近年来，随着大数据、人工智能等技术的成熟和发展，公安大数据成为当前公安信息化工作的趋势和重点。
今年5月，在京召开的全国公安工作会议上指出，要把大数据作为推动公安工作创新发展的大引擎、培育战斗力生成新的增长点，全面助推公安工作质量变革、效率变革、动力变革。在今年年初，赵克志部长也在全国公安厅局长会议上指出了要“大力实施公安大数据战略，着力打造数据警务、建设智慧公安”。几次重要讲话，都明确指出了公安大数据建设的重要性和必要性，并且将大数据建设提升到公安改革的高度。
< 什么是公安大数据？>
截至目前，“公安大数据”并没有官方和通用的行业定义，提及公安大数据时更多是谈数据分析在警务领域如何应用。现有公共安全业务中，最核心的元素就是人员信息。
车辆作为人员最重要的交通工具，在部分应用场景下车辆行为和人员行为高度相关，由此对车辆元素的综合感知也就成为继人员后，公安大数据最重要的应用需求。
物联网时代，如何更好地获取车辆数据，尤其是在各类案件侦破过程中，也成为公安部门迫切需要解决的问题之一。当前，国内的汽车取证仍处于起步阶段，还没有专门的公司和机构在研究，缺少专业的取证工具，美亚柏科在行业内率先成立汽车取证技术团队，2018年10月推出了一款全能便携的汽车电子数据取证专业装备——“汽车取证大师”。
< 公安大数据的核心目的 >
公安大数据的建设，其目的为：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，提高公安机关核心战斗力。将公安工作以打为主转向有数据支撑、有技术保障的打防结合，最终做到简化流程、快速处置、提高效率、主动出击、有效防控。这个过程适用于所有公安场景，包含综治、刑侦、经侦、缉毒，防暴、人口管理、交通出行等等。
< 公安大数据的现状和面临的问题 >
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院院长李欣教授在《公安大数据建设的主要问题及对策》中指出，截至目前公安多种网络之间仍然存在数据共享不充分和业务流程衔接不畅的现象。各地开展的警务云、大数据工程都强调外部数据资源接入的重要性，但对于需要接入哪些外部数据资源、接入后如何应用、服务哪些目标并不清楚，这会造成以下主要问题：
1、理念不够清晰，认识有待统一
①对公安大数据的重大理论问题缺乏系统研究，基本概念和问题认识不清。
②公安大数据缺少明确的战略目标和清晰的发展理念。
③低水平重复建设，无法持续优化。
2、壁垒未打通，融汇不充分，集约度有待加强
①数据壁垒导致的“信息孤岛”现象仍然存在。
②公安机关外部数据资源汇聚融合不充分，存在接入目标不明确、可实施性较差等问题。
③各地公安机关数据中心建设是“集中化”而非“集约化”。
3、大量数据分散在不同的业务部门，无法有效共享，形成了极大浪费
为有效应对电信网络诈骗等新型犯罪，各地公安机关积极开展合成作战尝试，出现了许多成功案例，但相当部分合成作战实践没有达到以数据流为引领，深度融合业务流、技术流和管理流，并实现警务流程革新再造的目标。
目前的公安大数据运用，还没有按照大数据的内在要求结合公安的特点进行改造和创新，一些所谓的技术创新缺乏针对性，往往只是把系统创新和技术创新生硬地嫁接到传统业务上。
4、人才队伍紧缺，统筹能力较弱，组织协同性差
各地方大数据建设的组织机构力量薄弱，组织乏力，既缺乏业务专家，又缺乏技术专家，很难体现出权威性，难以形成推动大数据警务建设的整体合力。部分公安机关虽然在文件上有统筹引领的规划内容，但运行机制缺乏协同性。
< 解决建议 >
公共安全大数据建设，对于推动提升公安效率、严厉打击违法犯罪行为、有效管控危险发生具有重大意义。如何能够更深入地落实中央的部署，更好的落地开花，要从体系建设、融合开放、技术创新和人才培养四个方面着力，利用大数据技术，强化警务流程再造。实现数据、业务、技术、管理有机融合，充分发挥数据作用，贴近业务和实战。李欣教授建议要在以下几方面着力：
1、强化公安大数据发展和应用统筹协调机制，形成职责明晰、协同推进的工作格局;
2、尽快完善公安内外部大数据资源配套政策体系，建立可持续机制，强化大数据资源开放共享;
3、建立完善大数据人才可持续发展机制，构建体系化、规模化大数据技术人才队伍，并充分发挥其作用;
4、利用智能技术驱动大数据挖掘分析，实现智能化高端应用，推进智慧公安建设。
《促进大数据发展行动纲要》
2015年8月31日，为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，国务院特别印发《促进大数据发展行动纲要》，提出多维并进加速公安大数据落地的多项举措。
1、顶层设计明确布局，形成职责明晰、协同推进的工作格局
强化部省两级大数据管理协调机构的纵向管理与横向协同，切实充分发挥其协调作用的权威性。建立以数据流为引领的融合警务协同模式，实现精细化管理和智能化应用。
2、强化大数据资源开放共享
