隨著全球資訊化和數字技術的快速發展，違法犯罪活動網路化、組織化、產業化、智慧型化趨勢明顯，傳統的接觸犯罪正逐漸演變為新型網路犯罪。 為應對新時代、新技術環境下的打擊犯罪和社會治理問題，各級第一層越來越重視智慧警務建設，將其作為提高治安水平的重要手段和實現治安工作現代化的重要抓手。
2023年初，公安部、科技部部署了三年行動計畫（2023-2025年），以科技推動警察發展。 當前，公安科技資訊化發展的重點已從傳統的通訊網路、資料中心、指揮中心等基礎設施建設階段逐步過渡到大資料、人工智慧等新技術階段，開始從線建設向大融合、高共享、 深度應用等，從單點智慧型到雲邊端聯動，從技術驅動到資料與業務雙融合、雙驅動方向，從警力驅動警務到資料驅動警務、主動警務、預防性警務、威懾警務。利用數字新技術驅動和創新警務已成為新趨勢，智慧警務的深入發展以及隨之而來的警務活動融合創新已成為不可逆轉的趨勢。
在政策引導、技術創新和市場應用的驅動下，公安科技資訊化市場的重點和市場機會逐漸向新型資訊化基礎設施建設傾斜。 本文分析了智慧警務的概念和發展趨勢，提出了對智慧警務新基建的理解，並對其市場機遇進行了初步思考。
1. 智慧警務的發展與演進
20年來，從金盾工程到科技強警戰略、公安大資料戰略，再到近期科技興警三年行動計畫，公安科技資訊化取得了巨大成效， 而發展水平也從一般的資訊基礎設施建設向公共安全戰略科技實力轉變，這也是乙個因應社會、科技、治理環境不斷發展變化而反覆深化的過程。在這個過程中，出現了資訊警務、資訊主導警務、數字警務、智慧警務、精準警務和威懾警務等概念。 2018年以來，隨著雲計算、大資料、人工智慧等技術的成熟，廣東、北京、雲南、上海、貴州等地公安機關陸續開展智慧警務規劃建設。
智慧警務的概念
智慧警務的概念是參照智慧城市、智慧社會、智慧地球等概念提出的，是智慧城市和智慧社會的重要組成部分。 目前，智慧警務還沒有正式的統一定義。
相關理論的學者提出了不同的概念理解。
張兆端在《智慧警務——大資料時代的警務模式》中。書中對智慧警務的定義是：“以網際網絡、物聯網、雲計算等為技術支撐，以公安資訊化為核心，通過互聯互通、物聯網、智慧型化，使公安系統各功能模組高度融合協同，以'強融合'的新理念、新模式、新模式、強力融合、強 實現了警務資訊的高度共享和深度應用“[1]。
學者王典認為，智慧警務是數字警務的高層次發展，基於萬物互聯、人機互動、天地融合、萬物數位化、智慧型化，將原本由警察完成的控制流、證據流、管理流、資訊流中的關係再現和關係發現轉化為計算機可以完成的管理和執法事件。
翟晨旭和張昭武認為，智慧警務是一種以群眾防治為導向，以公安資訊化為核心，提公升警務工作效率為根本抓手，以智慧型應用和應用採集為工具的警務工作模式[2]。
張新澤等人認為，在大資料時代背景下，以網際網絡、大資料、物聯網、雲計算、人工智慧、智慧型引擎、先進技術等技術為支撐，以公安機關各部門實際需求為導向，以公安資訊化為核心，通過感知、互聯、互聯互通 物聯網與智慧型化，以“智慧型情報分析、精準指揮排程、快速行動打擊、有效管控防控、便民服務”為代表的警務發展新理念、新模式[3]。
雲南公安專家吳偉認為，智慧警務的核心是提供比傳統資訊基礎設施更高層次的發展賦能，構建技術支撐體系、應用服務體系、警務融合體系，為戰略、戰役、作戰三類警務活動提供個人支援。
學者袁泉提出智慧警務的發展思路是科技與業務的雙重融合。
國家也從公安工作的角度對智慧警務的發展提出了要求。 2019年，在全國公安工作會議上，總書記提出了“政治警察建設、改革加強警察、科技興警、從嚴治警”新時代公安工作16字方針，要求“以大資料為大引擎，推動公安工作創新發展， 培育戰鬥力，創造新的增長點，全面推進公安工作質量、效率、權力改革”。2019年，《中國共產黨關於加強新時代公共安全工作的意見》提出，要推進公安工作現代化，要求2022年公安工作現代化和2035年公安工作基本現代化取得重要進展。 智慧警務建設必將成為公安工作現代化的重要支撐。
