【摘要】在物联网技术迅速发展的背景下，职业健康风险评估正面临传统方法在数据采集滞后、信息维度单一等方面的局限。本文基于物联网环境，系统地探讨了传感器网络在实时监测、暴露特征图谱构建以及多源异构数据融合中的关键作用，并针对工业环境中传感器选型、布局优化、网络稳定性及数据处理效率等问题提出了改进策略。借助时间加权平均浓度模型与智能识别算法，实现了对化学、物理和生物因素的动态风险评估；同时，通过边缘计算技术提升了数据处理的实时性。在应对数据隐私保护和系统可扩展性挑战方面，本文进一步探讨了数字孪生技术与联邦学习框架的融合应用，该方法不仅能够在虚拟环境中精准模拟工业生产情境，还能在不共享敏感数据的前提下，实现跨主体模型协同训练。基于试点应用经验和全生命周期设备管理平台的构建，本文为企业及监管部门提供了科学决策支持，有望推动职业健康保护技术的持续创新与广泛应用。