在今年1月17日召開的全國公安廳局長會議上，趙克志部長強調，“要聚焦智慧公安建設目標，堅持融合共享、突出實戰急用、推進深度應用，深入推進公安大數據建設應用，努力在提升公安工作整體效能和核心戰斗力上實現新突破。”

各位好，進入三月，就進入了“兩會季”。每年兩會的決算和預算，都是判斷市場走勢重要的參考指標。根據這兩項數據以及以往行業占GDP的比重，大致能推算出上一年行業的市場規模和當年的發展前景。當然這種算法僅僅是推算，精確性和受個別因素影響波動性都存在確定性問題，僅僅是初級算法，卻是我們快速掌握大致情況的法寶，多年沿用。

“兩會”帶給行業的另外一個重大意義就是政策風向。這是判斷行業未來走勢的重要事項，也是各大公司做戰略判斷的重要依據。比如應急救援部門的整合、公共安全需求的方向性變化、國家科研重要方向的定調等等，都關乎未來市場的走勢。

在今年1月17日召開的全國公安廳局長會議上，趙克志部長強調，“要聚焦智慧公安建設目標，堅持融合共享、突出實戰急用、推進深度應用，深入推進公安大數據建設應用，努力在提升公安工作整體效能和核心戰斗力上實現新突破。”這個講話，可以被解讀為近年來公安技防改革最重要的講話之一，也吹響了頂層從技術、裝備向業務、貼近實戰轉型的號角。信號響起，必有政策跟進。所以今年兩會期間，關于公共安全事業的新政策和新方向非常值得期待。

安防行業從誕生之日起就服務于公共安全，狹義上也可以說是公安領域。經過多年的國情變化、技術發展以及需求，安防對于公安的意義已經不可同日而語。從人防、物防到技防，幾十年的發展，一直圍繞著公安實戰展開，也為提高破案率、震懾犯罪行為以及管控和防護治安及刑事案件發生做出了巨大的貢獻。而今，安防設備覆蓋面積更加廣泛，設備和技術含量不斷提升，人工智能技術快速發展，必將會給新時代的新公安、新警務帶來更加徹底的變化。

但截至目前，安防設備應用在公安實戰中，還是存在著一些問題。比如分級需求的滿足、設備和平臺使用率、大數據供給業務化推進、信息化背景下主動預防等，除了技術性問題，還有主管單位的職能和邊界劃分等，有待進一步細化、調整。我們可以從沿革、問題、解決方案等方面進行探討。

安防（視頻）應用于公安實戰的歷程安防設備應用在公安系統中，最直觀、應用最廣泛的是視頻監控。本文重點說一下視頻監控在公安實戰的歷程和特點。視頻偵查實戰應用包括視頻偵查理論體系、視頻偵查技術、視頻偵查應用體系等三個方面。根據視頻偵查實戰應用的發展過程，我們可以將之劃分為三個發展階段：視頻偵查理論體系的建立期、視頻偵查技術和工具的發展期、視頻偵查應用體系的發展期。

1、視頻偵查理論體系的建立期：光纖傳輸和數字硬盤錄技術發展，為大型視頻監控系統建設打下了基礎。2004年公安部啟動了北京、濟南、杭州和蘇州四個城市的報警與監控系統示范建設工作。2005年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳下發了《中央政法委員會、中央社會治安綜合管理委員會關于深入開展平安建設的意見》， 公安部在擴大試點的基礎上啟動了“3111試點工程”， 全國各地在公共區域公安自建的城市級視頻監控系統得到了快速的發展。各地公安機關自發地開始進行應用視頻圖像信息進行偵查破案的探索。基層公安機關不斷總結提出了各種視頻圖像偵查技戰法。

這一階段積累和探索的視頻偵查理論體系，涵蓋了視頻偵查的基本概念和內涵、視頻偵查的基本構成要素、基本步驟和主要方法、視頻偵查工作機制、視頻偵查技術和技戰法、視頻檢驗等。技術手段主要以通用技術為主，包括利用移動硬盤拷貝視頻錄像、以圖像模糊處理和通用圖像編輯工具進行視頻圖像處理等，有針對性的專用視頻偵查技術裝備比較缺乏。