智慧警務的概念在不斷演進，與時代科技的發展、社會運作的規律、犯罪形態的變化以及公安工作的責任和使命息息相關。 現階段，智慧警務是指充分發揮公安大資料戰略，充分挖掘資料潛力，突破人類認知和能力的極限，構建具有大資料特色的公安資訊應用新生態，構建以資料為關鍵要素的公安機關新戰鬥力。 打造符合大資料發展規律的“智慧公共安全”。智慧警務的特徵可以從智慧和警務這兩個詞來分析，它們相互促進。 智慧型警務應具有系統化、完整化、系統化、協作化、社會化、發展化等特點。 警務領域的智慧應具備網路化、數位化、智慧型化、主動化、精準化、現代化等特點。
智慧警務的發展現狀與面臨的問題
金盾工程啟動以來，在新技術的支援下，公安科技資訊化快速發展，並取得了巨大成就，雲計算平台、資料中心、各類物理中心、大資料平台、移動警務已成為各城市的典型配置，各部門根據自身業務需求構建了大量的資訊系統， 在案件排查辦辦、指揮排程、治安防控、網路管控等業務領域，有效提公升對社會局勢的整體管控、關鍵人員的風險評估能力和排程調配警力的能力。但是，在發展中仍然存在一些問題和不足。
（1）在技術層面，資料價值鏈尚不完善
主要有一系列問題，是業務理解、技術手段、安全政策和部門利益的侷限性造成的。
一是資料需求不明確，資料採集推廣力度不大，資料採集質量差，共享聚合難，導致資料治理目標、策略、方法、效能等工程規範不明確。 海量半結構化和非結構化資料的資訊提取、計算和關聯能力較弱，影象資料、網路資料等大量資料難以聚合、計算緩慢、應用困難。
第二個是資料服務的開放能力不足，主要是基礎資料服務和基礎應用服務，業務部門未能有效參與資料服務能力建設過程，資料建模的易用性和生態性不足，應用開發的規範性和簡單性不足。
第三個是平台工具僵化，分層解耦不完全，缺乏元資料驅動，應用開發難開發，慢重用水平低，業務部門難以參與資料治理、資料服務開發、應用開發流程，導致需求變化響應緩慢。
四個是在系統改造方面，未能從系統性考慮上構建雲邊端分布式聯動智慧型系統，實現資料驅動的警務運營。
（2）在業務層面，業務價值鏈尚未形成
一是公安資訊化建設由科技部門主導，業務部門參與較少; 科技部門主要以技術思維為主，對業務了解不多，沉浸在新技術帶來的“美好想象”中，資訊系統多而複雜，不夠智慧型，使用複雜，難以主動適應應對業務場景，實用性和價值不高， 而業務部門在開展工作時需要反覆登入不同的系統，資料不準確、資料不完整的現象在實戰工作中還比較普遍，資訊系統與實戰需求差距大、不靈活、變化緩慢、難以適應。
第二個是業務部門對業務模式和工作機制研究不夠，任務在檔案和會議中下達，業務工作的規範化程度不夠，業務流程不夠清晰，操作內容和工作步驟不明確，關鍵場景步驟的資料賦能要求不明確， 而業務閉環量化評估難度大，導致基層民警拿到任務後不知道怎麼處理，反覆開展基礎工作，這也導致業務工作資訊化和價值驗證難度大，大資料賦能找不到具體場景把握。
整體來看，當前智慧警務發展仍處於起步階段，存在“中等資訊化陷阱”風險，其核心在於技術與業務兩層皮，技術與業務相互融合、相互賦能、相互促進的機制不完善，資料價值鏈和適合融合的業務價值鏈建設不足。
智慧警務高層發展需求
智慧警務的高層次發展需求與公安工作的現代化發展目標相契合，需要解決技術與業務的問題，實現警用業務與警務技術的高層次、內生融合。 這種整合，除了組織結構、體制機制等適應生產關係外，核心是生產力的轉化，即全面構建社會執行認知體系和警務執行認知體系，創新公安資訊建設方式，實現警務技術在警務活動各個環節的內生伴隨; 例如點、線、曲面和實體。
（1）社會運作認知體系和警務運作認知體系的構建
一是構建社會運作的認知體系。 依託交通、電子資料採集與取證、開源情報等技術手段，掌握和洞察社會真實運作形態，摸清犯罪現場、鏈條、物件的運作規律和特點，通過多網域資料採集採集，採集海量社會運營資料， 通過資料描述現實世界中的實體及其關係，包括關鍵場景、核心元素、主體客體、交易鏈等描述和規則，構建全網域的犯罪生態知識圖譜。
二是構建警務行動的認知體系。 就像大型企業的數位化轉型一樣，通過先規劃、業務梳理和流程優化，明確業務上下層關係、內外部關係、責任關係、質量要求等，規範規範行動，形成警力工作模式的知識圖譜，而這種知識也是警力工作內部的業務認知知識， 包括宣傳的預防和管理以及輿論的勤勉行動。
