AI時代之政務智能化思考

在大數(shù)據(jù)時代，智能政務最核心的構(gòu)成要素包括數(shù)據(jù)采集、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)之間的碰撞三部分。

—杭州中奧科技有限公司技術總裁張登

杭州中奧科技有限公司成立于2008年，是國內(nèi)領先的政務運營服務商。目前，我們的核心業(yè)務集中在警務、交通和市監(jiān)等政務行業(yè)軟件開發(fā)、大數(shù)據(jù)平臺的建設與數(shù)據(jù)運營，我們在行業(yè)內(nèi)產(chǎn)生了100多種人工智能算法。與浙江省政府共建大數(shù)據(jù)方向重點企業(yè)研究院，具有國際認證最高級別CMMI5認證，以及涉密信息系統(tǒng)集成資質(zhì)。

我們始終秉承讓數(shù)據(jù)價值變成業(yè)務價值的理念，為G20峰會提供了指揮調(diào)度、情報研判、關聯(lián)分析、人車查控、勤務保障等12個前后端系統(tǒng)的服務與保障，都是基于大數(shù)據(jù)能力。

中奧科技雖然成立于2008年，但服務整個政務已經(jīng)將近15年。最開始，政務處于信息化初級階段，大部分工作以OA系統(tǒng)和運維系統(tǒng)為主。

2008年—2012年，政務開始網(wǎng)絡化，稱之為政務信息化網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)階段，系統(tǒng)之間產(chǎn)生一些互聯(lián)。

2012年—2016年，政務進入政務人工智能初級階段，設計和構(gòu)建部分人工智能政務模塊（技術含量低、數(shù)據(jù)量大、人工干預較多），人對人工智能政務訓練，不斷將相對較為松散的、隱性的群體知識轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨日虾惋@性的網(wǎng)絡化知識。

2016年—2017年，隨著自然語言的存儲，以及互聯(lián)網(wǎng)各種智能手段的重建，政務進入政務人工智能高級階段，人和人工智能協(xié)同工作（人工智能初步達到人的工作水平），人和人工智能共建智慧。

現(xiàn)代政府是一個集合了大量公共事務知識與決策智慧的群體，旨在不斷加強社會公眾服務能力和提升公眾滿意度。弱人工智能階段，政務智能化是一個將政務的數(shù)據(jù)和判例大量的輸入和學習，進而完成政務人工智能知識形成與智慧構(gòu)建的過程。大的智能政務的范疇包括公共安全、交通管理、市場監(jiān)管、教育、國土資源、住房、審計、農(nóng)業(yè)、民政、人保等。今天，我主要和大家分享中奧在公安智能化領域的踐行和思考。

我們對公安智能化的認知比較簡單?？傮w而言，公安智能化關注的核心是資源服務、聯(lián)勤指揮、公安大腦、公眾服務等。公安智能化最核心的構(gòu)成有三部分，第一部分是智能設備（數(shù)據(jù)采集），第二部分是數(shù)據(jù)中臺（數(shù)據(jù)治理），第三部分是模型算法（數(shù)據(jù)挖掘）。

基于數(shù)據(jù)之間的碰撞，我們認為，第一，大數(shù)據(jù)能發(fā)揮的作用是第一標準。第二，建大數(shù)據(jù)就是建一個大的數(shù)據(jù)池，大數(shù)據(jù)最重要的范疇叫數(shù)據(jù)連接，真正打通數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，讓數(shù)據(jù)之間形成一個網(wǎng)格化的模型。數(shù)據(jù)的存儲是廉價的，數(shù)據(jù)的計算是高昂的，如果我們有5000億數(shù)據(jù)，我們可能需要花一年甚至兩年時間才能算出。無論服務于公共安全的數(shù)據(jù)，還是服務于其他行業(yè)的數(shù)據(jù)，如果不對這些數(shù)據(jù)進行計算，這些數(shù)據(jù)都是沒有價值的。所以，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何針對特定的目標去重組數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)變得有價值，這是我們做數(shù)據(jù)治理、建設數(shù)據(jù)平臺非常重要的任務。第三，經(jīng)過數(shù)據(jù)治理，可以形成多模態(tài)數(shù)據(jù)。第四，在政務領域，數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生資產(chǎn)，數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生連接，需要使用更多智能化手段和設備。

智能設備在公共安全領域非常多，比如，（1）旅館人臉證件比對，在酒店全面推行人臉識別系統(tǒng)，快速準確識別是否人證合一；（2）車輛圖片分析，具備錯峰限行、車輛類型識別、駕駛員行為識別、一車多牌、以圖識圖等多種分析應用；（3）轄區(qū)暫住人口未登記群體分析，運用人臉識別及智能算法，篩選出頻繁出入疑似轄區(qū)住戶但未登記注冊的人員；（4）智慧警務眼睛，利用虛擬現(xiàn)實技術為各種警務執(zhí)法應用而開發(fā)的行業(yè)最新科技產(chǎn)品；（5）無人機，作為智慧警務規(guī)劃必備要素，靈活彌補前端采集設備的盲點和弱點。人工智能在視覺、聽覺等技術方面促進前端設備邊緣計算能力提升，人工智能可以讓我們觸達一些數(shù)據(jù)的基礎能力，為我們形成政務大腦奠定基礎。

接下來談談數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動。數(shù)據(jù)驅(qū)動是通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)“智能”的一種體現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集、分析和整理，基于一個數(shù)據(jù)模型的算法，自動地形成閉環(huán)，自動調(diào)整，形成具體的應用。

數(shù)據(jù)治理是整個社會治理下的重要支撐，它是一個系統(tǒng)性工程，包括組織機構(gòu)、業(yè)務流程、工具體系等。數(shù)據(jù)治理從基礎的數(shù)據(jù)采集，到數(shù)據(jù)整合，到開源的算法模型，到不同的數(shù)據(jù)可視化工具，自動地形成一個特別重要的閉環(huán)。

關于模型算法，模型算法基于各種視頻、文本、傳感器，以及各種業(yè)務系統(tǒng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)而形成。比如，電信詐騙模型、犯罪高發(fā)熱點區(qū)域分析研判模型、跨境詐騙類案特征分析模型、流動人口綜合分析研判模型、高危對象預測預警模型、車險騙保分析模型等。

最后，和大家分享一下中奧科技的展望。中奧科技想建設開放、透明、服務型智能公共安全，解決城市交通管理頑疾，連接數(shù)據(jù)與服務，真正實現(xiàn)讓數(shù)據(jù)多跑腿、讓百姓少走路。從大數(shù)據(jù)走向人工智能，中奧科技，讓政務充滿AI。