以前，民警想要去通過數據鎖定犯罪嫌疑人難度極高，民警至多可能需要人工調取數十乃至上百個系統的數據，然後再基於這上百個系統的數據，進行分析和整合，而只有研判經驗極為豐富的民警，才能在紛繁複雜的數據和關係裏，通過逐一比對發現“蛛絲馬跡”。也就是，公安系統的業務模式，還停留在傳統的業務運行現行邏輯：即發生問題 》人依經驗分析問題 》人依經驗調整策略要素 》解決問題 》人積累經驗。然而大數據時代，儘管公安系統擁有龐大的數據體量，但並不能基於大數據實現機器智能的閉環運行邏輯（如下圖所示），另大數據的價值不能充分得到體現，也不能對傳統的公安業務等到徹底的智能化改造與優化。
分析起來，其根本原因是：
1、 大數據方面：大數據基礎工作還需要完善，如龐大的數據並沒有實現知識化，即將針對公安破案時所需的人、事、地、物、組織構建的社會關係網和系統中凝結警察專家研判經驗規則和知識等相關數據知識化，形成公安全量知識圖譜庫（數據一致性、關聯標註、聚類標註）等），供公安業務實時研判。
2、 技術方面：面對人工智能技術，由於神經網絡算法與模型構建技術資源及其技術服務缺失而令公安系統業務實現智能化最大的障礙在於大數據、商業智能，以及其他分析工具和人工智能技術之間存在嚴重的隔閡。不能將人工智能與大數據分析工作流程相互融合，得以駕馭人工智能的強大威力。
3、 業務方面：業務方面主要體現在，大多數業務系統由專業的IT技術服務商來提供開發，問題在於這些IT服務商並完全熟悉公安業務及其相關的流程，造成業務系統並不能完全契合公安實際業務需求與流程，而且不同的IT服務商技術開發理念、方法、技術水平、系統工具等不盡相同，更加造成了各類業務系統相互獨立割裂，在某種成程度上起着負面作用，對公安業務智能化起着不小阻力
所以，鑑於以上狀況，“公安大腦計劃”將是一個戰略性的行動綱領。即通過構建數據中樞、計算中樞、控制中樞等三大中樞，將公安系統的全量數據與神經網絡算法技術融合，結合IT技術開發實現公安業務全面智能化（即時在線、全視頻跟蹤、全量分析），而最終實現集成數據、算法與業務的統一整體的智能系統即公安大腦。公安大腦的建設將最終體現為在公安系統高於常規人的認知力提升20倍以上的基礎下，實現敏捷的實時的危險識別洞察力和全面的管控力。
公安大腦：“公安大腦”由數據中樞、計算中樞、控制中樞等三大中樞工程的建設實施構成，將公安系統的大數據、人工智能運算技術、業務應用集成一體而形成如人類大腦的“知、思、行”綜合智能體系，即公安決策大腦。
（一）數據中樞工程，解決的是實現數據全網採集與融合，包括全公安網的數據、全互聯網的數據、全視頻的數據實時接入、採集、集成、存儲、轉換、處理、治理、調度、管理、共享等，並通過知識化技術最終形成以人、事、地、物、組織為主題的全量知識圖譜庫，這是公安業務智能化的基礎所在。目前公安系統數據基礎良好，欠缺的知識大多數還沒有形成知識化的圖譜庫，加上神經網絡算法技術缺失，而令大數據還不能最大限度實現其價值。
（二）計算中樞工程，解決的問題將藉助神經網絡算法構建數據模型，是實現所有人工智能化的方法基礎。能夠將藉助大數據，將業務系統全面智能化，包括情報智能分析、應急作戰指揮、智能警務監管等。並消除大數據、商業智能，以及其他分析工具和人工智能技術之間存在嚴重的隔閡，將人工智能與大數據分析工作流程相互融合，得以駕馭人工智能的強大威力。
（三）控制中樞工程：解決的是如何將煙囱化的各類業務系統形成三大業務門户，對整個公安業務形成智能化的全面管控。這三大業務門户包括內部警務智能監管中心、情報智能分析中心、作戰指揮中心。長期以來，公安系統的信息化基本以業務應用信息化為切入點，基本已經能夠實現業務IT化，只是由於數據基礎不夠完善，神經網絡算法技術資源及其技術服務的缺失，而不能夠實現業務系統。
三、公安大腦之“計算中樞”工程建設指導思想
（一）符合國家數字政府指導思想：按照聯合國和我國政府對“數字政府”建設的指導思想與理念，未來政府職能部門信息化建設，必須以“授之於漁”理念進行建設，即藉助先進數字技術首先滿足的是要提高各個政府職能委辦數字基礎能力，更加高效的利用技術開發出符合實際業務的應用軟件和系統，而不是直接採用外來現成的應用工具，一旦業務流程發生變化，系統隨時存在被淘汰的可能，而且也只有職能委辦最熟悉自己的業務，開發出來的應用系統最符合需求，起着降低成本、避免浪費、賦能的價值體現。
（二）符合國家人工智能產業發展規劃：人工智能已經作為國家戰略，而基於神經網絡算法的計算中樞是人工智能產業的技術圍牆層，也就是説計算中樞建設作為公安系統的一項技術領先工程，才能確保未來公安系統智能化在全世界保持領先性的競爭力。
（三）符合公安涉密性：公安數據作為國家安全，公安系統的信息化必須以信息安全為前提，否則信息化程度越高，國家安全威脅隱患越高。同樣基於聖經網絡算法的計算中樞工程建設首先必須以數據安全為前提，像現有基於海外開源算法框架基礎構建數據模型的普遍做法都不適合公安系統，尤其一些基於海外開源算法構建模型而開發的智能應用普遍存在極大的數據流失與外泄的隱患，只是社會各界普遍沒有意識到。同時，擁有開源算法框架的歐美國家，利用技術始終掌握着系統後門，只要他們需要，隨時可以侵犯使用他們技術而開發的應用系統。所以計算中樞建設，必須考慮多方面的安全涉密問題，包括計算中樞系統必須在公安系統內部部署、構建的模型與數據訓練必須始終在公安內容系統運行、開發出來的應用軟件也必須確保數據迴流安全，同時也要考慮技術供應商與服務商是否符合國安要求，技術知識產權是否屬於國內等要素。
（四）性能先進性：計算中樞是公安大腦的內核，對數據的計算性能包括計算處理速度、模型構建時間週期、運行自動化程度、輸出結果的精準度，都將直接影響智能應用系統的功能與性能先進性與實用性。所以公安大腦的計算中樞的數據處理、算法庫、模型構建與訓練等重要性能先進性將作為重要指標。
（五）使用便捷性：由於人工智能人才極大匱乏，短期內人才培訓與學習成本都極高，同時又要符合“授之於漁”的數字政府建設指導思想，所以計算中樞系統使用必須能夠令公安系統大部分IT人才快速掌握與使用，降低技術使用成本與門檻，促進公安業務智能化快速實現。
（六）系統融合性：由於人工智能牽涉的數字技術範圍廣泛，計算中樞系統也必須與相關的技術形成融合才能更好運行，而不是煙囱性的。其融合性包括與HADOOP數據生態的集成、與主流計算力軟硬件的集成、與軟件開發應用環境軟件的集成等，不但確保計算中樞的使用便捷性，也確保系統是高效性。
（來源：光譜知圈、警用科技）
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