智慧平安社區建設背景下社區治安風險防范問題研究

馬 克

(鐵道警察學院，河南 鄭州 450053)

“智慧城市”建設是提高城市管理水平和居民生活質量的重要途徑，在此背景下，智慧社區的概念應運而生。當前，我國很多城市在智慧社區建設方面探索出了有益經驗，并出臺相關指導性文件和政策鼓勵社會各界力量參與到智慧社區的建設之中。而智慧社區與智慧警務理念不謀而合，兩者都是利用現代科技的力量，通過架設物聯網、云計算機等相關實體基礎設施，應用多種終端和媒體融合通信技術，實現社會管理模式的創新發展。智慧平安社區建設一定意義上是智慧社區與智慧警務的結合體。社區作為城市的基層社會實體，其安全問題關系著居民對城市的歸屬和認同感，也是居民幸福指數的重要組成部分。智慧平安社區的建設，為防范社區風險、維護社區安全與穩定提供了新的思路。

一、智慧平安社區建設現狀分析

(一)智慧平安社區建設的典型案例

當前，各地借助智慧社區、智慧警務等建設的契機，紛紛探索并推進智慧安防社區的建設，以加強對社區治安風險的識別與防范。各地也出現了很多典型的成功案例。如：

重慶市江北區的山水景園小區由廉租房和還建房組成，小區的人口流動性很強，由于物業費低，保安服務能力跟不上，該小區刑事案件時有發生。通過智慧平安社區的建設，該小區大門升級智能門禁系統，由當地派出所對小區的住房完成了人像采集工作后投入使用。小區公共區域也增加了11個視頻監控攝像頭。通過以上升級改造，數據顯示，該小區的發案量顯著下降。

河南省鄭州市金水區的花園小區通過人臉識別、智能感知系統的安裝與使用，實現了對小區人員變動的實時監測。小區住戶基本情況全部錄入大數據平臺，從而改變了過去登門入戶核查工作難的問題。在全國第七次人口普查當中，通過設備抓拍和模型算法，僅用一天的時間民警就掌握了該小區的人員變化情況，隨后集中上門具體核實。這樣既保證了核查的準確性，又縮短了核查時間。同時，經過前期宣傳，以App自動+上傳問題或報警也開始被居民逐步接受。

不難看出，通過智慧平安小區建設，各地小區的治安風險防范能力得到了不同程度的提升，智慧安防理念已經深入人心。與傳統的社區治安風險防范手段相比，智慧風險防范的優勢十分明顯。

(二)傳統社區治安風險防范的不足

過去很長一段時間，我們在傳統的人防、物防和技防手段方面已經積累了很多經驗，這些手段在維護社區治安方面發揮了重要作用。 但隨著現代社會的發展，區域風險的復雜程度大為增加，治安形勢變得更為復雜多變。傳統的社會風險防范手段以人員密集勞動為主要特征，其手段單一、發現滯后等弊端也開始顯現。由于嚴重依賴人力資源，社區安全與承擔風險防范人員的防范意識和責任意識密切相關。社區風險防范工作做為一項日常性、基礎性工作，在長年累月的不斷重復中極易在落地時流于形式。同時，由于應對風險手段的單一性，如處理手段集中于罰款、查封等手段，使得社區治安風險經過不斷積累可能演變成“大事件”。因此，傳統治理理念和手段的局限性使現有社區治安管控工作仍然帶有重事后打擊、輕事先預防的基因。在社區傳統風險與非傳統風險交織的當下，傳統社區治安風險防范工作需要做出改變。

(三)智慧風險防范在平安社區建設中的優勢地位

在智慧社區風險防范工作中，對人、事、物、車、網等諸多要素的監測由智能設備完成，從而實現了對社區風險的全要素監測和全周期風險防控。得益于大數據和云計算機技術運用，智慧防范體系能夠對各類治安風險數據進行深度挖掘和相互關聯，進而對風險點進行識別和預測，向執行人員及時推送有關信息，從而完成以數據流為思維模式的風險防范工作。與傳統風險防范手段相比，社區智慧風險防范能夠通過工作人員日常收集的信息和感知設備獲取數據的深加工，對可能存在的風險因素進行準確分析，進而為提前防控提供指導依據。這種將工作前置的做法，能夠起到預防、減少犯罪行為和治安事件發生的作用。對于一些風險防控點，如犯罪活動，能夠實現提供情報線索、提升打擊力度與精準度的目標，以部分替代傳統的人力摸底排查工作。

