中缅边境地区智慧巡防建设

魏麟骅

中国人民警察大学 研究生院，河北 廊坊 065000

随着科学技术的发展，我国智慧警务建设不断升级换代。根据中缅边境智慧巡防建设现状，从不同方面优化中缅边境智慧巡防建设，努力打造高水平边境巡防标杆，形成可复制的智慧巡防经验，能够为其他边境地区智慧巡防建设提供借鉴，从而提升我国边境巡防整体水平，为建设平安中国奠定基础。

一、中缅边境地区智慧巡防建设缘由

（一）缅北冲突不断，增加了我国维护边境安全的压力

虽然缅甸政府在不断努力争取和解与和平，但进展缓慢，缅甸政府与“民地武”始终处于反复停火和持续冲突的循环之中。尽管中缅签订了边界条约，缅甸政府也在与云南省接壤的地区驻扎政府军，设置移民管理局、边防警察局，但中缅边境地区缅方一侧仍有约90%的地区在“民地武”管辖之下。这导致缅甸政府在中缅边境地区管理工作中显得力不从心，难以与中方一道打击非法越境行为，对中缅边境地区的安全与稳定带来负面影响。

（二）非法越境行为易发难防

中缅边境线可分为西藏和云南两段，其中，云南段全长1 997公里，占中缅边境线90%以上。中缅边界北段地处青藏高原和云贵高原结合部，自然环境恶劣，边界中段位于横断山脉的南延部分，峡谷遍布，边界南段地处怒江—萨尔温江、澜沧江—湄公河中游地带，山峦叠嶂。与此同时，中缅边境地区森林覆盖率高，绝大部分地区缺少天然物理屏障。为加强管控，目前除部分动物迁徙通道外，沿着中缅边界线布设的拦阻设施已经基本实现全覆盖。然而，仍有部分边民和不法分子试图偷盗拦阻设施或采取其他方式非法入境。

近年来，中缅边境地区涉及“偷越国（边）境”违法犯罪活动的人员数量持续居高不下。据中国裁判文书网显示，中缅边境地区各州（市）中级人民法院和基层人民法院审理的涉及“偷越国（边）境”案件共计2 542 件①数据来源于中国裁判文书网，https：//wenshu.court.gov.cn/。。《临沧年鉴（2021）》中也显示，仅2020年，临沧全市便查破各类跨境违法犯罪案件25 422起，抓获违法犯罪嫌疑人40 114人，查获遣返“三非”人员5 657 人［1］。这些组织或参与非法偷越国（边）境的人员大多为了从事走私、贩毒、电信诈骗、境外赌博等违法犯罪行为，严重威胁中缅边境的安全与稳定。

（三）跨境民族往来频繁，巡防管控压力大

我国现有30 个跨境民族，而沿着中缅边界跨境而居的民族有15 个之多，占总数的二分之一，他们有着与生俱来的“族源”联系乃至“同源”关系，情谊深厚（如表1 所示）。虽然中缅边境地区跨境民族群体被国际公认的地理界线划分为不同国家的公民，民族称谓也略有差异，却无法完全阻隔他们的交往互动。中缅边境地区的跨境民族始终保持着较为密切的联系，频繁开展各类交流互动。

表1 中缅边境地区主要跨境民族情况统计

为促进中缅边境沿线正常边贸和人员往来，缅方一侧边民可向我国相关部门申领入境卡，中方一侧边民可凭中华人民共和国出入境通行证（简称“边民证”）等有效证件从指定口岸和通道出入中缅边境。但也有部分边民选择直接穿越非法通道出入边境地区，具有较大的安全风险。总而言之，中缅边境地区边民的日常互动在一定程度上增加了人员跨地域流动，不可避免地对巡防管控工作带来压力。

二、中缅边境地区智慧巡防建设主要措施

（一）建成大数据中心，高效赋能巡防工作

作为新一代信息技术产业重要设施，大数据中心是实现万物互联的重要帮手，是解决智慧警务建设中数据存储、分析、应用等系列问题的最佳选择。大数据中心既能储存管理海量信息数据，又能处理多种数据计算，还能为各类场景优化提供数据应用服务，有利于补齐边疆治理现代化的短板，开启智慧巡防的数字时代。

