移动互联时代下的智慧警务

王川 江苏省连云港市公安局数据监管中心

移动互联时代下的智慧警务

王川 江苏省连云港市公安局数据监管中心

截至去年底，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%；手机网民规模达6.2亿，占网民的比例达到90.1%；在线教育、互联网医疗、网络约租车等公共服务类应用的用户规模都在1亿以上。从这组数据可以看出，当今世界，互联网飞速发展，移动互联特别是手机端成为主流。公安民警在执行警务活动的时候，通过电台、手机等通讯工具简单查询相关警务信息，已经不能适应告诉发展的移动互联网时代数据警务模式。文章结合最新移动互联网发展技术和智慧警务发展前景，提出科学运用移动互联技术，建立民警个人数据服务助手，使民警精准接受信息推送服务，准确掌握相关资讯。

移动互联 大数据 云计算

1 智慧警务的相关概念

根据现代警务的功能特点及发展趋势，“智慧警务”是以云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘、知识管理等技术为支撑，以公安信息化为核心，以互联化、物联化、智能化方式，促进公安系统功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”的警务发展新理念和新模式。它标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化三者的高度融合——智慧化。“智慧警务”运用先进信息技术手段，全面感测、分析、整合警务运行中的关键信息，通过对警务需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应，为公安工作提供高效的警务管理手段和便民服务新空间。

2 构建移动互联时代的智慧警务

随着信息技术的发展进步，时间、方位、事物状况、个人行为、社会沟通乃至世间万物，一切皆可数据化。人的各种社会活动都会产生大量数据记录。

2.1 大数据为智慧警务提供计算资源

公安工作主要围绕人的社会活动展开，借助大数据可以还原人的社会活动状况。当前大数据的兴起将对公安工作产生巨大的冲击与影响，使之由一种理念、理想真正成为行动、现实。基于大数据下的警务活动可以科学地分析警务对象的“过去”和“现在”，甚至在一定程度上可以预测“将来”的事物发展走向，使得警务活动有依据和目标。例如，公安机关通常利用110接处警情数来分析社会治安状况，然而，警情数据难以综合、全反映出社会治安的总体状况。如果采用大数据方式尽可能对涉及社会治安的所有数据如政府12345热线情况，群众节日人流活动情况，群众来电来访情况等业务数据进行生层次挖掘分析，那么得出的社会治安情况数据就能更接近于事实，必然能有效主导警务活动。

2.2 云计算为智慧警务创造良好条件

警务大数据建设亟待解决的难题据都存储在分布广泛的不同类型的服务器上，传统的数据存储架构已经无法满足海量数据的响应需求，因此必须优化技术架构，打造一个面向警务应用的“云计算中心”，切实提高对大量数据的分析存储能力，推进智能化交通、视频监控、信息快速搜索等系统的建设，为提升警务信息化能力提供保障。其中Hadoop分布式文件系统(简称HDFS)所特有的高容错性、高吞吐量等特点能够提供有效的数据存储和运算解决方法。HDFS是以Hadoop为软件基础框架搭建而成的分布式文件系统，具有较高的容错率和吞吐量，数据访问效率高，尤其适合使用在拥有大量数据集的应用程序上，而且它对硬件配置要求较低，部署方便。Hadoop提供强大的数据处理机制——MapReduce。MapReduce提供了高效率并行处理海量数据的方法，将需要进行处理的任务并行运行在集群中的多个计算机节点上，在数据存储的位置上执行处理工作，提高处理能力。

2.3 移动互联使得智慧警务成为可能

现代警务活动可以通过移动互联技术实现以下几个方面的构想：

一是服务日常民生。群众自主选择互联网、手机客户端、微信等渠道进行登录，探索将办证中心、车管所、派出所等实体场所打造成公安业务020（线上对线下）一体化窗口服务场所，做到“办事更便捷、服务更贴心、管理更人性”。推出交通事故视频远程定责定损、群众手机视频与110对接传输等服务，便于警情分流与精细指挥，缩短群众报警求助时间。建立案件进展情况互联网与手机客户端实时查询系统，依法为案件当事人及法定代理人、近亲属提供最新案件办理情况实时查询功能，提高办案透明度，保障群众知情权。

二是服务社会治理。探索建立服务社会治理积分兑换模式，积极推动群众参与城市义务巡防、社会矛盾排查化解、交通治理、提供违法犯罪线索、协助抓获嫌疑人等社会综合治理工作。分类发布悬赏公告，开设专题栏目，公布简要案情和可公开案件影像图片，发动广大网民积极提供破案线索。

三是服务警务实战。搭建供派出所、实战警种等一线单位使用的移动智能警务平台与终端移动设备，确保民警在一个平台上工作，实现反恐维稳、防范打击、安全监管、执法管理等警务活动的移动化办公。建立现场式、实地化的信息采集模式，将“工作即采集”向“随时可采集”延伸，对接公安内网数据中心、对数据采集采取动态积分制度，同步配套基础信息采集动态积分考核机制，实行采集与破案同奖，调动民警采集信息的积极性。建立警力定位和视频点调功能，服务街面警力调度、刑事案件侦破和日常警务督察工作。

3 移动互联时代下的智慧警务发展策略

3.1 强化大数据思维，促进警务决策科学化

警务创新首先应从思维变革开始，迈入大数据时代的警务创新，必须树立和强化大数据思维。大数据思维首先表现为全数据化思维，将警务工作的各项相关信息予以数据化表达，拓展、收集、整理、积累数据资源，通过对数据的关联、融合、分析，深入挖掘存量数据和新增数据的价值。警务大数据开发必须从警务实战需求出发，其价值最终体现在具体的警务运行中。从内部资源调配到社会服务和管理，从侦查破案到犯罪预防，都应勇于创新试验，应用大数据分析取代传统的个体经验和主观臆测，不断推进警务决策的科学化。

3.2 建设大数据平台，推动警务数据共享化

当前公安机关大数据应用尚处于起步阶段，从传统警用情报信息转向大数据应用，基础数据平台建设是关键。数据采集、存储、整理、传输、查询、分析等各个环节应统一标准规范，将数据融合、共享作为建设重点。一是要加强对其他政府部门数据的采集和共享，推动部门间数据协作。二是要加强对社会数据的采集共享，不断扩展数据门类和规模。三是要推公安机关内部数据共享，打破地域、部门间的数据壁垒，不断深化更大范围的数据共享。四是要在安全的前提下，推动警务数据对外发布和共享，发挥警务数据在公共服务中的作用。

3.3 创新大数据分析，挖掘数据价值增量化

大数据的分析应用是其根本价值所在，警务大数据应用主要体现在对已发案件的精确打击，对未来犯罪趋势的准确预测和对当前热点犯罪的精预防等方面。随着数据存储成本的降低、数据分析技术的发展，一些制约大数据分析应用的瓶颈问题将不断突破。对已多年积累的警务数据，通过新的模型和分析方法、可以实现存量数据价值的再挖掘，为犯罪热点、规律分析和趋势预测提供依据。对物联网、互联网中实时动态产生的非结构化和半结构化数据，特别是图像、视频等低价值密度的大数据，不断创新分析算法和技术手段，实现对这些数据的实时化、可视化、智能化分析。