另外，通過數據共享的方式實現警務信息、政務信息和小區信息等數據的互通互聯，實現社區風險防范的集中管理與協作運行，集監測監控、預測預警和協同作戰的一體化、全立位綜合治理模式能夠極大地提升智慧社區的風險防范和應對水平。

二、智慧社區風險防范體系架構實現路徑

(一)多維感知上線，打造智感防控體系

傳統社區風險防范雖然有諸多不足，但在維護社區安全方面仍占有重要地位。特別是人防手段能夠拉近社區成員之間的距離，從而營造積極、團結的社區氛圍，增強居民對社區的認同感。智慧社區建設需要得到居民、物業和其他企事業單位的支持，并參與其中，這樣才能實現全民安防，共筑社區安全防線的新格局。

對信息的感知是社區風險防范的第一道關口，是進行智能風險防范的基礎。風險感知的內容應包括位置、身份和活動等要素。借助當前智能語音交互技術、人像識別技術、視頻監控技術、WIFI嗅探技術、智能傳感技術和無人駕駛技術等多種現代技術手段，我們可以實現對社區治安風險的全時段、全要素的監測與抓取，從而在源頭上確保任何與安全相關的因素都能夠在第一時間被感知、被確認，構建集成性強的自動控制感知體系，并在實踐應用中不斷改進感知手段和提升深度挖掘數據的能力。

公安機關在這一層級應發揮主導作用，應主動與小區、商戶等協手共建，實現公安感知體系與民間感知設備在規劃、設計、運營等方面的一致。目前各地區比較成熟的做法主要有：第一，規劃和整合轄區內的小區、商戶、學校、企事業單位和重點場所、重點路段等安裝的視頻監控，力爭實現重點區域視頻監控的全覆蓋率，加大重點時段和區域的視頻巡查力度；第二，利用智能門禁、卡扣監測設備和人臉識別技術等，實現進出小區、樓棟、街道的人和車輛信息的自動抓取和上傳，動態感知各類基本信息；第三，利用智慧平安社區建設，將小區居民的授權信息、租住信息、人口流動信息、水電氣等生活信息和基礎設施運行信息等以多樣化的傳送方式匯總到公安信息網，以實現大數據應用平臺的數據全采集和全流通。

(二)強化數據靶向的防范模式

公安機關作為治安風險防范的主體之一，除自建信息數據庫外，還應主動對接政務信息和社區信息，以全面獲取流動人口、網吧上網、旅店入住、機動車和違法犯罪信息以及水電氣信息、出入信息、公共設備傳感信息等，再結合互聯網使用痕跡如MAC地址、Wifi位置、虛擬身份和群組關系等信息，以數據的形式重構現實社會。

對海量數據應用的有效途徑就是進行知識圖譜建設，即以智慧化風險要素規則的形成和社區治安風險場景的數據學習相結合的方式搭建知識應用引擎，通過數據查找、分析、交換等形成結構化的知識體系。以數據為基礎的社區安全智慧防范基本流程是：首先對于社區治安風險事件如火災、群體性事件、領里糾紛、違法犯罪活動等進行信息探知和檢索。在大量的動態信息中識別出符合規則的可疑事件、重點人員、異常車輛和組織活動等，將多重可用信息進行快速、分層的檢索與碰撞，完成對社區治安風險關聯數據的全面把握。其次，對風險關聯信息進行融合分析。在基于社區風險防范的知識圖譜與大數據本體庫的基礎上，對系統監測到的人員身份和活動信息、車輛身份和軌跡信息、人口變動信息、基礎設施設備的異常信息、事件的時空聚合信息，結合接處警信息和違法犯罪信息等，對要素間的風險關系進行分析挖掘，采用時空比對、活動分析和關系推演等方法，將人、車、事、物、路、網等多重信息繪織在一張大的關系網中，呈現其中的關聯關系。另外，借助于日益成熟的數據挖掘和機器學習技術，通過事件拓展、事件比對、關系推演、實體拓展等方法，由體系自動挖掘出多個實體之間的內在關聯層級和路徑，從而向有關人員呈現潛在的人員關系、同行關系、同群體關系等。即使有時不能呈現有效的關聯線索，系統仍可顯示部分擴展的活動信息，這對后期的調查工作同樣有一定的幫助。