近年来，为积极响应并认真落实国家发展战略，大力实施“云上云”行动计划①2016年12月23日，《云南省信息产业发展规划（2016—2020年）》中首次提出“云上云”计划。旨在抢抓新一代信息技术、信息产业发展机遇，力争建成支撑全国相关行业发展的大数据服务平台。，云南省公安机关充分运用多种信息技术，先后建成“国家禁毒大数据云南中心”“云南反恐大数据中心”“云南智慧边境大数据中心”。其中，“国家禁毒大数据云南中心”整合公安警种数据资源，汇集全国禁毒数据资源，结合边境地区毒情特点，研发多个智能算法禁毒模型并投入实战，为边境地区堵源截流工作提供有力支撑。该“中心”能够从数据资源中获取有效情报，智能核查模型推送的预警信息，自动推送情报数据至基层单位或责任区民警，抓实边境地区涉毒重点区域和涉毒重点人员的排查管控，推动边境毒品堵源截流体系向“精准查缉”升级。随着三大“中心”的建设发展，中缅边境巡防工作整合汇聚信息数据和情报资源的能力得到提高，能够为数据分析、决策指挥和预警预测提供支撑，高效赋能中缅边境巡防工作，显著提升中缅边境地区巡防水平［2］。

（二）建设信息化基础设施，提供技术支撑

信息化基础设施建设有利于解决边境管控点多线长、跨境犯罪易发难防等现实矛盾。为达成全面提升边境地区管控能力、建设强大稳固现代边防的目标，中缅边境地区信息化基础设施建设如火如荼。为有效解决外籍边民非法越境问题，中缅边境地区的多个州（市）在边境沿线口岸安装车辆非侵入式检查设备、X光机、CT机、辐射探测设备、智能卡口系统等技术设备与系统，提高通关速度，节省通关成本；在贸易通道、边民通道等主要出入境通道处增设高清监控、人脸识别摄像头、移动警务核查终端、警用无人机等电子设备，甚至在重点区域内筑起上百公里的电子围栏设施，提升科技管边控边水平。其中，临沧市耿马县结合边境防控实际情况，创新应用“边境偷渡震动钢管预警围栏”技术，在疫情“外防输入”工作中发挥举足轻重的作用。该项技术主要由高强度隔离栏与铁丝网、钢管振动报警传感器、高清摄像头视频传输、远程监控与联防联动巡逻模式、自动警报提示等五大核心内容组成。只要有人触碰到“预警围栏”，“预警围栏”会振动报警并发出响亮喊话，同时，还会将具体定位及现场状况等信息自动发送至边境警务值班室和巡防人员的通信设备。随后，中缅边境的其他州（市）也陆续建成具有类似功能的“电子围栏”，极大提高边境巡防效率，减轻边境地区巡防主体的工作强度。

（三）联合多元主体，合作开展巡防工作

维护边境地区长治久安是智慧巡防工作的重要目标之一，这一目标的实现需要充分发挥多元主体作用，多方式齐头并进。在实际工作中，中缅边境不同州（市）面临的安全形势和治理任务不尽相同，单靠某个管理主体难以实现对中缅边境地区的全面管控。因此，中缅边境的巡防工作需要充分调动广大社会力量，组建巡防联防队伍，联合开展巡防。

首先，各州（市）公安机关牵头，联合动员并指导群众组建护村队、联防队、巡逻队开展义务巡逻。如：芒市遮放镇南见村的“老年人巡逻队”、勐腊县关累村小组的“澜湄固边船队”、瑞丽市卡南村的“女子护村队”等等。这些队伍均接受公安机关的统一管理，在相应区域范围内定时执行巡逻任务。

其次，积极组建“五户联防”“十户联保”等邻里守望模式，将管辖范围内的抵边村寨（小组）细分网格，形成农村基层群众自治的最小单元格和边境治理的基本力量。将相邻的10～15 户家庭为基本单位划分为班，并在各班内选聘1 名班长，实行网格化管理机制。由班长负责组织群众成立护边队，配合驻地军警部门开展巡逻防控工作。网格内部以班为单位签订联保承诺书，责任连带，班、户之间相互提醒和监督，保证巡逻任务覆盖整个辖区。

