一直以來，以公安為代表的政府部門不僅是安防行業的主要客戶，也是安防技術應用的前沿市場。2018年初，公安部正式成立全國公安大數據工作領導小組，宣布將大力實施公安大數據戰略。公安部黨委書記、部長***指示，“要把實施公安大數據戰略作為一項龍頭工程來抓，加強組織領導，堅持統籌推進。”時隔一年，公安大數據建設已經取得了不俗成就。對安防行業來說，無論是客戶需求還是行業發展方面，大數據都是需要高度關注的領域。

公安大數據面臨三大痛點

近年來，公安大數據戰略不斷升級，大數據應用在偵查打擊、管理防范等領域持續井噴，已經成為公安部門不可或缺的實戰利器。不過，公安大數據應用發展至今，仍舊面臨三大痛點：

首先是公安信息化建設中產生了大量結構化、非結構化、半結構化的數據資源，但現有公安系統往往只能就結構化數據進行簡單應用，多數非結構化和半結構化數據沒有發揮作用；

其次，各地方公安數據庫建設情況不同，且多數只停留在標準庫和原始庫層次，數據之間缺乏有價值的關聯；

最后，大部分地區只有少數警種在開展智能化應用探索，目前尚未形成全警種的智能應用網絡，導致預測、預警、預防能力普遍偏低。已有的智能應用大多也存在無效預警過多、更新慢、沒有因地制宜等缺陷。

知識圖譜成為公安大數據應用的主流方向

隨著數據結構化工作的推進，匯聚視圖數據、社會數據以及公安業務數據，并由此形成針對具體業務的實戰解決方案成為行業焦點。在數據關聯性方面，建設行業知識圖譜成為了公安大數據應用的主流方向。

所謂知識圖譜，就是在大數據分析的基礎上，通過語義理解將“點線面”的數據關聯與事物現實中非簡單指向性的復雜關系相聯結，從而形成實用型認知應用。知識圖譜主要解決的，就是公安多年積累的實戰經驗與技術算法如何相互轉換的問題。

國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，明確提出要構建覆蓋數億級的知識實體的多元、多學科、多數據源的知識圖譜。對此，公安部第一研究所信息技術事業部副主任汪寧表示，這表明知識圖譜是國家在人工智能領域布局的重要方向之一。

公安知識圖譜應用還需人機結合

對于智慧警務而言，實現的關鍵是人機結合，只有在公安知識圖譜上融合由人驅動的分析工具和數據驅動的分析模型，才能真正發揮人腦和機器的優勢。安防行業巨頭海康威視就通過構建AI開放平臺，借助知識圖譜等算法，解決大數據的抽象和理解問題。

目前，國內較為優秀的產品能夠在“十億數據節點，百億關聯邊”的圖譜結構下，實現秒級查詢。不過，知識圖譜還處于發展初期，為了保證準確率，知識圖譜在構建過程中仍然需要在采用較多的人工干預。未來，在國務院和公安部大力推動下，將有更大規模，更高數據集的知識圖譜落地。