隨著城市化進程的加快及經濟發展，我國社會治安構成要素日漸膨脹，給公安機關警務工作帶來很大壓力，而警力資源則幾乎未增長，導致供需矛盾日益激化。在此背景下，警務機關亟待通過新技術和新模式尋求突破，以適應當下公安機關業務變革的需求。

業界皆知，2018年開始，人工智能不再僅“紙上談兵”式強調概念和技術，而是加速與各個垂直領域進行融合。在安防行業，人工智能已經逐步進入業務實戰應用階段，作為最能發揮人工智能價值的領域之一，智慧警務在人工智能、大數據及云計算等技術融合的驅動下，呈現出新的發展特征。

全警數據匯聚是基礎

大數據是信息資源，是開展智慧警務的必需燃料儲備，而數據的感知和采集以及大數據平臺的搭建是智慧警務體系建設的基礎工程，這也就是所謂的公安信息化建設內容。毋庸置疑，公安警力的戰斗力需要信息資源，以信息化推動警務機制創新、提升警務工作效能，全面提升公安機關的實戰能力。

在此趨勢下，近年來，江蘇、南京、廣州、深圳等各大城市都在緊鑼密鼓地推進大數據信息化建設工作。江蘇省公安廳廳長劉旸曾說，“狠抓大數據戰略，著力打造智慧警務，搶占社會治安高地，時刻跑在犯罪分子前面。” 同時，他表示，“來能報警、動知軌跡、走明去向、全程掌控”是江蘇智慧警務建設的新目標。

不過，警務涵蓋的業務范圍包括交通、治安、消防、邊防、社區等多個警種，傳統的警務業務分割格局導致數據資源呈現碎片化和原始化，很難形成足夠的情報信息來支撐大數據分析研判及服務決策的需求。可以說，當前碎片化的信息分布狀態與及時高效決策的現實需求越來越不相稱，信息資源整合應用亟待突破。

因此，公關機關在推進警務信息化進程中，不但要增大具有感知或機器視覺能力的監控攝像機以及其他物聯網終端設備的覆蓋規模，更為關鍵的是要建設全省警務云，匯聚全警數據和社會數據，加快各警種之間的信息資源融合，橫向打通各業務版塊，為全警信息化建設和應用提供公共的技術環境和服務支撐。這樣，經濟欠發達地區就能夠在沒有經濟條件和技術能力建云的情況下，共享使用全省警務云提供的計算、存儲和數據資源，從而大大提升基層民警辦事效率，減輕民警工作壓力。

移動警務成為必要輔助

當前，警務工作越來越呈現出緊迫性、強移動、高突發性的特點，而且，警務人員特別是基層民警，在外勤作業時經常面臨不同情況的各類采集、記錄等大量復雜信息工作需要處理，而移動警務設備可以助力民警接處警、現場勘查、信息采集、信息核驗、巡防互動等工作，實現民警快速處警及社會基礎信息采集工作，為基層干警減負、增資。

近年來，隨著人工智能技術在安防領域應用的滲透，智能前端化逐漸成為一種發展趨勢，因此，作為一種終端設務，移動警務終端也逐漸走向智能化。移動警務的終端設備主要包括移動警務終端（包括人臉識別等身份認證、現場信息錄入與存儲等應用）、執法記錄儀、移動車載、警用穿戴設備以及移動警務平臺等。以移動警務終端的攝像頭為例說明，智能化攝像機頭可直接在端側將采集的視頻圖像進行識別處理，以在最短時間內實現視頻圖像的結構化處理，然后再將標注過的結構化關鍵信息上傳移動警務云端平臺進行研判決策，不但大大減少云端的工作量，更重要的是提升現場辦案的效率，更好的發揮移動警務的實戰價值。無疑，在人工智能加持下，這些移動警務設備能夠更好地推動智慧警務工作的開展，大大提升警務人員的業務實戰效率，而且可以警務平臺和上層公安信息系統無縫對接，真正實現全警信息化。

由此可見，移動警務終端不但是公安大數據信息采集源，而且是一線警務人員警務處理最重要的助手，在公安大數據建設中具有舉足輕重的作用，因此，越來越受到各省公安機關的日益重視。實際上，早在2017年全國公安科技信息化工作會議上，公安部已經明確要求加快建設移動警務應用體系。目前，全國各地公安都在加快移動警務體系的建設，將公安信息化應用從桌面應用向移動終端拓展。

融合AI的研判是引擎

無論是智能前端設備（包括移動警務設備），還是警務云平臺，采集數據的價值實現都離不開人工智能技術的融合應用。前端是各類識別與比對以及視頻結構化的實時處理，以在端側實現智能化，滿足前端場景應用在時延、功耗和性能方面的需求，而后端則是體現在基于多維數據的深度分析研判，相當于是作戰指揮中心。不置可否，結合人工智能技術，基于大數據的研判分析在偵破案件、預防犯罪、精確打擊以及輔助決策等警務工作中具有重要的實戰價值。

在我國平安城市、雪亮工程等項目建設的推動下，全國各地建成了具有較大規模的視頻監控設備布點。不過在人工智能尚未落地之前，來自這些監控設備的海量數據和公安業務數據并未真正關聯，視頻偵查依然是靠人力對嫌疑人、車輛、物品特征等案件信息進行搜索和標注，業務效率依然低下。但是，通過在前后端融合人工智能技術（算法和算力），通過對海量多維數據進行分析和建模，深度挖掘出各類數據背后內在邏輯關系，可以實現對海量數據的深度應用和綜合應用。

業界皆知，AI能夠迅速對視頻數據進行結構化處理，對人、車、物進行快速識別比對。當前人臉識別技術在公安行業應用更為廣泛，包括布控排查、邊境檢查、犯罪嫌疑人識別、司法人像鑒定、重點場所門禁以及賓館、網吧、娛樂場安全管理。除了人臉識別，車輛識別以及語音識別等涉及人工智能的相關技術也越來越多的落地到公安行業應用中，為公安信息化以及智慧警務建設添磚加瓦！

隨著人工智能、云計算等技術應用的商業化，通過警務云平臺，民警可以在全省范圍內實現“一鍵調圖”“圖案關聯”“以圖搜圖”等，甚至在幾秒鐘內，就從海量視頻中搜索到相關人像。從而大大提升公安辦事效率，而且AI技術趨勢下，警務也從事后偵查轉為主動防范，因此，融合AI的研判分析在安防智能化發展的中的重要性不言喻。

總結

前段時間，南京市公安局表示，2019年將做強大數據中心，在2020年基本建成智慧警務體系，然后再用兩年時間實現人工智能在警務工作中的實戰運用，推動公安機關戰斗力跨越提升。由此看出，在公安智慧警務體系建設中，大數據平臺的構建和人工智能應用是重中之重，如果說大數據資源是基礎，全警云是匯聚信息資源的平臺，那么人工智能就是發展引擎，三者缺一不可，而移動警務作為最重要的信息采集設備和民警得力助手，更貼近警務人員的實戰業務，可以說是警力的前鋒和實戰派，其重要性也日益凸顯。