六分钟,全视角解读2018公安大数据应用分析国际研讨会

中国新闻网 2018-09-19

2018公安大数据应用分析国际研讨会活动现场

9月16日,2018公安大数据应用分析国际研讨会在北京落幕。本届研讨会恰逢中国人民公安大学建校70周年,在为期一天半的会议中,来自海外高校、科研院所、企事业单位、国内公安机关知名的大数据应用专家、学者、业务骨干,共同研究探讨公安大数据的建设发展,并围绕“数据治理、知识图谱、情报研判、预警预测、视频大数据、人像大数据、AI赋能公安实战”等前沿问题展开。

本次研讨会由中国人民公安大学主办,公安大学信网学院、绿湾网络科技有限公司、安全防范技术与风险评估公安部重点实验室,公安大学公安大数据战略研究中心承办。

中国人民公安大学汪勇副校长在致辞中表示,当今世界已步入由数据主导的大时代,要把握时代机遇,积极构建以大数据、智能应用为核心的智慧警务新模式。

他提到,围绕着公安大数据战略的推进实施,公安大学第一时间成立了公安大数据战略研究中心,并整合社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室、安全防范技术与风险评估公安部重点实验室等国家级校内外优质资源,以支撑并引领我国公安大数据警务模式革新。

汪勇副校长还指出,当前公安大数据还存在战略规划不足、孤岛现象突出、深度应用不够等现实问题,迫切需要整合社会各界力量,共同开展系统性研究。举办本次会议,正是积极响应公安部党委推进实施公安大数据战略的号召,希望通过交流与碰撞,提出具有创造性的公安大数据应用新思路、新方法。

公安部科信局副局长陈敬华在致辞中引用赵部长的讲话强调,实施公安大数据战略的根本目的是提升公安工作智能化水平,以机器换人力,以智能增效能,最大限度地释放警力,具体实施路径就是坚持刀刃向内,自我革命,加快推进数据融合共享,先把智慧公安的大脑建好。

陈敬华还分享了公安大数据智能化建设的目标、主要内容及难点。他提出四点目标:一、要提升预测、预警、预防能力,在实现数据汇聚共享的基础上,充分认识大数据、机器学习、人工智能等新技术,坚持综合研判与专业研判相结合;二、要提升精准打击能力,着力构建以数据为关键要素的数字侦查打击模式;三、要提升社会防控能力;四、要提升服务群众等能力,主要是加快互联网+公安政务平台建设。

公安大数据建设是一项复杂的系统工程,需要凝聚各界力量,“本次研讨会对于推动公安大数据应用分析技术的深入发展,对于促进公安大数据应用分析成果的转化应用,对于深入实施公安大数据战略有非常重要的理论价值和实践价值。”陈局说道。+公安政务平台建设。

警务4.0阶段:公安大数据应用建设的重点

警务4.浙江警察学院丁宏院长作了主题演讲,他分享了警务在信息化迭代过程中经历的三个阶段:从2000年互联网出现开始的警务2.0阶段,那时数据是近线的,业务是离线的;到警务3.0阶段,数据在线,业务近线,从数据中去发现问题,通过数据关联和聚合,实现以情报驱动为主的模式;

他认为,我们已开始步入警务4.0阶段,数据是在线的,业务也是在线的,可以通过数据来发现问题的源头,以实现预警、预测、预防,实现以业务驱动的形式向数据驱动的形式转变。

丁院提到了公安信息化面临的瓶颈,并提出格局、体系及架构是公安大数据应用建设的重点。格局包括应用格局、规模、布局、关系等,其中应用格局决定了大数据应用的建设和使用规模,以及数据的布局和相互之间的关系;要支撑起大数据应用格局,应该构建一个基于云环境的崭新的公安信息化体系;从这个体系当中,目前要解决的问题就是要支持公安大数据应用的基础架构

在总体的考虑中,“我觉得应该更多关注应用,应用在哪里,应用目标是什么,应用的主体人在哪里,在这个过程中,需要实现怎样的运用,数据的来源,元素在哪里,今后数据怎么处理,分布在哪里。由这些问题切入,然后再考虑计算和处理在哪里。所以,大数据应用是一个非常完整的体系。”丁院补充道。

开放“黑土地”,共建智慧警务

华为公共安全事业部总监陆春义表示,华为在公安行业的定位是“开放黑土地,汇聚数据服务,应用百花齐放”。黑土地对应公安行业大数据平台,数据服务对应公安各个汇聚的数据体系,庄稼主要是对应其合作伙伴在上面开发的各个警种实战应用,最终达到应用百花齐放的目的,

陆春义提出,要构建智慧警务平台,应坚持“平台+生态”的战略,构建以“全栈智能”为核心的智慧公安大数据解决方案,通过感知智能、计算智能、认知智能,形成智慧公安的一个基础性平台,最终支撑公安业务智能。

构建公安大脑要做好“三个融合”

美亚柏科信息股份有限公司总工程师杜新胜表示,他们对公安大脑的思考进行了一些尝试,关键是要做到三方面的融合:技术融合、业务融合和数据全面融合。

第一,技术融合。只有整合语音、视频、图片检索等大量AI技术能力,才能做到一定智慧;第二,业务融合。将来任何一个业务部门的数据,只是作为大数据的采集来源或前端,很难界定数据属性属于哪个警种;第三,数据融合。电信网、互联网、物联网及公安机关大量业务系统业务网等数据要进行全景数据融合,而后汇聚成以人为中心的多维度数据。

AI落地公安应把握好“四要素”

绿湾网络科技有限公司首席技术官于建岗发表了题为“行业AI如何引领公安业务新发展”的主旨演讲,他强调,人工智能真正重要的是行业应用,若将人工智能落地到公安行业,应处理好以下四大要素:

第一,场景化。要将大数据和人工智能技术运用到公安事前预防,事中响应,事后追查等工作业务场景中;第二,实战化。要提供贴近实战的整套解决方案,算法上几个百分点的精进形成不了真正的竞争壁垒;第三,业务化。产品打磨者要深耕业务,做到“比客户更了解他们的业务需求”;第四,应用化。产品宜简单易用,操作逻辑应贴近研判思路,且AI给出的建议要可解释可信赖。

此外,美国犯罪预测高科技公司PredPol联合创始人Jeffrey Brantingham、英国伦敦大学学院Jill Dando犯罪科学与安全研究所所长Richard Wortley教授、Jill Dando犯罪科学与安全研究所反恐怖与有组织犯罪研究中心主任Herve Borrion博士,中国人民公安大学信息技术与网络安全学院陈鹏教授、英国伦敦大学学院空间数据分析实验室主任程涛教授、阿里云政府业务部首席架构师陈鲁川、海康威视首席行业专家李苑教授、百分点高级研发总监黄伟等海内外企业及高校专家也分享了他们在大数据应用分析领域的思考与洞见。

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