近日，江蘇泰州發生了一起危化品運輸車失控事故，一輛載有26.74噸商用石腦油的槽罐車在轉彎時因司機操作不慎沖破圍欄掉落翻車。幸運的是，罐體未發現泄漏，但鑒于石腦油易燃易爆的特性，仍存在爆炸風險。泰州消防接警后立即啟動應急預案，聯合公安、應急等多部門展開救援。現場人員采取"降溫防護+機械吊裝"的方式進行處置，操控專業滅火機器人持續對罐體進行噴淋降溫，以防罐體出現意外泄漏或爆炸。

“危險重重”的危化品運輸

這起事故再次暴露出危化品運輸行業的三大核心挑戰：復雜工藝設備風險、駕駛員行為管理難題以及動態環境預警滯后。據應急管理部統計，2022年全國危化品道路運輸事故中，超60%由疲勞駕駛、超速等危險行為引發，行業亟需從被動應急轉向主動防控。

作為國內領先的物聯網科技公司，G7易流持續探索、實踐以物聯網技術賦能化工行業重點場景的安全，形成了一套完善的智能場景安全解決方案。

風險地圖：從"單車監控"到"全量協同"的智能預警

在泰州事故場景中，風險路段的提前預警可能成為避免災難的關鍵。G7易流智能場景安全解決方案中的風險地圖功能，通過整合400萬+貨車的時空軌跡與30萬+高危路段數據，構建了覆蓋彎道坡度、事故黑點、惡劣天氣等17類風險因子的動態預警網絡。

通過集成先進的數據分析和地理信息系統（GIS），結合實時交通狀況和歷史事故數據，智能識別路線中可能存在的風險點，如事故多發路段、惡劣天氣影響區域、施工區域等。在規劃階段，智能路書就能夠向駕駛員提供這些關鍵信息，使他們能夠提前選擇最佳路線，規避風險，從而實現預見式安全管理。

當車輛接近風險點位時，車載終端通過智能語音警示實現"秒級響應"。

司機行為管理：AI算法+人工干預構建雙重防線

此外，相關調查表明，危化品道路運輸中的燃燒爆炸等事故，多由司機疲勞駕駛、超速引發的追尾、側翻與碰撞等危險事件導致，因此對司機駕駛行為的管理就變得尤為重要。

在司機安全管理方面，G7易流通過人、車、貨、場等日均20T多維數據積累，結合自動駕駛級別算法，有效識別疲勞駕駛、分心駕駛等高危行為。G7易流利用「眼部模型」和「面部微表情模型」，使得設備端對于司機的疲勞駕駛行為有了更精細化的感知，實現了「非長閉眼狀態的困倦疲勞識別」、「半遮擋下精準人臉識別」、「多路攝像頭抓取識別」。云端風險算法結合人車路實時計算駕駛風險，結合多模態大模型技術有效提升風險準確性。還可以通過安全小姐姐7x24小時實時電話提醒，對高危司機進行一對一服務，幫助司機改善駕駛行為。

數據驅動安全：日均處理970萬條風險事件的預警體系

G7易流構建的危化品運輸數字孿生平臺，每日吸納人、車、路、貨、場等維度超20TB數據，通過三層數據處理架構實現精準防控：

IOT中心層：車載終端實時解析傳感器數據

數據算法層：人、車、路、貨全量協同算法

管理平臺層：數據驅動，實現風險管理、司機管理、事故管理閉環

安全服務層：安全專家，幫助客戶提升整體安全表現

該體系已累計預警側翻風險3.2萬次，規避可能導致的危化品泄漏事故估值超17億元。

作為一家「IoT + SaaS」公司，過去累計近20年的探索和實踐中，G7易流將“全量協同算法+安全管理「鐵三角」+安全專家服務”解決方案先后在危化、快遞快運、大宗、城配等行業落地，為客戶提供進階安全服務系統化閉環服務，將安全管理真正落到實處，管理到每一秒，推動行業向"預見式安全"進化、從"人防"到"技防"的革命性轉變，在這場關乎公共安全的技術攻堅中，以G7易流為代表的科技企業，正用硬核創新守護每一條運輸動脈的安全脈搏。