人工智能助力警务革新

2019-06-10吴俊伟

中国公共安全 2019年4期

□ 文/吴俊伟

前言

以人工智能为代表的新一轮科技革命，正在引发创造未来的颠覆性社会变革。究竟什么是人工智能？《人民日报》的报道给出了这样的定义：“尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。”

习近平总书记始终高度重视科技创新，多次提及人工智能的迅猛发展，并提出一系列新思想、新论断、新要求，强调“这样的新技术新领域还有很多，我们要审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进。” 公安行业属于公共安全的范畴，老百姓的安居乐业，社会稳定繁荣，是所有人期待的，公安机关须深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，牢牢把握大数据发展大势，按照深化智能化建设的要求，把大数据作为公安工作创新发展的大引擎、培育战斗力生成新的增长点，大力实施公安大数据战略，着力打造数据警务、建设智慧公安，努力实现公安机关战斗力的跨越式发展。

警务信息化改革趋势

公安核心任务落实在反恐防爆+维护稳定+刑事事件+治安事件+基础管理+公共安全，公安的信息化建设是从“金盾工程”拉开帷幕，此阶段主要是公安内部IT系统的建设和各警种信息化系统的建设；从2003年左右开始，国内开始了一轮以视频监控为主的“平安城市”建设，该阶段主要是依托搭建公安视频专网，面向重点单位、重点场所（如机场、火车站、汽车站等）城市主干道铺设视频监控点位，更好的公安时候破案提供技术支持；2016年，国家又开启了“雪亮工程”建设，雪亮工程主要是强化二三类点位建设，扩大社会掌控面，同时让人民群众更多的参与到社会公共安全治理中来。

纵观公安信息化建设路线及各阶段的关键技术手段，我们可以发现“金盾工程”信息系统的建设，使得公安部、省厅、地市、区县各警种信息流程更加快捷，然而从数据资源的有效利用来看，由于之前系统建设没有从大数据的角度进行顶层规划，系统建设条块化、烟囱式，数据之间无法互联互通，民警更多的只能利用系统进行简单的录入与查询工作，无法挖掘数据背后隐藏的事实与规律；同样，“天网”工程也存在视频监视各系统孤立、应用零散，缺乏主动识别与分析研判的技术能力，智能化应用不足等问题，使得公安机关长期处于“汗水”警务的工作模式中，只能被动的进行事后侦查，并不具备事前的预警、预判能力。

中国特色社会主义新时代给科技兴警提出了更高的发展目标。国务委员、公安部党委书记、部长赵克志强调，要“大力实施公安大数据战略，着力建设智慧公安、打造数据警务，不断推进公安机关社会治理能力的跨越式发展”。未来的警务信息化建设须主动拥抱人工智能、车联网、物联网等现代前沿技术，通过科技兴警战略提升公安机关核心战斗力，将人工智能作为创新发展的强引擎，推动公安工作实现更高水平的信息化、智能化、现代化。

人工智能带来的公安行业变革

数据智能

过去几年，在互联网企业的影响下，各地公安机关纷纷建设公安大数据平台，把从公安机关掌控的个人身份信息、宾馆登记数据、车辆卡口数据和从互联网企业、移动运营商、银行等获取的数据进行汇总和分析，为公安机关对违法犯罪行为的精准打击提供更广泛的数据支撑。

但是由于数据来源的不确定性、数据的有效性、数据本身的真实性和数据获取的非实时性等因素，使得所谓的大数据平台很难发挥出预期的成效。人脸识别、车脸识别、视频结构化等人工智能技术的大规模应用，在很大程度上填补有效数据来源这一空白，使得公安大数据应用不再是“无源之水”、“无米之炊”。