再次，面向社会公开招聘护边员，设立边境巡防辅助力量，成立中队，实施制度化管理。按照边境管控形势需要，科学安排巡防勤务，并配备相关装备，在边境地区实现全时段巡逻和监控，不断提升管边控边效能。

整体来看，中缅边境巡防已基本形成人防、技防、物防多元一体的立体化防控模式，基本实现从单一作战转变为系统作战、从军警奋战转变为军警民共战、从人海战术转变为立体作战，初步构建起符合形势、职责匹配、类型多样、层次合理的巡逻防控体系。

三、中缅边境地区智慧巡防建设存在问题

（一）信息孤岛和碎片化问题依然明显

尽管智能技术为智慧巡防工作提供了动态获取信息和整合数据资源的能力，但边境巡防工作涉及部门主体多元，不同部门的信息数据平台各不相同且互不相通，信息数据仍然存在碎片化、分散化、细小化特征，“信息孤岛”问题明显。一方面，边境巡防工作涉及主体复杂，各部门间的信息数据平台建设缺乏统筹规划，建设标准不一，技术水平和信息质量参差不齐，部门间的信息数据平台互不兼容。另一方面，鉴于部分数据涉密、涉敏，许多数据库难以彻底开放使用权限。这些问题导致信息数据传输渠道被阻断，信息流通受到限制，信息数据无法实现大范围实时共享。当下，仅靠某个部门的单一数据信息难以支撑应对中缅边境地区复杂形势，打通部门间信息壁垒，实现数据共享，争取执法单位的配合与支持刻不容缓。因此，构建一个可保证信息数据安全且相关部门能够实时共享、修改、获取信息数据的合成作战指挥平台，实现边境信息数据价值最大化，成为中缅边境地区智慧巡防建设的主要任务。

（二）生物信息安全存在漏洞

近年来，生物识别技术被推广应用于智慧巡防工作中，这一可用于快速区分生物个体的技术为中缅边境巡逻防控工作提供了新手段，成效显著，但也存在一定风险隐患。智慧巡防工作中收集到的生物信息数据具有独特性、稳定性和关联性等特点，能够帮助巡防主体更快速、更精准地识别个人身份。然而，也是因为这些特性，一旦生物信息数据被泄露，为不法分子所利用，便极有可能对个人安全乃至国家安全造成巨大威胁。如发生密码泄露、账号被盗用等问题，可通过修改密码的方式及时予以补救，但生物信息数据泄露，便很难弥补，还有可能导致其他深层信息被挖掘曝光，进而引发一系列风险。

中缅边境地区智慧巡防建设中的生物信息安全漏洞主要表现在边境地区管理部门数据管理能力和技术欠缺、相关法律文件不完善两个方面。首先，受技术鸿沟的影响，边境地区管理部门所采集的生物信息数据储存在技术供应方提供的数据平台中，实际由技术供应方代管，边境地区管理部门不储备专业技术管理人员，甚至不掌握信息存储管理技术。其次，我国法律体系中缺少专门针对生物信息识别的保护及规范立法。对个人生物信息识别的法律保护分散于不同层级的法律规范中，且多以间接保护的方式进行［3］。生物识别技术的发展滋生诸多侵害生物信息安全活动，甚至形成具有团队协作特点的黑色产业链条，导致数据监管工作难度更大。因此，强化生物信息数据管理，保障生物信息数据安全迫在眉睫。

（三）前端设施设备分布不均，性能有待优化

中缅边境沿线除合法开放的口岸和边民通道外，还存在很多私开私建的非法便道和渡口，并没有做到全线封控、全线闭合，半开放性明显，呈现“活的状态”［4］。为进一步加强“智慧边境”建设，云南省加快中缅边境地区巡防设施设备的铺设应用。特别是在疫情防控期间，短短数月之内沿着中缅边境线修建了立体化防控设施，极大提高了巡防效率。然而，由于中缅边境线区域各段发展不平衡，北段、南段的部分边境县经济发展相对落后，巡防设施设备建设投入不足，部分数字边防建设项目至今仍未启动，警务装备还不能满足边境一线的现实需要［5］。整体来看，中缅边境地区的巡防设施设备分布不均，存在监控盲区和防范漏洞。