2、視頻偵查技術和工具的發展期：視頻偵查技術包括視頻管理技術、視頻采集技術、視頻編輯技術、視頻檢索查詢技術、視頻處理技術、視頻分析解讀研判技術和視頻檢驗技術等。

隨著視頻偵查理論體系的建立， 視頻偵查在各地公安機關偵查破案中的應用不斷普及和深入，但在視頻偵查實踐中也暴露出在視頻監控系統建設和視頻偵查技術與裝備方面存在的問題，如視頻采集中存在采集不方便、DVR時鐘不準、視頻格式多樣等問題；在視頻錄像查看中存在人工查看效率低、檢索不方便等問題；在涉案視頻管理方面，視頻資料分散在民警各自的電腦中，存在丟失、無法共享串并等問題。2012年發生的周克華案件，讓很多問題開始暴露出來。之后公安部刑偵局和科信局多次聯合組織會議，聽取業務部門對于視頻技術的需求；安防行業企業也積極投入開發專門的視頻偵查工具，圍繞視頻現勘、視頻采集、視頻查看、視頻追蹤等的視頻偵查技術得到快速發展，以提高視頻采集、觀看視頻效率等為主的針對性的視頻偵查工具迅速走向成熟，特別是在萬能播放器、絆線檢測、視頻濃縮播放、視頻摘要、視頻結構化描述等技術方面取得了較大的突破。一些走在前沿的公安機關開始探索平臺化管理。視頻技術在治安、刑偵、交管等方面起到越加重要的作用。

3、視頻偵查應用體系的發展期

隨著大數據與基于深度學習的視頻分析處理技術的突破，視頻偵查工具與平臺也在向智能化與大數據分析方向發展，視頻結構化能力得到大幅度提升，車輛大數據分析從車牌為主發展車型、車輛分析，人臉識別與以圖搜圖技術應用走向實用化，使得視頻偵查的效率有了大幅度提升。視頻偵查進入到了新的歷史時期，向更加深入業務流程、更加強調主動預防等方向發展。

重點工程推動安防行業發展從理論建設時期、技術發展時期以及應用體系發展時期，黨中央、國務院及公安部提出的幾個重點工程對安防行業的建設、安防技術的發展和實戰應用，起到了關鍵性的作用，總結如下：

1、金盾工程：國家電子政務建設的12個重要業務系統之一。2003年9月2日至3日，公安部組織召開了全國“金盾”工程工作會議，標志著“金盾”工程建設正式啟動。從本質上講，金盾工程是公安通信網絡與計算機信息系統建設工程。是我國公安機關利用現代信息通信技術，增強統一指揮、快速反應、協調作戰、打擊犯罪的能力，提高公安工作效率和偵察破案水平，以適應我國在現代經濟和社會條件下實現動態管理和打擊犯罪的需要，實現科技強警目標的重要舉措。通信網絡和信息系統建設讓安防類電子設備有了應用的基礎，是安防行業快速發展的關鍵環節。

2、3111工程及平安城市：“3111”工程，即在省、市、縣三級開展報警與監控系統建設試點工程，每個省確定一個市，有條件的地方確定一個縣，有條件的縣確定一個社區或街區為報警與監控系統建設的試點市、縣、社區或街區，試點展開城市報警與監控系統建設。升級金盾工程建立起的三級專網，聯合運營商，大力推進視頻聯網報警和報警聯網。隨著工程深入展開，試點工作演變成為平安城市的推廣。這是安防行業第一次在城市級應用場景下接受全方位檢驗，也是安防由單一產品向巨復雜系統、平臺轉變的節點。3111工程制定相關管理、建設、驗收、運營維護、互聯互通等相關內容一系列約20多個標準，其復雜難度、規模之大可稱得上“中國標準史上之最”，也與安防的技術發展第二階段契合。

