智慧公安行业百科:发展进程、进入壁垒及行业痛点「图」

一、智慧公安行业概况

随着新一轮信息技术的飞速发展,大数据引发了社会治理方式及人们生产、生活方式的转变,新类型犯罪逐渐涌现,智慧公安的提出,是实现公安机关治理能力跨越式发展的重要途径。智慧公安包括内部建设和外部建设两部分,通过互联网、云计算、智能引擎、数据挖掘等新一代信息技术在公安领域的运用,对内达到降低管理成本,提高公安系统运行效率的效果;对外达到强化公安机关打击犯罪,维护社会稳定,为社会民众和企事业单位提供优质高效服务的目的。智慧公安的建设对提升警务活动的效能具备重要作用。

我国公安的智慧化建设发展进程

我国公安的智慧化建设发展进程

资料来源:华经产业研究院整理

二、公安大数据建设

“大数据”时代的到来,为公安智慧化建设纵深发展提供了广阔的空间。经过海量数据的沉淀汇聚,社会成为一个具备人口、建筑、街道等数据信息的综合数据库,从而为执法人员提供了运用大数据辅助决策城市治理方式的基础。通过物联网终端设备的智能感知以及对基础网格的数据采集,问题的“源头”被精准定位,融合计算技术的深入为警务智能分析研判等一系列大数据应用的快速落地提供了现实可能性。

公安大数据建设的主要目的在于提升公安工作的智能化水平,进而提高公安部门办事效率,同时,大数据的应用可以满足公安机关的防控需求,从而提高公安机关核心战斗力,进而促进社会治理能力的提升。回顾近几年的发展,公安大数据的建设分为三个层次:

第一,数据汇集。近年来,全国公安大数据的应用初显成效,公安数据平台的应用在各执法部门开始实行。随着国家对于社会治理能力要求的不断提高,智慧城市“网格化”手段向基层拓展重新成为社会发展焦点。在此背景下,由于信息数据的多元化特点,数据的可采集性成为公安大数据平稳发展的基础保障,通过不断拓展和研发多类别的数据采集手段,实现数据的全方位采集覆盖,从而确保数据池中信息的全面性。同时,数据池管理规范的建立及信息安全管理制度的建立也有力推动了后续我国公安大数据分析应用阶段的发展。

第二,数据融合计算。将数据汇集之后,高效分析处理成为后续应用落地的重要保障。随着近年来云计算技术的发展,大数据的信息处理速度明显得到提升,加之人工智能技术的全面铺开,根据用户需求检索出准确的数据并构建模型成为这一阶段的主要特征。同时,信息化人才培养、高精尖人才的招揽,也为此阶段的公安大数据发展提供了巨大的助力,完善高端人才引进计划,建立公安大数据培训交流体系对于实现公安大数据战略意义重大。

第三,数据应用。随着我国技术水平和科研能力的不断进步,数据信息的计算建模水平不断得以提升。对模型进行进一步分析处理与完善,从而更高效的指导执法部门的工作成为这一阶段的突出特点。同时,在模型的检验过程中,“公安思维”这个重要变量的加入极大提高了理论与现实的结合力度,对模型的后续实践具有较高的指导价值,从而高效地满足用户的业务需求。

总而言之,随着大数据技术、物联网技术的不断发展与成熟,全球成为一个大的数据载体,扁平化趋势不可逆转。大数据时代,各行各业对数据的依赖快速上升。政府部门通过对多样化数据的采集和高速处理,可快速获得有价值信息,提高公共决策能力。公安机关为不断提高警务工作效能,对数据的采集、分析和运用重视程度与日俱增。

三、智慧公安建设存在的难点

随着新一轮信息技术的飞速发展,各地公安机关纷纷开始进行“智慧化”建设。借助技术手段,公安机关各项业务模块得以有机协同、高效运转,从而成为当前公共安全行业发展的新理念、新模式。然而,作为新时代社会治理体系和治理能力现代化的重要组成部分,智慧公安的建设仍面临着来自于理论、技术、管理、安全等多方面的难题与挑战。

