前言：2018年全國(guó)公安廳局長(zhǎng)會(huì)議明確指出，公安機(jī)關(guān)必須將大數(shù)據(jù)作為創(chuàng)新發(fā)展的大引擎，大力實(shí)施公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，著力打造數(shù)據(jù)警務(wù)、建設(shè)智慧公安。這兩年來(lái)，各地公安機(jī)關(guān)也都在積極推進(jìn)公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。但現(xiàn)階段來(lái)看，由于跨部門(mén)、跨警種、跨平臺(tái)系統(tǒng)等一系列因素，公安大數(shù)據(jù)建設(shè)依然存在“數(shù)據(jù)孤島”的問(wèn)題，數(shù)據(jù)共享范圍和程度不夠，也給數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用帶來(lái)了不少困難，造成數(shù)據(jù)治理弱、數(shù)據(jù)應(yīng)用水平不高的現(xiàn)象。

　　公安數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的核心內(nèi)容

　　為解決這些問(wèn)題，就需要整合挖掘數(shù)據(jù)，打造數(shù)據(jù)中臺(tái)，漸漸讓各個(gè)體系融合在一起，建立統(tǒng)一的體系。后續(xù)的業(yè)務(wù)擴(kuò)展同樣也是基于這個(gè)中臺(tái)，用相同的技術(shù)和模式進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)中臺(tái)的內(nèi)核應(yīng)該包括兩方面：一個(gè)是應(yīng)用數(shù)據(jù)的技術(shù)能力，另一個(gè)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理。

　　公安數(shù)據(jù)中臺(tái)是以輔助公安實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用為目標(biāo)，因此需要綜合考慮各警種不同實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)的具體需求。在統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理方面，一是要實(shí)現(xiàn)對(duì)多源、海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)和離線(xiàn)接入，打破數(shù)據(jù)孤島。二是要解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和管理問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，管控?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)，增益數(shù)據(jù)效能。另外，在打造應(yīng)用數(shù)據(jù)的技術(shù)能力方面，首先要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度加工，融合關(guān)聯(lián)全量異構(gòu)數(shù)據(jù)形成知識(shí)圖譜，挖掘沉淀數(shù)據(jù)知識(shí)，為智能化分析及應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐，然后再基于警務(wù)知識(shí)圖譜面向全警提供大數(shù)據(jù)資源服務(wù)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。

　　具體而言，公安數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)該包含以下幾個(gè)方面：

　　◆數(shù)據(jù)接入和融合：在分層解耦的前提下，對(duì)公安網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和信息資源服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)資源，以及其他公安外部社會(huì)數(shù)據(jù)進(jìn)行接入和融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的集中匯聚;

　　◆數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和統(tǒng)一：將數(shù)據(jù)中心、技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)等的海量數(shù)據(jù)信息采集、計(jì)算、加工，對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一;

　　◆數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累：所有數(shù)據(jù)被整理后會(huì)形成行業(yè)特有的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，再進(jìn)行深入的挖掘，產(chǎn)出業(yè)務(wù)邏輯，算法模型和抽象統(tǒng)一，后儲(chǔ)存起來(lái)，生成原始庫(kù)、資源庫(kù)、主題庫(kù)、知識(shí)庫(kù)等大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務(wù)服務(wù);

　　◆數(shù)據(jù)服務(wù)：基于前三步的準(zhǔn)備，開(kāi)始定義服務(wù)中心和服務(wù)，提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理目錄，根據(jù)實(shí)際需求提供實(shí)際業(yè)務(wù)。

　　數(shù)據(jù)治理是公安數(shù)據(jù)中臺(tái)搭建的前提

　　因?yàn)楣矓?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型復(fù)雜，有上百種實(shí)體(人、案、物、地、組織等)、數(shù)十大類(lèi)關(guān)系、成千上萬(wàn)的事件類(lèi)型，這也給構(gòu)建公安數(shù)據(jù)中臺(tái)帶來(lái)了巨大的困難。

　　在構(gòu)建公安數(shù)據(jù)中臺(tái)過(guò)程中，核心技術(shù)方面當(dāng)然離不開(kāi)人工智能、云計(jì)算及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)引擎。另外有一套能夠大規(guī)模、自動(dòng)化地采集、清洗、歸類(lèi)和關(guān)聯(lián)所有數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖及行業(yè)知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)治理工具也成為必須。

　　數(shù)據(jù)治理是任何公安系統(tǒng)建設(shè)的底層工作，當(dāng)面對(duì)大量原有公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)中近千張表，通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理工具需要半年以上才能完成的工作量，憑借CONA（明略科技自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首款支持結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)化治理工具）依靠AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)數(shù)據(jù)治理能夠?qū)⑦^(guò)程縮短到2周以?xún)?nèi)，極大地提高了數(shù)據(jù)治理和關(guān)聯(lián)的效率，從而可以極大程度地降低行業(yè)大數(shù)據(jù)和行業(yè)人工智能的實(shí)施成本。

　　構(gòu)建基于全域知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)中臺(tái) 賦能公共安全

　　經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)治理后形成的行業(yè)知識(shí)圖譜可以更直觀的推進(jìn)公安數(shù)據(jù)中臺(tái)的應(yīng)用價(jià)值。知識(shí)圖譜可以說(shuō)是數(shù)據(jù)中臺(tái)最核心的技術(shù)，知識(shí)圖譜技術(shù)通過(guò)“圖”的方式，整理多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)探索式分析，中臺(tái)響應(yīng)速度更快。基于行業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建的數(shù)據(jù)中臺(tái)，不只是處理、整合、挖掘數(shù)據(jù)的工具，也是驅(qū)動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“引擎”與“大腦”。

　　近些年公安大數(shù)據(jù)建設(shè)、各垂直系統(tǒng)的縱向業(yè)務(wù)拉通，各單位橫向數(shù)據(jù)的融合&分層解耦奠定了公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)，同時(shí)感知智能的快速發(fā)展，基于人臉特征的聚類(lèi)、分類(lèi)，一人一檔、一車(chē)一檔，視圖庫(kù)的建設(shè)，圖像不僅能辨認(rèn)人，更能連接人、管理人。視頻網(wǎng)和公安信息網(wǎng)的內(nèi)容融合趨勢(shì)愈發(fā)強(qiáng)烈，構(gòu)建全域感知圖譜的時(shí)機(jī)日益成熟。

　　通過(guò)將海量感知數(shù)據(jù)納入知識(shí)構(gòu)建與積累，打造了認(rèn)知力更強(qiáng)、時(shí)效性更快、更具行動(dòng)力的全域知識(shí)圖譜，可以讓機(jī)器更好的進(jìn)行推理與規(guī)劃，從而從平臺(tái)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)到應(yīng)用服務(wù)構(gòu)建了由感知到認(rèn)知再到行動(dòng)的完整閉環(huán)，形成基于AI技術(shù)的警務(wù)支撐體系和安全保障體系，為公共安全建設(shè)保駕護(hù)航。

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