（二）創新公共安全資訊化建設方式
有必要借鑑DODAF和V模型的資訊方法一是要創新公共安全資訊化組織模式，整合技術部和業務部，引領業務部，支撐技術部。
第二個是從整體公安角度出發，業務部門跨越單一警局的業務邊界，自上而下梳理研究公安業務架構體系，梳理出核心和基礎業務領域及其細分的業務線和業務流。 根據業務部門對各業務場景的智慧型化、資料賦能和績效目標的要求，技術部綜合考慮安全和策略約束，研究範圍、質量、治理和組織方法、資料能力輸出方法，從而實現資料主動服務業務。 然後，自下而上逐一整合，提供拖拽方式，快速構建業務應用。
為了實現上述兩個方面的能力建設，需要新的技術手段，即社會運營系統表徵所需的資料治理工具能力和智慧型工具能力，以及業務表徵和組裝所需的業務建模和構建能力。
2、對智慧警務新基建的理解與認知
什麼是智慧型警務的新基礎設施？
國家發改委提出，在社會發展領域建設新基建（以下簡稱新基建），主要包括5G基站、特高壓、城際高鐵和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大資料中心、人工智慧、工業網際網絡等七大領域，涉及多產業鏈，是基於新發展理念， 以技術創新為驅動，以資訊網路為基礎，面向高質量發展需求，提供基礎設施系統的數位化轉型、智慧型公升級、融合創新等服務[4]。
在智慧警務領域，以資訊網路、資料中心、警用裝備為主的傳統公共安全資訊化基礎設施專案已經比較完善，技術也比較成熟。 目前，技術與業務融合的高階智慧警務對警務基礎設施有了新的目標需求，即具有共同支撐角色的基礎軟環境，包括資料中臺、AI中颱、業務中臺，為上層業務場景應用提供豐富的資料服務、計算服務和業務支撐服務。 其中，資料中臺支援解決社會泛感知和泛認知問題; AI中颱解決了商業工作和犯罪活動的智慧型認知問題; 業務中間平台解決了業務標準化、數位化、智慧型化融合的問題。 三者相互支援、相互賦能，成為建設公共安全資訊化的新型基礎設施。
資料中臺
資料中平台的主要功能是資料聚合和資料融合治理。
一是圍繞警務工作需求，按照“應收可收”的原則，接入彙總影像資料、網路資料、部門共享資料、警務業務資料、行業單位和社會資料，全面匯集各類線上線下資料資源，實現社會執行脈搏的泛採集。
第二個是以資源為導向，對泛集資料進行線上線下資料治理一體化。 以人、地點、物、組織、事件等為重點，資料標準化處理、要素處理和要素歸檔，建立虛擬與真實的關聯關係，形成六大類資料庫，建立物件總體畫像，形成社會公共安全狀況的一般認知。
為了實現上述一般認知，資料中颱應堅持建模思想和元資料驅動的技術路線，通過資源建模和元資料引擎定義資料源、資料處理規則、資料流排程、資料處理處理、資料組織和服務介面，以滿足前端資料和資料處理規則的可變性要求， 自動化處理，靈活的服務。同時，要開放資料中心，將處理資料的權利交給最熟悉資料的民警專家。 作為公安行業領先的大資料企業，美亞筆克基於10多年的大資料工程經驗和新的大資料標準，基於元資料驅動的作業系統，開發了乾坤大資料作業系統，並已應用於網路大資料等多個公共安全資訊化場景。 公安大資料，大資料。
AI中颱
AI中平台基於對資料中平台社會態勢的總體採集、泛治理、泛認知，進行基於知識的認知系統和認知智慧型的計算。 它具有以下兩個特點：
一是基於場景和生態鏈的認知計算。 基於歷史案例，學習犯罪規律，訓練、模擬、完善犯罪生態鏈，明確各犯罪鏈節點的五流資料和對策需求，實現犯罪鏈的計算認知。
第二個是大模型基於多引數、海量資料，形成公共安全知識體的構建，甚至複雜場景下警務活動的意圖理解、推理和計畫生成，從而實現警務活動的計算認知。
人工智慧，尤其是大規模模型技術，將全面改變傳統的資訊計算、應用和使用模式。 美亞筆克2023年發布的“天青公共安全模型”，是中國公安行業首款大模型，也是可自行進化的智慧型大模型，具備警意識別、情報推薦、案例推理等生成互動能力。 該模型通過預警、案例調研判斷、智慧型審訊、指揮排程等AI中颱服務安全事件的應用場景，大幅降低了大資料使用門檻，提公升了治安辦案效率。