1、从理论角度来看,目前学术界对于智慧公安、智慧警务等均开始了广泛的探索,然而,对于如何抓住当前技术领域爆发的时点建设智慧公安、如何协调建设过程中各要素的平衡等问题还具有不同的观点,由此导致理论对于实践中前瞻性的指导性较低,智慧公安的建设仍面临路径不畅的现实挑战。

2、从技术角度来看,大数据将成为智慧公安建设中的强大助力。然而,面对海量的数据信息,落后的采集方式、传统的分析方法和分析工具、资源共享统一平台的稀缺使得在某些场景中,大数据技术仅停留在表象,各警务资源难以形成深度利用,完备的安全保障体系建设仍“路途遥远”。

3、从管理角度来看,智慧公安的建设不仅是技术的创新,更是整个公安体系的重塑,业务部门的配合显得尤为重要。当前各地域间、各部门间的公安部门协调性仍有很大提升空间。

4、从安全角度来看,第四次工业革命的到来推动我们进入物联网时代,与此同时,网络攻击的目标也升级到了政府、企业等机构和组织,对社会稳定造成巨大威胁。随着行业技术水平的不断提升,数据的隐私性需要得到更高重视。近几年,信息产业与实体经济融合速度的加快,网络安全需求激增,如何建设网络安全防护体系、加强安全技术创新、利用人工智能、大数据等新兴技术赋能网络安全成为当前政府及各企业需要解决的重要问题之一。

四、智慧公安行业的主要壁垒

1、资质壁垒

智慧公安行业中的主要客户是面向公安等政府机构,公安等行业主管部门制定了较为严格的经营者及产品资质评审制度,取得相关资质的产品数量一定程度上影响了行业参与者的市场空间。对于新的行业参与者来说,一方面取得资质需要较长的时间周期,另一方面还需要投入大量资源进行技术研发,这些对行业新进入者而言都是阻碍其进入市场,以及阻碍其快速发展的壁垒。

2、技术壁垒

公共安全智慧化的本质是企业结合公共安全需求的深刻理解提供智能化的解决方案。作为产品与服务提供商,为更好的实现这个系统,首先要对公安业务系统有着详细的分析和深入的理解,包括基于网络的工作模式、业务流程、规则、各种机制和数据信息体系有充分的认识,只有在这个基础上才能获得准确的需求认知,才能做到及时和正确的响应;其次,在当前在IT技术融合化的大背景下,如何充分利用无线网络、物联网、大数据、人工智能等技术手段来实现公共安全的智慧化,较高的技术门槛成为行业普遍共识,同时,技术的快速迭代性也成为制约企业发展的重要因素之一;最后,智慧公安产品需具备高稳定性、高可靠性、定制化及系列化等技术门槛,行业内领先企业大部分从核心技术入手,经过较长时间的技术积累和沉淀,获得自身的技术竞争力。

3、需求理解与实施经验壁垒

智慧公安行业的建设目标是帮助公安客户构建或优化稳定可靠的公安信息采集、管理、分析和研判系统以实现社会公共安全治理。因此,包括技术创新、产品研发落地和技术服务在内的丰富经验尤为重要,相关经验的缺乏会造成新进入者很难在短期内提供优质的产品和服务。具体来看,包括对于公司技术人才的高要求,技术团队必须要有丰富的项目实施经验,能够针对不同地区,不同层级的公共安全需求特点进行合理的规划设计和产品研发与服务。行业内的领先企业一般都通过长期的技术应用和服务逐步形成自身稳定成熟的客户群,对于行业新进入者而言,存在经验与人才等方面的壁垒。

4、资金壁垒

该行业对资金的依赖性极强,大量流动资金的需求在阻碍新企业进入的同时还会阻碍新企业的发展。具体表现有以下两个方面:第一,从产品的研发到产品实现最终销售,都需先行投入大量资金,这对企业资金的持续投入能力提出了较高的要求。第二,客户在进行产品招标时,对竞标企业的资本实力提出的要求越来越高。以上现象表明,资金压力是阻碍行业新进入者的重要进入壁垒。

5、品牌壁垒

较强的“客户黏性”是公安行业的显著特点之一,在公安各级单位中,“保护已有投资、不断优化信息资源”是信息化决策中的战略性原则之一,企业若想获得客户长期合作的优势,则必须尽可能的提升产品技术和服务质量,以塑造较好的品牌美誉度。拥有品牌优势的企业更容易形成项目机会的集聚效应,并通过典型项目的带动和行业内口碑的相传,以获取更多的业务机会。