受自然环境和技术发展等客观因素所限，中缅边境地区目前所采用的巡防设施设备性能与应用精度有待优化。中缅边境地区大多数州（市）自然地理条件相对恶劣，高温、雷雨、自然灾害频发等自然条件对巡防设备技术性能提出更高要求，一些环境适应性差的设备极易耗损，很难最大化发挥效用。具体体现为：视频监控在遇到树枝遮挡时漏报率上升；红外感应设备和智能防护网在野生动物误触时误报率高；震动预警传感器单元长期处于高温、雷雨环境中，使用寿命短；等等。

（四）智能技术应用范围有限

中缅边境地区智慧巡防建设已广泛应用人工智能技术和无人技术两大类智能技术，对提升信息化水平、提高工作效率起到一定积极作用。但也不可否认，智能技术的发展存在一定局限性，无论通用性方面还是专业性方面的问题都限制了智能技术的应用范围。

首先，人工智能技术存在算法调试不充分、应用场景挖掘不足问题。经过系统训练，人工智能在训练任务场景下能够基本具备目标检测和行为分析能力。但当其面对未经训练的任务场景时，可能会因为缺少训练经验而出现错误预测。这也意味着，随着场景转换，人工智能将会变得不那么“智能”。具体来说，即城市巡防场景不适用于边境地区巡防场景，边境地区常态化巡防场景不适用于疫情防控时期巡防场景，陆地巡防场景不适用于高空巡防场景，山区巡防场景不适用于平地巡防场景。

其次，无人技术在巡防任务中的多种工作能力都有待提高。以无人机为例，当无人机在边境一线执行巡逻任务时，往往需要长时间待机工作，并需要满足环境耐受、抗电磁干扰、消声、自动避障等通用指标。目前，我国警用无人机的通用指标各有优劣，在巡防工作中通常需要互相搭配，但无人机的续航能力、声隐性、抗干扰、承载能力等方面仍有待提高［6］。当无人机在执行图像采集类任务时，借助云台变焦就能获取较为清晰的图像，能够基本满足白天的监测需要，但在夜间或弱光条件下的图像采集能力明显下降，实战应用能力相对较差［7］。

诚然，积极探索人工智能技术和无人技术的智能化应用是未来巡防工作的重要方向，但受限于现有技术水平，智能技术发展仍有较大提升空间，应用范围受到限制，与智慧巡防建设发展需求仍存在一定差距。

四、中缅边境地区智慧巡防建设优化策略

（一）建立健全信息共享机制，构建合成作战指挥平台

经过多年努力，中缅边境地区智慧巡防建设初见成效，数据信息资源建设取得重要进展。不过，各地区各单位大数据平台建设标准不同、共享机制不健全、共享能力不达标、共享责任不清晰等问题，致使形成信息孤岛，降低数据互联互通效率，影响数据信息资源共享应用的整体效能。只有建立健全安全的数据信息共享机制，才能解决信息共享的现实难题，为维护中缅边境地区持久和平提供保障［8］。在全球化背景下，欧盟建立了多个用于实现信息对接、数据共享的数据库。欧盟一体化边境管理的经验证明，实现信息对接与共享，有利于切实提高边境管理效率。我国可充分借鉴欧盟的成功经验，结合中缅边境地区智慧巡防工作实际，加快建成统一的数据共享平台和标准体系，建立常态化的监督和考核制度，严格把控数据库开放权限。在保证数据信息安全基础上，完善大数据信息共享制度，实现边境管理部门内部数据的开放共享，防范化解数据信息共享风险，提高中缅边境地区智慧巡防效能。

除此之外，构建合成作战指挥平台，对智慧巡防建设来说也尤为重要。合成作战指挥平台的构建需要将现代信息技术与边境巡防工作深度融合，整合现有信息数据平台和业务系统，实现对信息数据的高度共享，是一项复杂的、系统的工程。合成作战指挥平台主要由技术层和应用层组成，平台内各部分互相关联、互相支撑，为巡防工作提供态势感知、情报研判、风险预警、决策支持和指挥调度等服务（见图1）。

