【关键词】半导体工厂；安全管理；人工智能；精准识别
引言
在全球制造业智能化转型的浪潮中，半导体产业作为技术密集型和资本密集型的核心领域，其制造过程对环境和安全的要求异常严苛。据国际半导体产业协会统计，2023年全球半导体工厂因安全环境事故导致的直接经济损失超过12亿美元，其中30%源于人员违规操作。2024年初，国务院常务会议明确将人工智能与制造业深度融合作为新型工业化的战略方向，为半导体工厂的安全管理转型提供了政策指引。半导体工厂的生产环境具有高洁净度、高连续性、高精密性特点，传统的安全管理模式依赖人工巡检和经验判断，已难以满足复杂场景下的风险防控需求。此文结合工程实践经验，深入探讨人工智能技术在半导体工厂环境监测与行为识别中的创新应用，重点解决传统人工巡检存在的响应滞后、误判率高等问题，系统探讨为构建自主可控的智能安全防护体系提供技术参考[1]。
一、半导体工厂安全管理的核心需求
（一）环境风险管理的严峻性
半导体工厂投资巨大，生产设备24小时持续运转，任何非计划停机都可能导致数十万美元的损失。洁净室内的颗粒物、温湿度波动等环境参数必须精确控制，任何微小变化都可能影响芯片良率，甚至导致批量报废[2]。同时，化学品泄漏、火灾等安全隐患若失控，除了带来巨大的经济损失，还可能引发环境污染。及时识别并干预潜在威胁，保障生产的连续性和安全，已成为半导体工厂管理的关键任务[3]。
（二）人员及其行为管理的重要性
根据多领域的安全事故统计，人为因素在安全事件中的占比在80%以上。主要诱因是如设备操作不当、未佩戴防护装备等的违规行为[4]。
任何的违规行为，都有可能引发连锁反应，破坏洁净环境，甚至引发设备故障与生产中断。为了保障生产连续性，必须做好精准识别并及时处置违规行为[5]。
（三）传统安全管理方法的局限性
1.人工巡检的覆盖盲区
半导体工厂规模大，场景复杂，人工巡检无法覆盖所有的区域，如层层堆积的管道层、天花吊顶内部。对于风险的判断，不同人员有不同的感知和经验，差异性较大。人并非机器，人的体力与注意力难以实现全年24小时无缝监控。
2.视频监控的响应滞后
传统监控系统能够实现现场实时画面采集，但信息处理仍需人工分析，面对数以百计的报警信息及监控信号，监控人员容易遗漏信息，导致报警延迟甚至漏报[67]。
3.缺乏智能辅助决策能力
在突发事件面前，传统安全体系缺乏数据驱动的快速决策支持，主要依赖人员经验处理，难以根据实时动态调整应对策略，整体安全应急响应效率低下[8]。
二、人工智能在安全管理中的关键技术
（一）机器学习与异常检测
通过对历史数据进行机器学习模型训练，能够识别出在常规与异常状态之间的差异。以人员行为分析为例，通过对大量工作场景视频的持续学习与特征提取，系统能够准确捕捉类似打瞌睡、违规操作设备等异常行为，并且给出报警信号，相较传统人工巡检方式，很大程度上降低了漏检率，提高了整体风险识别的及时性与可靠性[9]。
（二）多模态数据融合
单一传感器可能因干扰出现误报警，其信息容易存在局限，例如，工人打扫过程中产生的灰尘可能造成烟感的报警，但实际没有发生火灾。因此融合图像、温度、烟雾和气体浓度等的多维数据，可以形成更全面、立体的环境感知系统，提升风险识别的全面性与准确性[10]。
