重大政府工程帶動警察業務領域對人工智慧的需求激增

摘要：二、公安業務對人工智能及安防技術的需求　　（一）公安對人臉識別技術的需求　　目前公安的戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯的身份識別等各類應用，需要基於全國人臉數據進行識別，處理的數據庫容量上億或十億，處理的比對請求數量大、模式不統一，快速準確地從如此規模數據庫中快速識別身份是一件非常有挑戰的任務。2、由於沒有結構化處理後視頻圖像信息聯網共享的統一架構，因此車輛大數據系統、人臉識別應用系統、視頻偵查應用系統等相對獨立，同一個系統有多個平台，平台之間不能做到數據的有效共享。

眾所周知，警察是維護公共安全的主力。但大陸警力資源嚴重匱乏，據統計，大陸警察僅占人口數量的0.13%。然而，隨著平安城市、雪亮工程等全國性工程建設的不斷推進，大陸已經是監控錄影頭增長最快的國家。根據咨詢公司IHSMarkit2016年的數據，大陸已安裝1.76億個監控錄影頭，並仍在快速增長中。面對公共安全領域海量的信息數據，如果僅憑人工去分析和處理這些信息，工作量非常巨大，尤其是視頻數據，需要人工逐個調閱來進行信息排查，造成業務效率極其低下。因此，在人員少、案件多、數據豐富的公共安全行業，人工智能的引入就顯得極為迫切。