五、智慧公安行业发展趋势

智慧公安是公安科技信息化发展的产物,是科技信息化建设的高级阶段。它利用了云计算、大数据、人工智能、物联网、数据挖掘等先进的信息技术,代表了未来整个公安体系的发展方向。针对目前公安“智慧化”建设中存在的诸多问题以及行业中企业的深入布局,未来其发展将呈现以下趋势:

1、区域之间资源整合,智慧公安功能呈现多元化趋

由于公安部门呈现各地域分管的模式,因而智慧公安的建设涉及到公安部门各个区域、各个警种,其目的是实现“统一、融合、开放、智能”的新一代智慧公安建设目标,是一项复杂的系统工程。当前,智慧公安仅集中于通过信息化技术把公安业务进行有机整合,打通数据基础,形成用大数据进行分析和预测,为执法人员精准指挥、科学决策提供有力支持的系统。未来,智慧公安的建设将从实际出发,呈现功能多元化的特点。在保证办公效率、管理水平稳步提升的基础上,智慧公安将更加“人”性化,一方面具备人的智慧,另一方面在运作管理中不断改进超越人的局限。

2、大数据深度分析与应用将提升公安部门维稳防控能力

随着云计算和大数据技术的逐步成熟,各地公安机关的智慧化大数据中心建设均加入了云计算的概念,通过大数据中心的云化建设,更大化地提升数据中心海量数据的支撑能力。同时,行业中企业如华为、阿里、腾讯等公司均开始在公安大数据方面加大投资,与多地公安机关签订战略合作协议,助力公安机关实战化能力建设。此外,结合人工智能技术对突发事件的预警能力,智慧公安中大数据的建设有助于优化现代公安工作效能。近年来,公安大数据挖掘与分析在案件侦查、犯罪预警方面有很多成功案例,凸显了大数据在行业中的重要地位,提升了公安部门的维稳防控能力。

3、新兴产业蓬勃发展驱动网络安全治理效能提升

新一代信息通信技术的快速发展,及其与实体经济的融合催生了新技术新业态的出现,为公共安全治理带来了新的风险和挑战。伴随技术与实体经济在更广范围、更深层次、更高水平的融合,通讯、计算机网络、电子支付等技术在改变我们生活方式的同时,也为犯罪提供了更广阔的环境,从而对执法机关在各类无线网络设备的安全防护能力,以及对于网络攻击的追踪溯源能力也提出了新的要求。近些年市场中网络安全产品主要是基于等级保护的要求,是基于先验知识进行的被动式防御,缺乏建立针对“未知威胁”的“有效机理”。面向5G、工业互联网、车联网等融合领域,市场催生出更多关于主动防御技术的需求,网络安全向内生安全方向加快演进。将大数据、云计算、物联网等新兴技术赋能网络安全产品成为实现网络内生安全的重要手段。未来,随着数字经济的继续蓬勃发展,大数据、人工智能等技术的成熟运用将进一步推动我国安全治理水平的升级。

4、网格化+大数据治理成为未来发展新趋势

2020年初,全球疫情爆发,疫情的防控工作对社会各界提出了较高要求,“精准化”成为数字经济时代下社会治理发展的新趋势。近年来网格化治理发挥了重要作用,但面对疫情的突然袭击,依然出现了人力不足的困难。随着我国科技信息水平的进一步发展,大数据、人工智能、云计算等数字技术在溯源、分析、防控以及人员调配等方面为网格化治理提供了优秀的支撑作用,对包含公安在内的社会各部门治理方式进行了赋能强化。由此,网格化与数字技术结合的成功实践为日后各类突发社会问题提供了良好的防控经验。未来,城市功能的进一步拓展将对公安等执法部门的治理能力提出更高要求,“网格化+大数据”的精准赋能有利于促进公安等部门的智慧化提升,进而加快城市智慧化建设进程,维护社会稳定。因此,网格化数字治理的应用成为行业发展的必然趋势。

本文采编:CY306

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