治车辆将“低视距、反复、重负载”的高风险驾驶工序标准化，显著减少人在狭窄巷道的暴露时间与误操作概率。工程要点包括：在粉尘、滴水、无 GNSS 的极端工况下实现稳健的定位/避障；“失联即安全”的降级策略；以及对潜在爆炸环境的电气本安设计等。

（2）长途商用卡车驾驶

长途干线运输的风险与职业健康压力并存：暴露时间长、疲劳/夜间驾驶频繁、恶劣天气叠加。实践路径是“干线段自动驾驶 + 人类负责末端复杂路况”的分工模型——用自动驾驶覆盖绝大多数州际高速行驶，把司机工作时间压缩到“最后数英里”的复杂场景，从而显著降低疲劳相关风险。可参考的里程碑包括：在亚利桑那完成“无安全员”公开道路干线试跑，以及在得州启动“无安全员”商业运送。落地难点在于跨州监管一致性、车队与装卸的接驳组织、极端场景冗余设计以及运力网络的系统化调度。

（3）公用事业与能源设施检修

登杆、带电设备周边作业与高空坠落是典型高危点。两条 AI 路径正在并进：其一，预测性维护（数字孪生 + 多源数据）把人力聚焦到“最需要的点位”，减少广撒网式上杆/上塔；其二，机载/地面机器人替代近身检查——以 AI 赋能 LiDAR/影像对跨区域杆塔进行批量巡检，或让沿导线移动的检修机器人完成近距成像与缺陷识别，人类在地面判读并下达工单。关键挑战包括：长线资产的通信/供电、恶劣天气下抗风抗雨能力，以及缺陷识别的“低漏报、可追溯”与合规留痕。

（4）高风险医疗操作

这里“危险”的对象首先是患者（手术失败的直接后果），同时高强度、长时段、高精度的人机工学压力也会反馈到医护安全。手术机器人 + AI 辅助正通过微创通路、抖动抑制、术中导航与并行多模态感知（影像/生理参数）降低并发症概率；术后，AI 还能基于病历/指标进行并发症风险分层，帮助制定更稳妥的监护方案。对医护而言，远程主刀/示教降低了在感染/辐射/疲劳环境下的暴露；长时间手术的人机工学负荷也因“姿态转嫁给机械臂”而下降。现实约束集中在：算法可解释性与责任边界、数据安全与伦理，以及跨院/跨地区网络品质对远程操作“零容错”的硬要求。

（5）农业与畜牧

农业作业的高危点来自大型机械、极端天气/热伤害、动物冲击等。代表性案例是“视觉 + 柔性夹持”的自主采摘系统，可在约 7 秒/果的节拍下完成作业，显著减少采摘季一线工人在日晒/中暑等环境性风险；AI 还能将作业延伸到夜间或低光条件，缓解季节性用工紧张导致的疲劳作业。规模落地的关键是对“自然变异”的鲁棒性（果型、枝叶遮挡、地面起伏、泥水/粉尘）与跨季节/跨品类的模型迁移效率。

（6）地下与封闭空间巡检

黑暗、狭窄、坠落与有害气体风险叠加，是地下交通/工业设施夜间巡检的常态。四足机器人被纳入夜间巡检流程，进入难以抵达或存在坠落、坍塌与有害气体风险的区域，利用 360° 成像与自组网通信，实现“先机巡检、后人复核”，目标是“让员工远离危险”。“移动感知 + 边缘分析”的联合方案把发现异常到生成可处置信息的时间拉短，从而在“坏了修”之前迈入“将坏先修”。这类案例显示，“移动的感知基础设施”正在成为危险环境安全治理的底层能力。

（7）公共安全与应急

无人机/机器人正成为高危岗位的“先遣前锋”。“DFR（Drone-as-First-Responder）”方案在事件发生后自动起飞，常见指标是十几秒内起飞、约一分钟内抵达；在电力/公用事业与灾害现场，AI 避障与路径规划使飞行器能在“高压、狭窄、结构密集”的空间完成贴近式取证，降低人工作业对登高、停电与封控的依赖。火灾灾种上，地面消防机器人与无人机已从“演示”转向“编入预案”，承担探路、热像监测、复燃识别、结构评估等任务。挑战在于灾害通信的脆弱性、极端热流对传感器的损伤，以及跨专业指挥体系的协同。

（8）外骨骼与人机协作岗位（Powered Exoskeleton-Assisted Jobs）

虽然不一定被传统统计直接归为“危险行业”，但高强度体力搬运/扭举导致的肌骨伤害具有长期隐患。以全身外骨骼为例，24 自由度、单人可实现约 200 磅（90 kg）等效负载的重复搬运，配备热插拔电池以覆盖整班运行。其价值在于把工伤与肌骨疾病从源头降低，将个体差异对安全的影响“收敛”到系统阈值之内。工程边界在于：不可超越人体生理关节极限、在拥挤/动态环境的防夹/限速，以及与现场安全体系（如行人优先区、叉车通道）的协同。

跨行业的共性观察（要让“危险工作”真正变安全，靠技术 + 组织双轮驱动）

（A）“把人移出危险区”的优先级最高。无论是矿山无人运载、杆塔机器人，还是 DFR 与四足巡检，本质都是把“暴露时间 × 风险强度”的积累值降到最低。因此系统需要失效安全（fail-safe）与故障剥离设计：通信中断即自动降级、传感异常触发“安全停车/撤离/返航”、人工一键接管路径明确可审计。这一“安全工程底座”，决定了自动化是否真能减少事故链条，而非制造新的不确定性。

（B）AI 先做“风险前置”，再做“自动闭环”。预测性维护与数字孪生把“坏了修”转为“将坏先修”；当缺陷检出稳定后，再把“告警 → 工单 → 派工 → 复核”的流程连起来做闭环。能源网络中的 AI-LiDAR 分析（从树障到金具缺陷）、工厂里“移动边缘分析”对热点/异音的早期发现，都是“前置干预”的范式：目标是把事故从致灾阶段拦截回可控阶段。

（C）人机分工从“替代”走向“协作”。在卡车与医疗两大高危场景，“自动化覆盖平原，人类守住山口”的分工更现实、也更容易通过合规审查：机器负责长时间、重复、危险的部分，人类在最后一公里的复杂情境中做判断与兜底。

（D）落地的三座大山：合规、工程可靠性与运营改造

合规：自动驾驶上路许可、无人机/巡检机器人空域/现场许可、医疗器械注册与伦理审查，决定商业化速度上限；

工程：粉尘与电磁环境、极端温湿/低温（冷链、深井）、抗风抗雨抗盐雾，对传感器与执行机构是真考验；

运营：岗位画像改变后，队伍要从“设备操作员”升级为“系统主管/调度员/数据判读者”，需要配套培训与激励，否则“有系统没人会用”的摩擦会抵消技术红利。这些要素在 DFR 的“一人多机”、四足平台的“标准化载荷与接口”、以及工厂“移动感知 + 边缘分析”的实践中，已有成熟做法可循。