Ruize Qin、Peng Cui 和 Jaleel Muhsin 是这篇文章的主要作者。他们的研究单位分别为南京林业大学土木工程学院工程管理系和哥伦比亚大学工业工程与运筹研究系。本文发表在期刊“Buildings”2024年第14卷，文章编号为3789，文章类型为review。

研究背景
近年来，全球建筑行业对工人安全和工作流程效率的需求日益增加，这促使自动化人体工学技术的研究和应用受到广泛关注。据国际劳工组织（ILO）2023年的数据显示，每年约有300万人因职业事故或工相关疾病死亡，另有3.95亿人遭受非致命性职业伤害。针对这些挑战，自动化人体工学(automated ergonomics)技术被视为提升施工安全性和效率的关键解决方案。本文旨在对2001年至2024年间Web of Science数据库中关于自动化人体工学风险评估的文献进行可视化分析和系统综述，总结领域研究进展、发展趋势以及存在的问题，并提供未来研究方向的建议。

主要观点与内容

1. 研究方法与框架
   本文对自动化人体工学风险评估领域的文献采用了科学计量分析框架(bibliometric analysis framework)和SWOT分析。

   • 文献筛选与分析
     通过Web of Science筛选关键词“automated ergonomics”和“ergonomics risk assessment”以及“construction industry”相关的文献，最终选取了2001年至2024年间的116篇相关文献，并使用CiteSpace和VOSviewer工具进行了科学计量分析。分析包括年度文献发布量、主题领域分布、合作网络、关键词聚类等。
     
   • SWOT分析框架
     基于文献分析结果，SWOT分析分别从优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）及威胁（Threats）四个维度对四大核心技术：可穿戴传感器技术（wearable sensor technology）、人工智能与大数据分析技术（AI and big data analytics）、虚拟现实（VR）技术以及计算机视觉（computer vision）技术，在建筑工地中的应用进行详细评估。
     

2. 自动化人体工学研究热点

   • 高频关键词分析显示，研究主要聚焦于肌肉骨骼疾病（musculoskeletal disorders）、建筑施工设计（construction design）、风险评估（risk assessment）、健康（health）及工人对环境暴露的风险（exposure risk）。
     
   • 可穿戴传感器技术、人工智能与大数据分析、虚拟现实（VR）以及计算机视觉是研究集中讨论的四大应用技术。这些技术通过监控和分析工人活动、工作环境与风险因素，为健康与安全管理提供了智能化的解决方案。
     

3. 技术使用与研究领域的分布

   • 可穿戴传感器技术
     这一技术通过实时采集工人生理和环境数据（例如心率、体温、恶劣环境的参数）来评估工人健康状态和安全风险。设备小巧便捷，可广泛应用于建筑工地上的高温区域、多风险作业环境等。
   • 人工智能与大数据分析
     AI通过分析历史事故数据以及实时的施工现场数据，帮助预测潜在的安全隐患并建议预防措施。例如，通过气候条件、设备状态和工人疲劳程度等变量，AI能够定期生成风险评估和操作指导。
   • 计算机视觉
     该技术主要用于监控现场安全性，借助摄像头获取的图像数据，自动检测工人是否佩戴防护设备如安全帽、防护带等，并识别出潜在事故风险场景。
   • 虚拟现实技术（VR）
     VR为施工领域的安全培训和操作模拟提供了无风险的实践环境。通过3D虚拟场景，工人能够安全模拟危险的实际工作环境，学习应对突发情况的策略。
     

4. 主要发现与成果

   • 自动化人体工学技术显著提升了工作环境的活动监控、风险预测及安全效率。比如利用AI技术，施工工地的实时监控及动态风险评估体系保存了大量时间与资源。
   • 学术界在全球范围内开展了广泛的国际交流与合作。美国、中国、加拿大是该领域研究的主要贡献国家，其中加拿大研究尤其侧重于可穿戴技术和实时数据分析系统。
   • 在高风险的建筑施工操作中，自动化人体工学技术，如肌肉监测、实时环境数据传输，已经展示了落地实用性。

5. 局限性与挑战
   自动化人体工学技术虽然有着广泛应用价值，但仍面临诸多限制：

   • 成本：高昂的设备和技术成本限制其普及。
     
   • 技术性能：在复杂、动态的建筑环境中，自动化技术难以全面适应。某些传感器在恶劣条件下的耐用性和电池寿命也是问题所在。
     
   • 隐私问题：实时生物数据和地理数据采集涉及数据隐私风险，需要技术开发者和施工企业建立完整的数据保存、管理和合规体系。
     
   • 可接受性：工人对新技术的接受度与了解程度可能成为采用的阻碍。

6. 未来方向与价值
   自动化人体工学技术的进一步发展以及系统整合将成为建筑行业的关键研究方向，具体包括：

   • 推动多技术深度融合，如将可穿戴传感器与AI及大数据分析结合，实现工地安全的动态实时管理。
     
   • 开发更加贴合行业需求的个性化风险评估工具，如与建筑信息建模(BIM)、物联网(IoT)和5G技术集成。
     
   • 针对道德与隐私问题，研究可靠的数据匿名化和获取机制。
     
   • 发展可持续发展方向的应用研究，如利用自动化技术优化施工流程，减少资源浪费，实现绿色建造的落实目标。

论文重要性与学术价值
本文对相关领域的重要文献进行了整合和系统性的科学计量分析，全面展示了自动化人体工学风险评估研究的现状、热点及趋势，是自动化风险管理领域综合参考的一部分。特别是针对建筑施工行业的挑战和需求，作者系统评价了当前相关技术的进展和不足，并为未来研究及技术开发提供了有价值的视角和建议。这篇综述论文为学术界与建筑行业之间的技术转化提供了资源，也凸显了自动化人体工学未来更广泛应用的可能性与影响力。