公安大数据方兴未艾 仍面临三大痛点

一直以来，以公安为代表的政府部门不仅是安防行业的主要客户，也是安防技术应用的前沿市场。2018年初，公安部正式成立全国公安大数据工作领导小组，宣布将大力实施公安大数据战略。公安部党委书记、部长赵克志指示，“要把实施公安大数据战略作为一项龙头工程来抓，加强组织领导，坚持统筹推进。”时隔一年，公安大数据建设已经取得了不俗成就。对安防行业来说，无论是客户需求还是行业发展方面，大数据都是需要高度关注的领域。

公安大数据面临三大痛点

近年来，公安大数据战略不断升级，大数据应用在侦查打击、管理防范等领域持续井喷，已经成为公安部门不可或缺的实战利器。不过，公安大数据应用发展至今，仍旧面临三大痛点：

首先是公安信息化建设中产生了大量结构化、非结构化、半结构化的数据资源，但现有公安系统往往只能就结构化数据进行简单应用，多数非结构化和半结构化数据没有发挥作用；

其次，各地方公安数据库建设情况不同，且多数只停留在标准库和原始库层次，数据之间缺乏有价值的关联；

最后，大部分地区只有少数警种在开展智能化应用探索，目前尚未形成全警种的智能应用网络，导致预测、预警、预防能力普遍偏低。已有的智能应用大多也存在无效预警过多、更新慢、没有因地制宜等缺陷。

知识图谱成为公安大数据应用的主流方向

随着数据结构化工作的推进，汇聚视图数据、社会数据以及公安业务数据，并由此形成针对具体业务的实战解决方案成为行业焦点。在数据关联性方面，建设行业知识图谱成为了公安大数据应用的主流方向。

所谓知识图谱，就是在大数据分析的基础上，通过语义理解将“点线面”的数据关联与事物现实中非简单指向性的复杂关系相联结，从而形成实用型认知应用。知识图谱主要解决的，就是公安多年积累的实战经验与技术算法如何相互转换的问题。

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确提出要构建覆盖数亿级的知识实体的多元、多学科、多数据源的知识图谱。对此，公安部第一研究所信息技术事业部副主任汪宁表示，这表明知识图谱是国家在人工智能领域布局的重要方向之一。

公安知识图谱应用还需人机结合

对于智慧警务而言，实现的关键是人机结合，只有在公安知识图谱上融合由人驱动的分析工具和数据驱动的分析模型，才能真正发挥人脑和机器的优势。安防行业巨头海康威视就通过构建AI开放平台，借助知识图谱等算法，解决大数据的抽象和理解问题。

目前，国内较为优秀的产品能够在“十亿数据节点，百亿关联边”的图谱结构下，实现秒级查询。不过，知识图谱还处于发展初期，为了保证准确率，知识图谱在构建过程中仍然需要在采用较多的人工干预。未来，在国务院和公安部大力推动下，将有更大规模，更高数据集的知识图谱落地。