一、國家及公安部門推動的與安防相關的重大工程項目　　（一）金盾工程　　國家電子政務建設的12個重要業務系統之一。2003年9月2日至3日，公安部組織召開了全國”金盾”工程工作會議，標誌著”金盾”工程建設正式啟動。從本質上講，金盾工程是公安通信網路與計算機信息系統建設工程。是大陸公安機關利用現代信息通信技術，增強統一指揮、快速反應、協調作戰、打擊犯罪的能力，提高公安工作效率和偵察破案水平，以適應大陸在現代經濟和社會條件下做到動態管理和打擊犯罪的需要，做到科技強警目標的重要舉措。通信網路和信息系統建設讓安防類電子設備有了應用的基礎，是安防行業快速發展的關鍵環節。　　（二）3111工程及平安城市　　”3111″工程，即在省、市、縣三級開展報警與監控系統建設試點工程，每個省確定一個市，有條件的地方確定一個縣，有條件的縣確定一個社區或街區為報警與監控系統建設的試點市、縣、社區或街區，試點展開城市報警與監控系統建設。升級金盾工程建立起的三級專網，聯合經營商，大力推進視頻聯網報警和報警聯網。隨著工程深入展開，試點工作演變成為平安城市的推廣。這是安防行業第一次在城市級應用場景下接受全方位檢驗，也是安防由單一產品向巨複雜系統、平台轉變的節點。3111工程制定相關管理、建設、驗收、經營維護、互聯互通等相關內容一系列約20多個標準，其複雜難度、規模之大可稱得上”中國標準史上之最”，也與安防的技術發展第二階段契合。　　（三）天網工程　　天網工程是由政法委發起，公安部聯合信息產業部等相關部委共同發起建設的信息化工程。利用GIS地圖、圖像采集、傳輸、控制、顯示和控制軟件等設備組成，對固定區域進行實時監控和信息記錄的視頻監控系統。天網工程涉及到眾多領域，包含城市治安防控體系的建設、人口信息化建設等等。由上述信息構成基礎數據庫數據，根據需要進行編譯、整理、加工，供授權單位進行信息查詢。這是平安城市的推進版，更加強調除視頻、報警外的車輛、人口信息等數據整合，組建數據庫和特徵庫，也初步具備了公共安全大數據的雛形。　　（四）雪亮工程　　以縣、鄉、村三級綜治中心為指揮平台、以綜治信息化為支撐、以網格化管理為基礎、以公共安全視頻監控聯網應用為重點的”群眾性治安防控工程”。目標是做到治安防控”全覆蓋、無死角”。”雪亮工程”是事關國家安全保障能力的戰略工程，也因為”平安鄉村建設”被寫入中央一號文件。由於涉及範圍廣、前後端設備眾多、聯網較為複雜，雪亮工程也對接口標準化程度、設備穩定性和維護簡易程度提出了更高的要求。　　二、公安業務對人工智能及安防技術的需求　　（一）公安對人臉識別技術的需求　　目前公安的戶政管理、出入境、刑偵嫌疑犯的身份識別等各類應用，需要基於全國人臉數據進行識別，處理的數據庫容量上億或十億，處理的比對請求數量大、模式不統一，快速準確地從如此規模數據庫中快速識別身份是一件非常有挑戰的任務。因此，對人臉識別的比對容量要求更大、精確度要求更高。　　在全國大力開展部署”雪亮工程”的背景下，人臉信息作為重要的身份識別標識，已成為大數據時代里維護社會治安穩定、構建信息化防控體系的一項基礎數據，尤其是在公安機關各警種業務中，起著舉足輕重的作用。　　（二）公安對聲紋識別技術的需求　　隨著社會與科技的發展，特別是通訊工具、互聯網及社交軟件的普及，近些年相關語音案件及涉及聲紋鑒定的案件日益增多，公安現有的聲紋識別裝備技術以及人力工作量已飽和，難以應對新形勢下快速增長的公眾期待以及聲紋實時偵查與鑒定和布控需求，無法做到傳統聲紋應用的革新。　　另一方面，聲紋識別作為最前沿的一項技術，正在快速發展，綜合了多項學術界的最新成果，特別是算法層面已經解決了以往識別準確率低、處理效率差、對語音檢材要求過高等主要問題，且可做到高度的自動化，能夠極大的節省人力。　　此外，在反電信詐騙方面，受害民眾對於案件偵破有很高的期待，聲紋識別技術在此能發揮出無可替代的作用。中央政法委書記孟建柱在過去一年曾多次指出，電信網路詐騙等犯罪已經成為嚴重侵害人民群眾切身利益的社會公害，要堅持綜合治理、源頭治理，堅決遏制電信網路詐騙犯罪高發勢頭，切實維護人民群眾財產安全和合法權益。　　（三）公安智慧大數據的需求　　首先，犯罪環境正變得日益複雜，由案件本身獲取到的數據，越來越難以支撐起嚴密的邏輯推論。辦案人員不得不去想方設法獲取更多”場外”數據以補充證據鏈條。原本依靠於人腦記憶和檔案搜尋的狀態，每一個線索的提取都需要依靠記憶提取，對於無法直接確認的線索信息又需要翻查相應的檔案，不僅容易出錯，而且效率極低。大數據的匯聚已是必然。　　其次，隨著社會形勢的發展變化,傳統”從案到人”偵查模式明顯被動滯後。”由人到案”一直都是”大情報”建設的重大課題，也是難題。實踐證明，”由人到案”是迫切需求，而大數據的技術也使得這種新模式成為可能。　　現有的公安警務數據中心無論是規模還是架構都很難適應在海量數據場景下的數據管理和分析，直接影響了公安形勢預判和重大決策。因此，在現階段建設新的能夠匹配公安業務場景的大數據系統是公安部門的迫切需求。通過建設智慧公安大數據系統，將成為面向各警種的大數據管理和分析平台，通過對海量數據的收集、整理、歸檔、分析、預測，從複雜的數據中挖掘出各類數據背後所蘊含的、內在的、必然的因果關係，找到隱秘的規律，促使這些數據從量變到質變，做到對海量數據的深度應用、綜合應用和高端應用。通過大數據的建設，使新系統能夠向各警種提供集中資源、集中管理、集中監控和配套實施統一的大數據應用環境，保障在今後一個較長時期內很好地擔負起對全局各警實戰應用的支撐、服務、保障作用。　　三、人工智能用於公安實戰存在的技術問題　　隨著人工智能和大數據的發展，我們已經邁入了安防實戰的3.0時代，即智慧公安時代。基於深度學習的視頻分析處理技術與視頻監控系統的不斷融合，但與此同時，也產生了很多技術型問題，歸結如下：　　1、由於沒有統一的標準規範，各廠商結構化處理後的數據格式不統一，無法進行共享；　　2、由於沒有結構化處理後視頻圖像信息聯網共享的統一架構，因此車輛大數據系統、人臉識別應用系統、視頻偵查應用系統等相對獨立，同一個系統有多個平台，平台之間不能做到數據的有效共享；　　3、由於沒有統一的接口規範，上下級刑偵之間也難以做到涉案視頻圖像信息數據的聯網共享，嚴重制約了多級刑偵機構之間的協同工作；　　4、由於視頻數據和人口、車輛數據等數據量龐大，眾多新技術，如人臉識別、特徵庫檢索等，在海量數據前提下響應速度、識別準確率受到一定制約；　　5、信息安全問題日益突出。　　【本文根據長安事《解讀|安防如何應用於公安實戰？》億歐網等相關資料編輯整理】

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