3、天網工程：天網工程是由政法委發起，公安部聯合信息產業部等相關部委共同發起建設的信息化工程。利用GIS地圖、圖像采集、傳輸、控制、顯示和控制軟件等設備組成，對固定區域進行實時監控和信息記錄的視頻監控系統。天網工程涉及到眾多領域，包含城市治安防控體系的建設、人口信息化建設等等。由上述信息構成基礎數據庫數據，根據需要進行編譯、整理、加工，供授權單位進行信息查詢。這是平安城市的推進版，更加強調除視頻、報警外的車輛、人口信息等數據整合，組建數據庫和特征庫，也初步具備了公共安全大數據的雛形。

4、雪亮工程：以縣、鄉、村三級綜治中心為指揮平臺、以綜治信息化為支撐、以網格化管理為基礎、以公共安全視頻監控聯網應用為重點的“群眾性治安防控工程”。目標是實現治安防控“全覆蓋、無死角”。“雪亮工程”是事關國家安全保障能力的戰略工程，也因為“平安鄉村建設”被寫入中央一號文件。由于涉及范圍廣、前后端設備眾多、聯網較為復雜，雪亮工程也對接口標準化程度、設備穩定性和維護簡易程度提出了更高的要求。

現階段公安實戰存在的技術性問題隨著人工智能和大數據的發展，我們已經邁入了安防實戰的3.0時代，即智慧公安時代。基于深度學習的視頻分析處理技術與視頻監控系統的不斷融合，但與此同時，也產生了很多技術型問題。我們做一下歸結：

1、由于沒有統一的標準規范， 各廠商結構化處理后的數據格式不統一，無法進行共享；

2、由于沒有結構化處理后視頻圖像信息聯網共享的統一架構，因此車輛大數據系統、人臉識別應用系統、視頻偵查應用系統等相對獨立，同一個系統有多個平臺，平臺之間不能實現數據的有效共享；

3、由于沒有統一的接口規范，上下級刑偵之間也難以實現涉案視頻圖像信息數據的聯網共享，嚴重制約了多級刑偵機構之間的協同工作；

4、由于視頻數據和人口、車輛數據等數據量龐大，眾多新技術，如人臉識別、特征庫檢索等，在海量數據前提下響應速度、識別準確率受到一定制約；

5、信息安全問題日益突出；

安防應用于公安實戰存在的結構性問題公安實戰，服務類型可以分為治安、刑偵、反恐防爆等；應用領域可以分為城市、鄉村、交通等。服務類型和應用領域相互交叉，打防結合，對安防企業提出了很高的要求。我們著重說一下安防設備服務于實戰存在的結構問題。

1、打防結合。公安機關一直以來的使命就是打擊犯罪。這個打，是打出去。發生了犯罪行為，重拳打擊，刑偵、經偵等工作往往更重視破案率，案發率在其次。在此前提下，安防長期以來被動防御的工程，決定了它作為輔助性而非決定性的角色。視頻監控普及率逐漸提高的今天，法醫檢驗、痕跡鑒定、群眾走訪及嫌疑排查，依舊是刑偵工作不可或缺的步驟，安防設備更多時候起到的是提升犯罪成本和難度、提高震懾力、提高破案效率的作用。其次在證據鏈的完整中，視、音頻信息僅僅是其中的一環，證人、證言、痕跡物證缺一不可，只有在幾方協同下有序勾畫出嫌疑人完整犯罪過程，方可判定其有作案嫌疑并對其采取必要的刑事偵查措施。所以在刑事案件中，“打”這個關鍵環節，安防扮演的角色是很有限的。反而是內保、治安等部門對于安防的需求更多。

2、分級需求。公安應用場景分級情況下，治安級對于安防的需求量大，而反恐級和國安級很少。這是因為產品的品質和解決方案的特定性決定的。治安級要求量大、快速、部署方便，價格相對較低。今天在規模化市場競爭的，大多是治安級的產品。而反恐和國安這兩個級別，對于產品的品質、功能與治安級相比要高很多，如對嚴苛環境的適應性、紅外熱成像等等。然而這部分市場利潤雖高，用量卻不大，對于要保持營收高增長的企業來說得不償失，故而很難滿足用戶需求。

3、職能及業務單位的訴求點。從周克華案不難看出，當初就已經廣泛分布的攝像頭，對于刑偵業務工作的幫助，是很有限的。職能和行政部門要確保設備的安裝率、使用率和普及率，但對于辦案的業務流程卻掌握不足。造成了串并案不及時、海量數據檢索消耗大量人力和時間等一系列問題。幾經摸底和討論，這種情況已經大為改觀，但依舊存在著共享難、平臺響應速度慢、業務流程復雜等問題。

