深圳大学土木与交通工程学院丁志坤教授团队最新研究，首次运用脑磁图技术证实 VR安全培训知识在危险场景中迁移的神经机制，并提出 S.A.F.E. 框架，为下一代高效 VR 安全培训系统开发提供依据。

原文标题：

Investigating VR Safety Training Transfer in Construction Hazard Recognition: A Neurocognitive Perspective

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.aei.2026.104412 71

作者信息：

Zhaoyang Xiong, Zhikun Ding, Yaning Li, Jianfeng Zhang

封面照片：

Highlights：

1. 证实了建筑VR安全培训的迁移有效性：相比传统PPT培训，VR培训显著提升了人员在未受训场景下的危险识别敏感度（d’）。

2. 揭示了深层神经机制：利用脑磁图（MEG）技术，发现VR培训诱发了独特的早期情绪—情境编码机制，涉及视觉皮层（V1/LOC）、内侧前额叶（mPFC）和海马旁回（PHG）的协同激活。

3. 提出了S.A.F.E.神经认知框架：构建了包含图式匹配、情绪显著性、特征检测和要素识别的VR安全培训设计框架。

摘要

建筑施工现场环境瞬息万变，安全培训的核心目标不仅是让工人记住已有考题，更在于培养其“举一反三”的培训迁移（Training Transfer）能力，即在面对未曾受训的陌生场景时依然能敏锐识别危险。然而，现有VR安全培训的评估往往局限于对“已学场景”的机械记忆测试，忽视了对真实世界中最关键的迁移适应能力的验证。针对这一科学缺口，本研究首次引入毫秒级高时空分辨率的脑磁图（MEG）技术，构建了包含“未受训危险场景”的迁移任务范式，系统对比了沉浸式VR与传统PPT安全培训的迁移效果及其神经机制。行为学结果证实，VR培训在未受训场景中诱发了显著更优的危险识别敏感度（Δd’ = 0.481，*p = 0.035）。神经影像学证据进一步揭示，这种迁移优势并非源于传统的“规则学习”，而是依赖于大脑在刺激后早期建立的“情绪—情境”协同编码机制。研究发现，通过激活视觉皮层（特征提取）、内侧前额叶（情绪显著性/自我参照）和海马旁回（情境匹配）形成具有泛化性的具身威胁情境记忆（Embodied Threat Memories），使工人在面对全新危险时能自动触发危机警觉，而非依赖缓慢的逻辑分析。基于上述神经科学实证，本研究提出了S.A.F.E.神经认知框架——涵盖图式匹配（Schema matching）、情绪显著性（Affective salience）、特征检测（Feature detection）与要素识别（Element identification），为开发具备真实迁移效力的下一代VR安全培训系统提供了首个循证设计规范。

问题背景介绍

建筑行业事故率居高不下，很大程度上归因于工人在实时场景中未能识别和应对危险，特别是那些从未遇到过的“陌生危险”。尽管VR技术在安全培训中展现出巨大潜力，但现有研究存在一个关键缺口：大多数评估使用的是与培训内容相同或高度相似的场景。这种方法实际上是在测试“死记硬背”的能力，而非应对真实世界多变环境所需的“认知适应性”或“迁移能力”。

为了验证VR培训是否真正有效，必须探究其能否让工人在面对未受训的危险时依然保持敏锐，并揭示驱动这一过程的大脑认知神经机制。因此，本研究引入高时间分辨率和空间定位能力的脑磁图（MEG）技术，深入探究VR安全培训迁移背后的驱动逻辑。

研究方法概述

本研究采用“行为学+神经影像学”的综合方法。实验招募了16名无相关经验的参与者，随机分为VR组（体验式学习）和PPT组（传统的事故案例分析），实验流程包含背景测试、前测（Pre-test）、培训干预、后测（Post-test）以及两周后的保持测试（Retention test）：

