文/李姝 朱琳 李貴強 王姿 魏博

1 人工智能概述

人工智能（Artif icial Intelligence），簡稱AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)。人工智能的概念最早由英國著名數(shù)學家阿蘭·圖靈在1950年提出。早在上世紀末，人工智能算法就已經(jīng)在金融、保險等領(lǐng)域小規(guī)模應(yīng)用。這一時期的人工智能主要是通過早期的機器學習算法實現(xiàn)，機器學習算法主要是通過概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度等理論，通過歸納，綜合等方法實現(xiàn)一定程度上的智能計算。但是受限于當時的計算機硬件計算能力及軟件算法，預(yù)測能力僅僅是通過對過去數(shù)據(jù)的擬合，是一種監(jiān)督式學習算法，因此，使用場景及智能程度都相當受限。

近年來，隨著計算機硬件方面的技術(shù)突破，特別是是GPU、FPGA為代表的浮點型、整形加速計算協(xié)處理器方面的突破，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學習算法在人工智能領(lǐng)域里異軍突起，以其非監(jiān)督學習的特點，和對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的高性能及高可信度，使其在各個行業(yè)中的應(yīng)用前景都十分廣闊。

2 人工智能在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用

從技術(shù)角度看，深度學習算法十分適合用來處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如計算機視覺（對視頻、圖片的識別）、智能語音識別和處理，以及對自然語言的識別和處理，上述這些特點非常適合應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域。傳統(tǒng)情況下，公共安全領(lǐng)域有大量語音圖像數(shù)據(jù)，交通流量數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被簡單使用后即丟棄，幾乎未進行任何深度加工。通過人工智能深度學習及大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多有用信息，為案件偵破、惠民服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐。

2.1 計算機視覺

計算機視覺是AI在公共安全領(lǐng)域適用場景最為豐富的技術(shù)方向?？蓱?yīng)用于智能交通、治安管控、行政服務(wù)及刑事偵查等多個領(lǐng)域。

在智能交通方面，智能的交通調(diào)度調(diào)配是未來智慧城市管理的重要組成部分。根據(jù)對轄區(qū)內(nèi)交通攝像頭大數(shù)據(jù)的綜合智能分析，可以較為準確地掌握轄區(qū)內(nèi)各個路段路網(wǎng)的車輛流量、交通肇事事件及其他擁堵事件。并根據(jù)這些信息預(yù)測出未來一段時間內(nèi)的路網(wǎng)的運行情況，并根據(jù)這些預(yù)測自動地調(diào)節(jié)交通路口的通過時間，從而達到最大化利用路網(wǎng)能力的作用。這一能力不僅能在平時最大限度減少城市交通擁堵。在出現(xiàn)重大公共事件時，還可以達到最大限度地指揮疏散的作用，最大限度地保護人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

在治安管控方面，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)全市治安攝像頭的大數(shù)據(jù)實時分析轄區(qū)內(nèi)的治安狀況，一旦發(fā)現(xiàn)某處出現(xiàn)人員長時間聚集或打架斗毆事件，系統(tǒng)可以第一時間預(yù)警，并自動調(diào)配警力前往事發(fā)地點。

在大型活動管理方面，人工智能也可以發(fā)揮重大作用。人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)活動現(xiàn)場的攝像頭大數(shù)據(jù)智能地監(jiān)控人流擁擠程度及突發(fā)事件，第一時間調(diào)配警力維持秩序，防止出現(xiàn)踩踏事件的群體性事件。保護人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

在海關(guān)稽查方面，人工智能系統(tǒng)可以幫助識別重點人及重點物品，提高打擊走私及違禁物品的效率。

在政府服務(wù)方面，人工智能系統(tǒng)也可以發(fā)揮重要作用，例如在身份證、居住證辦理、出入境簽注等場景，可以通過對人的智能識別，提高辦事效率，減少排隊時間。

2.2 智能語音識別處理

人工智能的另一個重要方向是智能語音的識別處理。這一技術(shù)可以幫助提高指揮和警力調(diào)度的效率。在接處警過程中，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)報警人員的電話語音實時理解報警人所表達的重要信息，并在系統(tǒng)中實時調(diào)出警力分布情況，警員繁忙程度以及報警地點等相應(yīng)的數(shù)據(jù)給接警人員參考，以提高指揮調(diào)度效率。

2.3 自然語言識別處理

自然語言識別在公共安全領(lǐng)域同樣擁有眾多應(yīng)用場景。例如可以通過人工智能自然語言識別處理功能實現(xiàn)人工智能接警機器人及人工智能政務(wù)服務(wù)咨詢機器人，提供居民在辦理戶口，身份證，護照，駕照，違章信息查詢處理過程中的多種咨詢服務(wù)

3 人工智能在公共安全領(lǐng)域尚需要解決的問題

人工智能在公共安全領(lǐng)域擁有眾多適用場景。但是在實際應(yīng)用過程中仍然存在著許多不足，需要在今后的工作中逐漸加強：

3.1 基礎(chǔ)架構(gòu)無法適應(yīng)實際要求

人工智能在實際應(yīng)用中需要大量數(shù)據(jù)用于訓練，更需要分析大量實時非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何將這些分散到各地的數(shù)據(jù)實時匯聚到數(shù)據(jù)中心并加以分析是一個巨大的挑戰(zhàn)，以目前公共安全信息化基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)很難實現(xiàn)，為進一步升級基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)施以滿足實際應(yīng)用要求，需要巨額資金投入。這里既包括網(wǎng)絡(luò)方面的升級改造，也需要存儲能力、計算能力的巨大升級改造。

3.2 算法和模型無法滿足應(yīng)用需要

人工智能技術(shù)在公共安全領(lǐng)域方興未艾，針對人工智能的算法及業(yè)務(wù)模型大多處于初期建設(shè)階段，既缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃也缺乏統(tǒng)一的標準，無法滿足智能化應(yīng)用快速發(fā)展的需要。

3.3 人工智能存在安全隱患

人工智能具有巨大的能力，也可能帶來巨大的隱患。人工智能處理的大數(shù)據(jù)中存在大量敏感信息，如何做到即能充分利用這些信息，又能充分保護信息的安全性，將是未來人工智能建設(shè)中長期存在的課題。

人工智能技術(shù)對公共安全信息化來說既是機遇、也是挑戰(zhàn)，如何擁抱新技術(shù)，在發(fā)揮其最大價值的同時，也牢牢將其關(guān)進安全的籠子里，時刻繃緊信息安全這根弦，將是未來公共安全領(lǐng)域人工智能發(fā)展和應(yīng)用的重中之重。