图1 合成作战指挥平台总体设计

如图1 所示，技术层由设施层和数据层构成。设施层通过前端设施、网络通信设施、无人设备三类设施设备，及时采集并临时存储各类信息数据。数据层主要负责存储和处理各类数据信息。总体而言，技术层的工作内容是将设施层收集到的各类信息数据借助互联网、公安网，以及经过加密处理的边境巡防数据专网接入或传输至数据层进行储存和初步加工处理。技术层的设置有利于全面掌握中缅边境地区各类基础数据，建立实时更新的人员活动轨迹，并在必要时形成动态电子档案，成为巡防工作管理和分析的利器。

应用层的主要工作包括分析研判、风险预警、动态追踪和指挥调度。在分析研判方面：平台借助自然语言处理（NLP）技术，自动抽取警情描述、案件描述关键内容，提取实体信息，并根据关注要素规则进行智能匹配，深度信息关联查询内容，对研判人员和领导提供辅助支持。平台还可以借助关联规则挖掘（Apriori）算法，从静态数据中关联出重点信息数据的动态轨迹数据，辅助巡防工作开展。在风险预警方面：基于支持向量机（SVM）技术，平台通过分析关联人员的社交关系、出行轨迹、社会行为等内容，挖掘涉案人员和同案人员。构建重点人员电子档案，直观展现重点人员行为轨迹、活动规律和异常动向，筛选出违法犯罪嫌疑度高和社会危害性大的隐性嫌疑人，实现数据预测、风险预判并提供风险预警，变事后取证为事前防范，打造提升边境巡防能力的引擎，提升对边境地区安全隐患的预测、预防和预警能力。在动态追踪方面：整合运用警用地理信息系统（PGIS）和射频识别（RFID）技术，对边境地区内特定人员或车辆的运动轨迹进行智能检索、识别、追踪和分析。同时，实时显示区域内联防人员的部署、变动情况，实时统计汇总各类智能设施设备运行情况，跟踪管理维护情况，确保重要技防设施设备正常运行，辅助预案演练，为各级指挥员提供应急处置决策支持。在指挥调度方面：在常态化巡防工作中，对接110 接处警平台，及时获取警情，充分发挥巡防主体多元的优势，整合有限警力资源，联合社会群体，智能指派任务，实现协同作战。遇到突发警情时，平台将根据情报信息，综合判断警情级别，发出声光警报并将现场情况实时发送至巡防指挥中心。发生重大突发警情时，平台将自动根据警情级别提供相应的应急响应处置手段、措施供各级指挥员指挥调度。

（二）强化信息数据管理，保障信息数据安全

伴随着智慧巡防工作的数字化升级，一系列因信息数据管理不当导致的生物信息泄露、个人数据失窃问题也不断出现。如何平衡智慧巡防建设和信息数据保护间的关系，在科学应用信息技术的同时，确保信息数据存储安全，防止信息数据泄露，是中缅边境地区智慧巡防建设必须重点把握的问题［9］。近年来，我国相继出台《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》，旨在规范信息数据处理活动，促进信息数据安全开发利用。有关信息数据安全的法律体系雏形渐成，但涉及生物信息数据保护的法律条文位阶较低且内容分散、分类界定不明、保护范围较为狭窄、责任规定较为笼统，实践中缺乏操作性的细化标准［3］。

解决中缅边境地区智慧巡防建设工作中数据管理与安全问题仍需多方共同发力，从提高思想站位、加强法律规制、完善管理制度三个维度，保障信息数据安全，防患于未然。首先，提高思想站位。力争通过加强信息数据安全培训，引导边境管理部门工作人员和科技企业树立信息数据安全意识。工作人员要自觉提升工作水平，熟悉信息存储管理技术，主动规避风险；企业要主动承担维护信息数据安全的主体责任，不断更新技术，强化数据库建设与维护。其次，加强法律规制。持续完善信息数据安全的法律框架，制定生物信息数据安全相关法律法规，明确不同主体对生物信息数据保护的责任，严格限制生物信息数据使用行为。再次，完善管理制度。建立健全信息数据安全管理机制，加强对信息数据安全的监督管理，开展信息数据安全评估工作，建立信息安全事件应急响应预案；落实信息数据专业技术人员管理制度和工作人员使用信息数据管理制度。

