2026年9月16日，工业安全技术企业Trio Mobil在美国印第安纳波利斯举行的NSC Safety Congress & Expo 2026上展示其新一代工业安全与SIF风险预防平台。该平台将AI计算机视觉、UWB超宽带定位、叉车车联网、实时位置追踪和视频分析等技术整合在一起，重点解决叉车与行人碰撞、盲区、近失事件以及高风险区域管理等工业现场安全问题。

与传统叉车安全系统主要围绕事故发生后的记录和分析不同，Trio Mobil此次重点提出“预防优先”的安全理念，即通过持续识别叉车、人员以及高风险区域之间的交互，在真正发生严重事故前发现风险积累。其核心目标是针对SIF，即Serious Injuries and Fatalities（严重伤害和死亡事故）进行提前干预。美国国家安全委员会也将潜在SIF事件定义为虽然没有造成严重后果，但在条件稍有变化时可能导致严重伤害或死亡的近失或低严重度事件。

此次展示的核心产品Trio Safe AI将AI视觉识别与UWB近距离检测结合。AI摄像头可以在人员不佩戴电子标签的情况下识别行人，而UWB则能够对佩戴标签的人员或车辆实现较高精度的距离检测。两种技术共同工作，可以覆盖叉车与行人、叉车与叉车以及转角、盲区等复杂环境。当系统识别到危险接近时，可向驾驶员和行人发出实时警报，并可根据设定条件联动车辆，实现叉车自动减速。

另一项Trio Safe系统主要依靠UWB技术实现叉车与人员、叉车与叉车之间的防碰撞管理。企业可根据不同生产区域设置警告范围、安全距离、报警方式以及车辆速度限制，使叉车进入交叉路口、狭窄通道或人车混行区域后自动执行不同安全策略。

此次较值得关注的是AI Risk Radar。传统安全管理往往依赖事故数量、工伤记录和人工检查，而该系统试图分析事故发生之前的风险暴露。Trio Mobil称，其AI系统能够监测100多类风险场景，并按照区域、班次、车辆及人员行为分析近失事件和高风险互动。例如，某个仓库交叉口即使长期没有发生事故，但如果每天反复出现叉车与行人近距离交汇，系统就可能将其识别为潜在高风险区域。

此外，TRUE-AI利用计算机视觉监控人员与车辆互动、禁入区域和装卸平台等场景；FleetBridge则提供叉车驾驶员授权、车辆使用前检查、碰撞记录和利用率分析；Trio Locate通过实时定位记录叉车及其他资产移动轨迹，从而帮助企业分析厂内交通流和风险集中区域。由此形成“检测—干预—分析”三个层次的安全体系。

Trio Mobil公布的数据称，目前其相关技术已应用于全球65个以上国家、超过2000个工业现场，连接设备超过100万台。公司2026年的SIF研究资料显示，在部分制造和物流项目中，采用相关技术后，叉车与行人的高风险接近事件在60至90天内下降约60%至80%，不过实际效果会因现场布局和系统配置不同而存在差异。

从叉车行业来看，AI安全技术正在从单一倒车影像、毫米波雷达和简单声光报警，逐渐发展为AI视觉、UWB定位、车辆控制以及风险数据分析相结合的综合系统。尤其对于已经拥有大量叉车的制造工厂和物流中心，这类系统能够直接加装于现有车辆，不必整体更换车队，也使存量叉车的数字化安全改造成为新的应用市场。

Trio Mobil 是一家高速增长的技术公司，提供预防事故和提高工业运营效率以实现零事故目标的解决方案。Trio Mobil 是基于人工智能和物联网的工业安全解决方案的先驱。

Trio Mobil 通过连接 500,000 多台联网设备为 2,000 家企业客户和 20,000 家中小企业提供解决方案。Trio Mobil 通过美国总部为全球客户提供支持。Trio Mobil 还通过英国、德国、法国、意大利、奥地利、波兰、瑞典、荷兰、罗马尼亚、土耳其、印度、墨西哥和澳大利亚的分支机构和合作伙伴覆盖欧洲、MEA 和亚太地区。

Trio Mobil 是一家全球工业物联网公司，在 35 个国家/地区设有分支机构、分销商和售后服务。我们在全球范围内为跨国品牌提供交钥匙解决方案。