移動互聯時代下的智慧警務

王川 江蘇省連云港市公安局數據監管中心

移動互聯時代下的智慧警務

王川 江蘇省連云港市公安局數據監管中心

截至去年底，中國網民規模達6.88億，互聯網普及率為50.3%；手機網民規模達6.2億，占網民的比例達到90.1%；在線教育、互聯網醫療、網絡約租車等公共服務類應用的用戶規模都在1億以上。從這組數據可以看出，當今世界，互聯網飛速發展，移動互聯特別是手機端成為主流。公安民警在執行警務活動的時候，通過電臺、手機等通訊工具簡單查詢相關警務信息，已經不能適應告訴發展的移動互聯網時代數據警務模式。文章結合最新移動互聯網發展技術和智慧警務發展前景，提出科學運用移動互聯技術，建立民警個人數據服務助手，使民警精準接受信息推送服務，準確掌握相關資訊。

移動互聯 大數據 云計算

1 智慧警務的相關概念

根據現代警務的功能特點及發展趨勢，“智慧警務”是以云計算、智能引擎、視頻技術、數據挖掘、知識管理等技術為支撐，以公安信息化為核心，以互聯化、物聯化、智能化方式，促進公安系統功能模塊高度集成、協調運作，實現警務信息“強度整合、高度共享、深度應用”的警務發展新理念和新模式。它標志著公安信息化正在走向數字化、網絡化、智能化三者的高度融合——智慧化。“智慧警務”運用先進信息技術手段，全面感測、分析、整合警務運行中的關鍵信息，通過對警務需求做出明確、快速、高效、靈活的智能響應，為公安工作提供高效的警務管理手段和便民服務新空間。

2 構建移動互聯時代的智慧警務

隨著信息技術的發展進步，時間、方位、事物狀況、個人行為、社會溝通乃至世間萬物，一切皆可數據化。人的各種社會活動都會產生大量數據記錄。

2.1 大數據為智慧警務提供計算資源

公安工作主要圍繞人的社會活動展開，借助大數據可以還原人的社會活動狀況。當前大數據的興起將對公安工作產生巨大的沖擊與影響，使之由一種理念、理想真正成為行動、現實。基于大數據下的警務活動可以科學地分析警務對象的“過去”和“現在”，甚至在一定程度上可以預測“將來”的事物發展走向，使得警務活動有依據和目標。例如，公安機關通常利用110接處警情數來分析社會治安狀況，然而，警情數據難以綜合、全反映出社會治安的總體狀況。如果采用大數據方式盡可能對涉及社會治安的所有數據如政府12345熱線情況，群眾節日人流活動情況，群眾來電來訪情況等業務數據進行生層次挖掘分析，那么得出的社會治安情況數據就能更接近于事實，必然能有效主導警務活動。

2.2 云計算為智慧警務創造良好條件

警務大數據建設亟待解決的難題據都存儲在分布廣泛的不同類型的服務器上，傳統的數據存儲架構已經無法滿足海量數據的響應需求，因此必須優化技術架構，打造一個面向警務應用的“云計算中心”，切實提高對大量數據的分析存儲能力，推進智能化交通、視頻監控、信息快速搜索等系統的建設，為提升警務信息化能力提供保障。其中Hadoop分布式文件系統(簡稱HDFS)所特有的高容錯性、高吞吐量等特點能夠提供有效的數據存儲和運算解決方法。HDFS是以Hadoop為軟件基礎框架搭建而成的分布式文件系統，具有較高的容錯率和吞吐量，數據訪問效率高，尤其適合使用在擁有大量數據集的應用程序上，而且它對硬件配置要求較低，部署方便。Hadoop提供強大的數據處理機制——MapReduce。MapReduce提供了高效率并行處理海量數據的方法，將需要進行處理的任務并行運行在集群中的多個計算機節點上，在數據存儲的位置上執行處理工作，提高處理能力。