讓安防在公安實戰中更充分的發揮作用 對于公安實戰而言，安防設備并不是要解決“打”的問題，而應一直堅持以防為主，以防促打的理念。只不過這個“防”，是從被動防御的“防”向主動防御的“防”轉變。而近年來不斷發展的云技術、人工智能技術，讓公安大數據和智慧公安成為可能，也讓安防向主動防御轉變成為可能。

被動變主動，有兩個重要的作用。第一，降低案發率；第二，降低成本，提高效率。這兩個概念是相輔相成、相互交融的。

現在我們一直說大數據和人工智能，如果推演回去，這些從本質上說還是信息化，只不過是信息化的升級版本，是多維數據的挖掘，是有邏輯性的。降低案發率，是在信息化基礎上，經過視頻大數據的分析，判斷案件高發區域及該區域案件特征，建立人、車特征庫，通過這些結構化數據進行布防。這就是主動布防，既能及時快速響應警務和勤務需要，又能降低無效的出警率，提升有效的處置率。這需要三級一體，高效協作。將有限的警力用在刀刃上，有時可在事前就發現苗頭，防微杜漸。

第二就是在大數據基礎上，公安信息實現云化。這將大大提升響應速度。偵查部門經過走訪和視頻數據鎖定嫌疑人，經過信息比對確定嫌疑人身份信息。并在云端通過邊緣節點已經提交的初步結構化數據進行特征檢索，快速鎖定嫌疑人活動路徑及范圍，快速實施抓捕。這個過程中有兩個難點，第一是鎖定嫌疑人信息和特征檢索，這對人臉識別的要求很高，具有較強反偵查意識的嫌疑人通過遮擋、易容、易妝等手段，能夠躲避前端設備的特征提取和人臉識別；第二是多警種協同及共享權限問題。針對第二個問題，已經有部分省市采取了“多角色協同＋多層級偵查業務流程”，提高協同效率，快速鎖定嫌疑人及活動信息。并建立“省廳－市局－分縣局－派出所”涉案視頻圖像信息數據的聯網共享，突破串并案的地域限制。

第三是重特大事故的預防。如公共交通車輛的路徑跟蹤、行為分析、危險預警等。這時安防服務于公安就等同于情報分析和過濾，為公安部門形成有效的信息研判和決策做出有效的保證。

第四就是職能部門業務化。目前公安體系中，公安部科信局及各省廳技防辦主抓技防工作，國家和地方的安防體系建設以這些部門作為主導，制定相應的標準和業務流程。但職能和業務部門是一對內部客戶關系，是矛盾共同體。先出事后建設，還是先建設預防案件發生，一直是一個困擾公安實戰的問題。在信息化和智能化大背景下，職能部門的建設，應該服務于業務需求，提供直接能夠對業務突破帶來作用的武器。這也是全國公安廳局長會議上趙部長提出的問題之根本所在。職能部門的業務化方向是數據化。在建設的同時，整合安防設備及平臺數據，提供在授權范圍內可共享、可查詢的公安大數據，規范業務流程，統一數據接口，建立更加完善的“部-廳-局-派出機構”大數據平臺，將前端收集到的信息經過智能化處理后進行有效分發，才能從根本上提高破案效率、降低案發率。

在這個過程中，很多安防企業開始積極響應被動變主動、更貼近公安實戰的要求，加強人工智能技術在安防領域的應用，大力發展公安云，建立公安實戰平臺，在公共安全信息化的路上走在前列。現在主要存在的問題，仍舊在于接口規范、共享授權、技術成熟度和業務流程。但主管部門和企業都已經意識到問題的存在，并積極著手解決實戰中所面臨的障礙。相信隨著物聯網、云、大數據等技術和理念的不斷發展，更加智慧和主動的安防系統，必將更深入的服務公安、打贏社會治安治理和打擊犯罪的攻堅戰，在管控、預防重大安全事件中扮演越來越重要的角色。