（三）政企合作支持发展，大力开展技防建设

中缅边境地区智慧巡防建设是新时代强边固防的重要举措，需要建立在技术支撑的基础上，而技术的革新又有赖于科技企业的发展。因此，加强政企合作，实现资源共享与优势互补，有助于推动智慧巡防建设的可持续健康发展。一方面，政府可以通过制定相关投资融资政策，加强招商宣传，鼓励多种社会主体共同参与，利用企业的技术、人才和观念优势，积极推进中缅边境地区信息化设施设备的铺设与提升改造，全方位促成智慧巡防建设的可持续健康发展。另一方面，企业可以借助政府提供的政策扶持和资金支持，加大成本投入，开展科学技术研发，进行升级改造和技术整合，不断优化信息化设施设备性能，研发生产新型科技设施设备，创新和开拓市场。

中缅边界线各段地区经济发展水平不一，地形地貌特征也略有不同，在开展智慧巡防建设时，应当考虑“技术”与“环境”的有机融合，努力做到因地制宜开展建设，避免资源和技术浪费。在山高林密、人迹罕至的地区，部署搭载红外热成像监控、微波雷达探测器、防越界报警系统等技术设备的周界拦阻设施，配合使用无人地面车辆。主要通过固定设施设备、无人设备、智能识别系统，实现全天候全时段监控预警，并实时反馈信息。在地形地势相对平缓的地区，采取动态识别跟踪、RS 遥感技术、GIS 地理信息系统、GPS 全球定位系统等技术配合边境监视系统，布设环境感知探测器、周界振动光缆、近距离警戒雷达等设备装置，适时增加无人设备，跟踪捕捉可疑目标，进而进行视频分析和联动报警。在人员往来频繁的重点区域，考虑采用固定设施设备配合人力巡防的管理模式。除设置便携式电子哨兵、高点瞭望摄像机和反无人机系统等固定设施设备，重点增加巡防人员的通信设备和执勤装备，不断加大动态监控和智能管控力度。总体来说，要综合考虑多种因素，科学开展中缅边境地区智慧巡防建设。

（四）增强智能技术的个体能力和集群能力

由于智能技术发展面临着众多技术难题，限制了智能技术在巡防场景下的应用范围，为适应未来动态变化的任务环境，可以通过增强智能技术的个体能力和集群能力，提高智能技术巡逻、防御和机动水平，实现智能技术效能的整体提升。

在个体能力方面：对于人工智能技术，可以通过弱监督学习或无监督学习方式，减少或取消模型训练过程中对数据标注的依赖，避免数据标注耗时耗力等问题。还可以通过多模态学习，增强模型个体的理解和认知能力，并以此来改善其迁移学习能力欠缺的问题。对于无人技术，可以通过开发用于深度学习、自主环境感知、自主运动规划等多方面的算法，提升无人技术的行动能力，使无人技术能够更好更快地适应复杂任务场景，顺利完成单机巡防任务。

在集群能力方面：为顺利调和智能技术应用范围有限和智慧巡防任务场景复杂之间的矛盾，要提升智能技术的集群能力，通过促进技术间的协同配合来增强整体行动能力，更好地服务智慧巡防工作。首先，要开发通用式的智能技术合作框架，用于支持人与智能机器之间的耦合与协作关系，并在此基础上实现智能机器间的部件交互，以便于未来在巡防任务中对多种技术设备平台进行快速检修与配置升级。其次，要提高智能技术的协同作战能力，通过综合考虑不同智能技术的优点，组合具有不同优势的智能技术并形成多种备选方案，实现智能技术的跨域协同作战。最后，要结合人类和机器的优点，大力发展人机协作的混合智能方式，对比智能机器的运算结果和指挥人员的价值决策，优化判断，从而高效完成巡防任务。