2.3 移動互聯使得智慧警務成為可能

現代警務活動可以通過移動互聯技術實現以下幾個方面的構想：

一是服務日常民生。群眾自主選擇互聯網、手機客戶端、微信等渠道進行登錄，探索將辦證中心、車管所、派出所等實體場所打造成公安業務020（線上對線下）一體化窗口服務場所，做到“辦事更便捷、服務更貼心、管理更人性”。推出交通事故視頻遠程定責定損、群眾手機視頻與110對接傳輸等服務，便于警情分流與精細指揮，縮短群眾報警求助時間。建立案件進展情況互聯網與手機客戶端實時查詢系統，依法為案件當事人及法定代理人、近親屬提供最新案件辦理情況實時查詢功能，提高辦案透明度，保障群眾知情權。

二是服務社會治理。探索建立服務社會治理積分兌換模式，積極推動群眾參與城市義務巡防、社會矛盾排查化解、交通治理、提供違法犯罪線索、協助抓獲嫌疑人等社會綜合治理工作。分類發布懸賞公告，開設專題欄目，公布簡要案情和可公開案件影像圖片，發動廣大網民積極提供破案線索。

三是服務警務實戰。搭建供派出所、實戰警種等一線單位使用的移動智能警務平臺與終端移動設備，確保民警在一個平臺上工作，實現反恐維穩、防范打擊、安全監管、執法管理等警務活動的移動化辦公。建立現場式、實地化的信息采集模式，將“工作即采集”向“隨時可采集”延伸，對接公安內網數據中心、對數據采集采取動態積分制度，同步配套基礎信息采集動態積分考核機制，實行采集與破案同獎，調動民警采集信息的積極性。建立警力定位和視頻點調功能，服務街面警力調度、刑事案件偵破和日常警務督察工作。

3 移動互聯時代下的智慧警務發展策略

3.1 強化大數據思維，促進警務決策科學化

警務創新首先應從思維變革開始，邁入大數據時代的警務創新，必須樹立和強化大數據思維。大數據思維首先表現為全數據化思維，將警務工作的各項相關信息予以數據化表達，拓展、收集、整理、積累數據資源，通過對數據的關聯、融合、分析，深入挖掘存量數據和新增數據的價值。警務大數據開發必須從警務實戰需求出發，其價值最終體現在具體的警務運行中。從內部資源調配到社會服務和管理，從偵查破案到犯罪預防，都應勇于創新試驗，應用大數據分析取代傳統的個體經驗和主觀臆測，不斷推進警務決策的科學化。

3.2 建設大數據平臺，推動警務數據共享化

當前公安機關大數據應用尚處于起步階段，從傳統警用情報信息轉向大數據應用，基礎數據平臺建設是關鍵。數據采集、存儲、整理、傳輸、查詢、分析等各個環節應統一標準規范，將數據融合、共享作為建設重點。一是要加強對其他政府部門數據的采集和共享，推動部門間數據協作。二是要加強對社會數據的采集共享，不斷擴展數據門類和規模。三是要推公安機關內部數據共享，打破地域、部門間的數據壁壘，不斷深化更大范圍的數據共享。四是要在安全的前提下，推動警務數據對外發布和共享，發揮警務數據在公共服務中的作用。

3.3 創新大數據分析，挖掘數據價值增量化

大數據的分析應用是其根本價值所在，警務大數據應用主要體現在對已發案件的精確打擊，對未來犯罪趨勢的準確預測和對當前熱點犯罪的精預防等方面。隨著數據存儲成本的降低、數據分析技術的發展，一些制約大數據分析應用的瓶頸問題將不斷突破。對已多年積累的警務數據，通過新的模型和分析方法、可以實現存量數據價值的再挖掘，為犯罪熱點、規律分析和趨勢預測提供依據。對物聯網、互聯網中實時動態產生的非結構化和半結構化數據，特別是圖像、視頻等低價值密度的大數據，不斷創新分析算法和技術手段，實現對這些數據的實時化、可視化、智能化分析。