业务智能

人工智能将改变公安机关的侦查办案格局

随着信息化、大数据的纵深发展，以“数据+智能”为关键要素的现代化侦查打击模式不断形成完善，人工智能正在从意识到实战加快对传统侦查办案工作的“智能化改造”。人脸识别、虹膜识别、步态识别等人工智能技术将深刻改变公安机关抓捕犯罪嫌疑人的工作质态，融入犯罪倾向分析、案件特征分析等功能的人工智能系统，可以自动搜集各类信息数据并智能分析关联要素，侦查办案更加高效化、智慧化。

人工智能将改变公安机关的巡逻防控格局

数据推动智能化预判预警，充分整合发破案件情况，智能分析案件高发地点和高发时段，自动划分治安防范重要区域和重点时段，按需调整警力部署和打防重点，实现精准巡逻防控集约化用警。海量数据资源中的内在价值得以智能化深度挖掘，以大数据智能应用为核心的智慧巡逻防控新模式将有效提高公安工作智能化水平。

人工智能将改变公安机关的信息预警格局

从“无人驾驶”的社会治理应对到智能调节红绿灯的“城市数据大脑”，从以机器换人力到以智能增效能，公安机关必须探索和实践“传统+科技”的现代警务之路，深化数据智能应用，使信息采集更迅捷、数据整合更高效、情报研判更智能，“人工智能+”时代的智能化情报分析研判理念将进一步提升公安机关对各类风险隐患的预测预警预防能力。

人工智能的场景化应用

随着计算能力瓶颈的突破，新型算法模型的创新，场景化的数据资源及行业解决方案能力越来越成为支撑新一代人工智能与公安应用相融合的关键

人工智能三大类应用-视频结构化、生物识别、物体识别，在实战应用中需要充分考虑不同场景的下实际业务需求及前后端的配套规范，以提高智能应用的效能，节约系统建设投入、创造最大业务价值。

围绕公安管理的三大对象（人、车、物），根据这些管理的对象日常生活中所产生的行为，会聚焦在吃、住、行、消、乐、医、作上，我们根据特征分为了六大类场景。

场景一，道路、地铁/公交、开放广场/景区

这一类场景都是开放式的，流量大、流动快的特点让公安机关很难实现现场的风险管控。简单举两个例子，节假日期间，各大知名景区会在短短几个小时内聚集大量的游客，各种潜在的高危人员也会掺杂其中，公安机关要如何实现人员底数清、情况明呢？稍有疏忽，上海外滩那样的踩踏事件极有可能再次发生。在通行道路上，车流大，车速快，公安机关又该怎么来及时发现是否有在逃人员，是否有毒驾等行为呢？

针对人流量大这一问题，我们可以采用视频点位人流量分析技术，基于深度学习和计算机视觉，可以实时统计监控视频中的经过人数及拥挤情况；也可以针对人员密集场所的监管需求，构建群体聚集分析模型，智能判断出某区域是否有拥挤堵塞、异常聚集等行为；结合前端人脸识别相机，也可迅速发现人群中是否有高危人员存在。

通行道路上的车辆管控技术相对比较成熟，例如大华车辆大数据平台，不仅基于深度学习提供超过200种品牌3000种车型+局部特征的精准分析，同时以车辆数据和车辆图片为主线，联动公安网上业务数据进行全方位的大数据关联串并和碰撞比对，提供19项积分规则匹配及17类车辆技战法应用，对高危车辆进行深度挖掘预警，高危车辆预警信息可瞬间直达街面相应警力终端APP，街警精准排查目标车辆，

场景二，娱乐场所、宾馆、网吧、商场等临时落脚点

娱乐场所、网吧、宾馆、商场之类的临时落脚点场景，人员可自由出入，成分复杂，长久以来都是警情案情的高发地，涉黄、涉毒等案件也比较多。针对这类场景，我们的思路是以预防为主，通过无感+接触式的方式，如人脸相机，对进出此类场所的进行身份识别；可结合警务数局打造各类预警积分模型，如涉黄、涉毒类预警模型，我们可以通过采集涉黄、涉毒等重点人员人脸来研判人员和场所碰撞后可能产生的特殊行为，从而实现预警，来提升公安对重点人员及场所的管理；同事，公安机关也需要加强对场所经营者的管理，督促他们完善人员身份登记措施。