从政策层面入手，建立和完善数据开放和保护等方面的规章制度，促进数据在风险可控原则下最大程度开放共享。明确公安系统外部第三方数据接口和来源规则，形成全国分布式统一数据治理框架，提升全国公安数据治理能力与水平。
3、大数据人才培养
充分发挥人的主观能动性和专业领域企业积极性。在规划、建设、运维、应用等方面着重建立专家库，选拔优秀应用和技术人才。各公安院校应开设大数据相关专业，培养复合型应用技术人才。企业和专业领域人才可以“为我所用，而不为我所有”，建立联合实验室，让最新技术深入教育教学当中去，也能够在第一时间将科技转化成生产力，落实到公安实战中。
4、以“人工智能”等前沿技术驱动大数据发展，打通数据壁垒
利用智能算法，将大数据的核心价值深入挖掘，使之成为高价值密度的核心资产。用知识图谱技术，构建全国实体及实体关系库；建设公安知识图谱，通过对公安结构化信息和非结构化信息数据关系挖掘。抽取出人、物、地、组织机构、服务标识号等实体，并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互的关系，构建一张具有公安特性的多维多层的实体与实体、实体与事件的关系网络。
在公安大数据发展和整合过程中，依托政策保障和智慧公安的大力推进，大数据企业和专业领域单位会随着需求发展，深入服务公安业务需求，从而使企业得到更大的发展。
< 公安大数据落地应用的重点方向和机遇 >
云平台和云计算
现在各省市都在提倡公安云，利用分布式技术对数据进行全流程治理，实现对全国各省市数据分布式治理的统一管理和监督。但现在的云平台过于多样化，互通性存在较大问题，跨平台操作也很大程度上限制了管理的统一布局。由公安部主建、各省市公安厅、局主战的趋势愈加明显，这样既能实现全国公安一盘棋的顶层管理，也提高了在交通管理和处置突发事件、大型会议活动安保等方面的协同动作，更方便跨省串并案的效率。
视频智能化
大数据在公安领域中的应用，最终想要的是“打防结合”。根据这一需要，现在的视频物联网企业，已经将智能化从原有的云端提前到了边缘节点上。边缘智能和云智能可以简单的理解为“边缘重打，云端重防，点面一体，打防结合”。视频云更注重业务实战，平台云更注重管理和效能。但边缘+云智能的过程，是受到很多条件制约的。需要考虑融合和信息数据安全的问题。融合即打通，将视频网与公安网（各种要素）打通，首先要确保的就是数据安全，这个打通的过程是企业主建，公安主用，权责分立，相互制约。真正到了云端，就不会有视频信息安全的问题。再有就是如何将视频云信息与大数据管理平台有效打通，相互兼容，做到视频数据为大数据所用，这也将成为视频应用企业的发展重点，视频数据的解析以及与公安其他大数据的整合能力也将成为视频应用企业的核心竞争力。
大数据管理
公安相关物联网设备每天要产生海量的数据，这种数据本身是杂乱无序的，而且绝对不能运营。这就需要有大数据管理经验的公司针对公安业务和警种的需要，将海量数据按照总体和细分进行归类。整合各个接口的数据到集中平台，再由集中平台针对各个业务单元进行分发，提高业务应用效率的同时也能有效保障数据的安全性。
< 美亚柏科在公安大数据的探索与发展 >
作为国内电子数据取证行业龙头企业、网络空间安全及大数据信息化专家，美亚柏科在公安大数据发展之初已经开展相关业务的研究与探索，利用大数据致力于平台技术模块化、组件化，推动执法机构及政府部门的数据融合和大数据技术变革，已在全国各级公安单位完成了大量跨警种大数据融合业务落地应用。
2016年，“祥云”城市公共安全管理平台正式在厦门上线，该平台是美亚柏科依托其“互联网+”和大数据等技术优势，协同厦门市公安局110联动指挥中心，所开发的一体化防控系统，能够为公共安全管理提供统筹研判、预防预警、应急处置、协同调度等功能服务。
城市公共安全管理平台上线仅一年的时间，就协同处置各类事件8.7万余起，排查出2713起安全隐患，使得厦门全市城市公共安全水平获得显著提升，各省市纷纷前来咨询了解。其中，作为拥有800多万人口的辽宁省省会城市沈阳，在城市公共安全管理上步伐惊人，2017年10月“祥云”城市公共安全管理平台由厦门走向了沈阳，让大数据为城市安全治理赋予更多可能，同时也将“祥云”推向了另一个高度！
在公安网络安全人才培养方面，美亚柏科拥有十余年的经验积累，截至目前，隶属于美亚柏科的美亚柏科信息安全学院已成功举办两千余期培训班，培养学员8万余人次，为全国各地公安机关输送了高质量网络安全人才，并与多家单位、企业、高校签订战略合作协议。
未来，美亚柏科将进一步发挥大数据优势，加强集团业务能力整合，推动警企科技、人才、数据等资源合作，配合各级公安机关加速推进信息化建设，布局大数据应用，努力为基层一线实战应用提供更多高质量的数据信息服务和支撑，为一线公安客户提供更为完善的公安大数据解决方案。
文章来源：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