图1. 研究逻辑框架和实验流程

• 培训流程：

（1）PPT组采用传统的被动学习模式，受试者通过观看幻灯片，系统分析事故的过程、起因及后果，侧重于逻辑层面的规则习得。

图2. PPT安全培训

（2）VR组采用了基于虚幻引擎5（Unreal Engine 5）开发的高保真虚拟建筑场景进行安全培训，通过PICO 4头显为参与者提供沉浸式体验。培训内容涵盖高处坠落、物体打击等核心事故类型，参与者以第一人称视角“亲历”事故过程，系统结合了空间音频与手柄触觉反馈，旨在通过多感官刺激强化对危险的具身认知。参与者仅针对9种危险场景中的3种进行培训。

图3. VR安全培训

• 测试流程：要求其识别其余6种未受训的危险场景。前测阶段参与者需完成T1（判断：是否存在危险）任务，后测/延后测参与者需完成T1+T2（判断：危险属于什么类型）任务。

（a）前测

（b）后测/延后测

图4. 迁移任务实验范式

• 神经影像数据的采集在磁屏蔽室中进行。参与者在未佩戴VR设备的状态下，进行含有“未受训危险”的标准化施工现场图片的危险识别任务，与此同时，研究团队利用306通道脑磁图（MEG）系统实时记录其脑磁信号。这种设计专注于捕捉参与者在面对陌生危险时，大脑神经活动的时空动态变化，进而揭示培训迁移发生的深层神经机制。

图5. MEG实验过程

总结与思考

荐读论文首次利用MEG技术提供了实证证据，证明了建筑VR安全培训相比于传统PPT安全培训在建筑危险识别中具备更好的迁移能力。

• 主要发现：

（1）行为层面：VR组在未受训场景中的危险识别敏感度（d’）显著提高，且这种效果在两周后依然保持，而PPT组则未能实现这种迁移。

图 6. VR和PPT培训组危险识别效果比较

（2）神经层面：VR培训诱发了大脑在248–336 ms时间窗口内的特定激活模式。与PPT组相比，VR组在视觉皮层（V1/LOC）、内侧前额叶（mPFC）和海马旁回（PHG）表现出更强的激活。这意味着VR安全培训可能构建了一种“具身威胁记忆”，将危险特征与个人的情绪体验和情境记忆紧密结合，而非单纯的规则记忆。

（a）248-296毫秒内的大脑激活区域

图.7 脑区激活模式（VR组显著高于PPT组的区域）

• 基于上述发现，论文提出了指导VR安全培训设计的S.A.F.E.框架：

（1）F (Feature detection，特征检测)：增强V1的早期视觉处理，自动检测异常几何特征（如倾斜的栏杆）。

（2）E (Element identification，要素识别)：利用LOC在高噪背景中精准锁定危险源

（3）S (Schema matching，图式匹配)：利用PHG的情境记忆功能，帮助工人将新场景与存储的安全原型进行比对。

（4）A (Affective salience，情绪显著性)：激活mPFC，通过模拟事故后果（如坠落感）建立情绪标记，充当“威胁放大器”。

图8. S.A.F.E.框架

基于S.A.F.E.框架，未来的VR安全培训不应仅局限于视觉保真度的提升，而应更关注神经认知的有效性：

（1）针对 F & E（特征识别）：场景建模必须具备高保真的物理纹理和光影，保留真实的“环境噪声”，训练在复杂背景下的危险性特征提取能力。

（2）针对 S（记忆图式）：培训设计应包含多变的场景变体（如不同天气、不同施工阶段），丰富大脑中的“安全原型库”，避免单一场景的机械记忆，实现跨情境的危险识别能力迁移。

（3）针对 A（情绪体验）：引入多感官反馈（如手柄震动、坠落失重感、空间音效），这种高强度的情绪体验能够在大脑中建立稳固的“情绪标记”，将抽象的危险认知转化为本能的防御性回避反应。

荐读论文揭示了VR安全培训的核心价值在于实现从“我学习过”向“我经历过”的跨越，从而赋予了参与者关键的培训迁移能力。研究结果为VR系统的迭代开发提供了坚实的神经科学理论支撑，倡导未来的建筑安全培训应超越单纯的知识灌输，转向构建融合情感体验与情境认知的具身化安全记忆。