场景三，政治中心、学校单位、交通枢纽等

对于像政治中心、学校单位、交通枢纽等这些场景，因具有封闭式、进出人员多、人员进出管控严格，同时拥有专职保安的特点，此类场景大都是敏感场所，公安机关对此都有特殊要求，比如政治中心，我们有维稳要求，比如学校是重要的内保单位。我们的思路是无感+接触式+交互管理的模式来进行场所管控，通过设定相应的模型，比如，嫌疑人员在政治中心活动时产生预警，易肇事肇祸人员出现在学校附近则产生预警等，结合预警信息精确的进行线下处置，最终实现重要场所核心圈、警戒圈、控制圈的管控。

场景四，小区、村庄、公寓等长期落脚点

小区、村庄、公寓这种长期落脚点的场景，具备规律性进出、流动人口聚集的特点，我们方案的要求是无感、登记、接触式、交互式，通过对三道门小区门、单元门、入户门的管理，来实现对小区人员的便捷通行，小区重点人员的核心关注，小区流动人口的精细管理，比如我们可以通过人脸白名单来实现便捷通行，通过人脸分析来判断帮扶人员是否长时间未出家门，则定点帮扶，通过智能锁来实现流动人口的精细化管理等

场景五，快递、管制刀具、二手市场、散装汽油

对于特种行业，比如管制刀具、快递、散装汽油等这类场景，它的特点是实名登记率低（纸质登记）、购买者身份证不明、物品去向不明，我们的思路就是人脸比对加实名登记，比如，我们可以通过APP的方式实现对管制刀具或散装汽油等危险品售卖的管理，卖家通过安装APP收集购买管制刀具等物品的人员信息，将信息回传至公安网，如果发现特定前科人员购买管制刀具、维稳人员购买散装汽油则产生预警等等，通过类似预警模型来实现对特种行业的管控

场景六，内部管理

面临执法纠纷说不清，执法物件难管理，隐私数据被私用的问题，那么我们可以用物联网技术、人脸识别技术等实现执法七要素人、案、物、证、档、装备、场所的在线，从而实现羁押超时、审讯超时、所外就医中途离车，物品未及时入库等违规事件的预警，最终实现规范化管理、执法规范、信息安全

万物“在线”——大华HOC智慧警务顶层规划思路

智慧警务的关键在于“在线”，如何将公安关注的各类对象感知上线，在于如何利用大数据技术构筑各类警务模型，挖掘潜在风险，在于如何创新警务工作模式实现风险的预测预警预防。最终形成“大脑+手脚”运作模式和 “情报+行动”的运作机制，从而提升公安机关核心战斗力，实现实战警务快速反应、警力部署科学合理、基础警务管控智能高效，提高警务工作的预测、预警、预防能力，推动警务工作向主动化、精细化、精准化发展。

大华HOC智慧警务，以“一切为了提升全警种KPI，提升人民群众安全感”为中心，

严格根据公安部实施公安大数据战略的有关要求，按照科信主建、警种、业务牵引、科技助警的总体原则，从全国上百个警务项目实战经验，提炼出警务建设感知上线、数据运算、行动落地“三大关键环节”，并以此为总体建设思路，加快建设与在线警务模式相适应的公安大数据平台，形成以大数据平台为核心，警务运营管理中心、警务安全中心、N类应用的技术支撑体系。

感知上线：将互联网、视联网、物联网进行融合，构建一张瞄准客户价值的感知网络，获取最实时、最有效、最鲜活的警务数据，实现警务资源在线。

数据运算：将人工智能、大数据、云计算与客户业务场景结合，挖掘警务数据背后的事实和规律，得出精准的情报指令，实现警务对象在线。

行动落地：将科技融入组织和机制，建议组建“视频+情报”的队伍，指导以及帮助一线作战单元工作，实现警务工作在线。