(三)預警及指導行動落地

運用風險積分來實現風險預警，通過大量信息數據的采集、整合、清洗，進而制定相應的積分規則，設置相應的權重與參數，實現區分預警等級，為落地查控提供有力的情報基礎。[1]積分預警已經廣泛應用于社會管理的各個領域，社區治安風險防范體系通過既有常態數據目標量的制定，將收集到的風險信息進行匯總融合后，通過檢索、對比、判斷等途徑預測可能的發展變化態勢，根據結果確定是否進行預警和預警的等級。當前，借助5G和可視化技術，風險預警結果可以以更加快捷和直接的方式推送到使用人員手中，這種更豐富細致的描述風險情景的風險預警推送能夠幫助承擔社區風險防范的人員有充分的時間制定預案和采用更加有針對性的措施。

風險要素的權重可根據以往風險治理經驗進行合理設置。例如，在對出入小區的人員身份以人臉識別技術進行感知后，對其關聯的已知信息如前科數據、軌跡數據、網絡使用痕跡等進行分析，判斷其危險程度和對應的分值，對達到預警閥值的人員系統則會自動以圖片、視頻的形式推送給前端人員。民警、保安和其他人員利用數據大屏或可視化移動終端接收預警信息后，做出應對并及時反饋，實現情指聯勤的雙向反饋和合成動態打擊。

三、智慧社區治安風險防范的優化路徑

(一)持續以大數據賦能智慧平安社區建設

社區治安風險防范建設離不開大數據平臺這一關鍵基礎技術的支撐。在社區下一步的升級改造過程中，需要進一步發揮大數據在社區治安風險防范中的優勢作用。

在數據采集與管理方面，要把自動化采集和非接觸式采集等技術手段做為數據信息采集的重要途徑，以快速、及時地獲取各類變量信息。為便于后續的加工使用，如快速檢索和調取等，需要對不同格式、不同性質的數據進行分類管理。社區風險種類眾多，特別是國際安全形勢復雜多變，傳統風險與非傳統風險相互交織，國家安全的內外環境因素變得更加復雜。[2]在這一背景下，社區風險數據要以立體化的方式進行有機匯集、融合[3]，以因果次序、邏輯關系等實現對數據的有效操作與管理。

在以智能預警和智能防范為代表的數據應用方面，數據與計算交互集成的分析方法是繼續深挖數據應用價值的重要方向。社區風險預警的發展趨勢應當是以時間和空間數據為基礎進行時序建模，以時空核函數對社區內的人員數據、人口結構、人員流動等信息進行推演和預測。這其中需要對涉及人口、治安等多項海量歷史數據和實時數據進行評估、歸納和挖掘，感知社區運行狀態，發現異常情況，預測發展趨勢。

(二)以信息共享為基礎實現對治安風險的快速反應

理想狀態下，智慧平安小區產生的人員、車輛、軌跡、事件等信息均要匯入大數據平臺之中，由后臺進行集中管理和應用。但由于各個社區多為獨立建設和運營，社區日常產生的數據基本上是在社區內匯集和流轉，并未實現真正意義上的數據互通互聯。信息壁壘現象突出，必然會影響到數據的比對與碰撞，進而削弱智慧風險防發揮應有的功效。

在未來的智慧平安小區建設過程當中，要充分發揮物聯網對信息采集和計算機對數據的存儲和運算能力，并將兩者有效打通，實現數據的全量匯集和共享。在前端設備對人、事、物、狀態等要素進行采集后，由平臺統一進行匯集和整理，管理人員在平臺上查看其中一項信息時，同時可以搜索和查看其他關聯信息。例如，對于社區居民關于車輛丟失的報警，在查看車輛信息時，與車輛有關的運行軌跡、卡口信息、保險信息等都能夠向管理人員一一呈現，對車輛進行合理設置后，便可由系統在發現異常后自動報警。

信息共享的另一大好處是能夠讓社區民警或其他工作人員快速執行系統發出的指令。當智慧風險防范系統發現異常狀態并實時預警后，現場人員即可通過數字化大屏顯示查看重大情況監測，并結合社區及周邊的地理環境狀態和日常運行數據規律，對下一步需采取的行動進行科學決策和部署，并通知現場處置人員。現場處置人員通過移動終端獲取數字化大屏的動態情景，與指揮中心及時溝通，并通過高速設備上傳現場狀態，以提升處置速度和效果。