商務中臺
智慧警務服務中颱是實現業務標準化建模、業務快速建設的工具。 目前，警務模式已從被動警務逐步演進到主動警務，實戰業務多變多樣，對業務應用響應能力、資料準確性、管理精細化提出了更高的要求。 傳統的系統建設大多採用“剛性製造”的方法，製造的靈活性和定製能力已經難以滿足當前警務實踐的實時性和可變性需求。 業務中間平台通過資料建模平台、業務建模平台、終端整合等，實現警務工作的快速建設、柔性建設，滿足公安機關從過去的“應對一切變化”到未來“一切變化應對一切變化”的需求。 業務中間平台依託資料中平台海量資料資源，靈活開發資料建模，生成預警線索，拖拽式構建業務模型，將場景化資料知識嵌入標準化業務流程環節，快速編排形成應用，並安排對接任務指揮中平台，排程到公安機關或其他主體開展工作， 實現工具可以組合，流程可以編排，算力可以調整，產品可以定製，模組可以擴充套件。
業務中間平台的建設，有利於技術部門圍繞場景開展資料和技術賦能，找到切入點; 讓業務部門深度參與業務建設，保證業務流程的規範化、規範化，使業務邊界的職責更加明確，有利於減輕基層工作的負擔、賦能和增效。 美亞伯克的“天樞智慧警務業務中間平台”就是基於這一理念打造的，具備主動預警、敏捷建設、精準賦能、數位化管理四大能力，支援五類業務標準部件建設，內建豐富的基層業務和模型配置庫，實現業務應用的配置構建。
3. 智慧警務新基建的市場機遇
智慧警務的產業鏈可分為上游、中游和下游。
產業鏈上游主要包括各類硬體裝置和基礎軟體，硬體裝置主要包括感知裝置、傳輸裝置、計算裝置、儲存裝置、安防裝置、警用裝置等; 基礎軟體主要是國內雲計算、作業系統、資料庫系統、虛擬化軟體、中介軟體、語言處理系統等。
產業鏈中游是智慧警務的基礎支撐平台，包括資料中臺、AI中颱、業務中颱等。
產業鏈下游主要應用於各種業務場景。
目前，國內智慧警用市場發展已進入相對成熟穩定期，建設冷靜期從外面看，**資訊化總投入減少，高科技網路犯罪成為主流犯罪形式並將繼續存在，人工智慧和大模型技術逐漸成熟落地;
從內部，經過多年的發展，智慧警務逐漸進入較高水平，需要大量投資的傳統資訊基礎設施基本具備，省市公安機關更加注重現有投資成果的整合和警務新機制的形成，重視現有資訊系統的整合， 雲邊端系統融合，大資料、人工智慧實際業務場景落地。
例如，在電子資料取證分析領域，各省、市、縣的取證實驗室和取證裝置已經建成多年，如何實現各級取證裝置與實驗室的全面互聯，資料採集、取證與分析結果的全面融合，取證與業務流程的全面對接， 而取證與公安大資料的全面融合成為焦點，行業大模型與取證邊緣推理模型的計算聯動也在逐步探索。
為此，除了國產化等智慧警用產業鏈上游的政策性要求外，整體投資規模將大幅降低; 產業鏈中游作為驅動智慧警務公升級和警務數位化轉型的關鍵，將逐漸成為投資建設的重點。 未來業務場景在產業鏈下游的應用將走系統整合、業務輕應用、快速應用的發展路徑，難以重現單重建設、重複建設、集群建設的局面。
近年來，這種投資建設趨勢更加明顯，公安資訊投資專案數量和單筆金額將大幅減少，傳統公安資訊廠商市場空間明顯萎縮，業務指標持續惡化，但大資料、人工智慧等平台廠商與業務場景、知識服務緊密結合與警察業務創新相關的製造商將在市場上大受歡迎。這意味著，傳統公共安全資訊化廠商應改變傳統低效、人力出賣的資訊化發展服務模式，注重行業業務理解、資料積累和認知，走技術與業務融合的發展道路。
氟化碳
考試
發簡訊
奉獻
1 張兆端智慧公共安全：大資料時代的警務模式[M].中國人民公安大學出版社， 2015
2 翟晨旭， 張兆武智慧警務的內涵與實踐探索[J].廣西警察學院學報， 2020（4）.
3 張新澤， 趙勝卓， 林彥大資料背景下智慧警務的構建與應用[J].中國人民公安大學學報（自然科學版）， 2022（2）.
4 “新基建”有哪些領域？ 對國家的權威解讀Sina.com，2020-04-20
本文作者
國投智慧城市創新研究院龔波，珠海新德匯資訊科技***
田麗雲，國投智慧城市創新研究院，廈門美亞微科資訊有限公司
何一龍，湛江市公安司法鑑定中心。