AI時代之政務智能化思考

在大數據時代，智能政務最核心的構成要素包括數據采集、多模態(tài)數據融合、數據之間的碰撞三部分。

—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)、大數據平臺的建設與數據運營，我們在行業(yè)內產生了100多種人工智能算法。與浙江省政府共建大數據方向重點企業(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。

我們始終秉承讓數據價值變成業(yè)務價值的理念，為G20峰會提供了指揮調度、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，都是基于大數據能力。

中奧科技雖然成立于2008年，但服務整個政務已經將近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，政務開始網絡化，稱之為政務信息化網絡和數據階段，系統(tǒng)之間產生一些互聯(lián)。

2012年—2016年，政務進入政務人工智能初級階段，設計和構建部分人工智能政務模塊（技術含量低、數據量大、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、隱性的群體知識轉變?yōu)楦叨日虾惋@性的網絡化知識。

2016年—2017年，隨著自然語言的存儲，以及互聯(lián)網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據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。總體而言，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成有三部分，第一部分是智能設備（數據采集），第二部分是數據中臺（數據治理），第三部分是模型算法（數據挖掘）。

基于數據之間的碰撞，我們認為，第一，大數據能發(fā)揮的作用是第一標準。第二，建大數據就是建一個大的數據池，大數據最重要的范疇叫數據連接，真正打通數據之間的關聯(lián)，讓數據之間形成一個網格化的模型。數據的存儲是廉價的，數據的計算是高昂的，如果我們有5000億數據，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據，還是服務于其他行業(yè)的數據，如果不對這些數據進行計算，這些數據都是沒有價值的。所以，在大數據環(huán)境下，如何針對特定的目標去重組數據，把數據變得有價值，這是我們做數據治理、建設數據平臺非常重要的任務。第三，經過數據治理，可以形成多模態(tài)數據。第四，在政務領域，數據一旦產生資產，數據一旦產生連接，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據的基礎能力，為我們形成政務大腦奠定基礎。

接下來談談數據治理，數據治理的本質是數據驅動。數據驅動是通過數據實現(xiàn)“智能”的一種體現(xiàn)，數據采集、分析和整理，基于一個數據模型的算法，自動地形成閉環(huán)，自動調整，形成具體的應用。

數據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、業(yè)務流程、工具體系等。數據治理從基礎的數據采集，到數據整合，到開源的算法模型，到不同的數據可視化工具，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)所產生的大量數據而形成。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，連接數據與服務，真正實現(xiàn)讓數據多跑腿、讓百姓少走路。從大數據走向人工智能，中奧科技，讓政務充滿AI。