黃祥勝 汪清 楊樂 江蘇省南京市公安局

引言

近年來，全國公安機關(guān)都在認真貫徹中央有關(guān)大數(shù)據(jù)智能化建設(shè)的相關(guān)決策，加快推進智慧警務建設(shè)工作。公安智慧警務建設(shè)緊跟大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展趨勢，涉及警務工作方方面面，但各類智慧警務應用都需要以一個“架構(gòu)合理、技術(shù)先進、特色鮮明”的公安“智慧大腦”為基礎(chǔ)和核心?！爸腔鄞竽X”的能力輸出將直接決定警務現(xiàn)代化的成效與發(fā)展。本文以公安“智慧大腦”建設(shè)為主線，研究探討其技術(shù)架構(gòu)、功能組成及設(shè)計實踐等方面內(nèi)容。

一、“智慧大腦”的概念

“智慧大腦”是開展智慧應用的“神經(jīng)中樞”，是核心基礎(chǔ)設(shè)施、海量數(shù)據(jù)資源、強大信息化能力的總集成。它需要構(gòu)建相當規(guī)模的存儲、運算、自學習、創(chuàng)造等多種能力，具備“可用、可擴、可思考”的智慧特性。“智慧大腦”是一個龐大且復雜的體系，其外延往往涵蓋網(wǎng)絡傳輸能力、運營運維能力、安全防護能力等。談到公安“智慧大腦”建設(shè)，從網(wǎng)絡運算、存儲、數(shù)據(jù)、算法等方面都已具備日趨成熟的技術(shù)條件。

二、“智慧大腦”的建設(shè)目標與總體架構(gòu)

（一）建設(shè)目標

公安“智慧大腦”作為“神經(jīng)中樞”，是開展大數(shù)據(jù)智能化和智慧警務建設(shè)的基石。筆者綜合公安“智慧大腦”的層級范圍、地域?qū)傩浴⒔ㄔO(shè)模式、應用規(guī)模等各方面因素，建議在地市級以上公安機關(guān)構(gòu)建“智慧大腦”。本文主要研究如何開展地市級公安“智慧大腦”建設(shè)。

建設(shè)總目標是按照“六統(tǒng)一”原則和“四化”要求，依托新一代公安信息網(wǎng)，構(gòu)建以統(tǒng)一調(diào)度的計算能力體系、全網(wǎng)融合的數(shù)據(jù)資源體系、安全共享的資源服務體系為一體的公安核心智慧能力支撐平臺，實現(xiàn)集約化建設(shè)、融合式發(fā)展、扁平化服務的目標。具體涵蓋以下四方面內(nèi)容：

1. 構(gòu)建數(shù)據(jù)匯聚的網(wǎng)絡節(jié)點

依托“新一代公安信息網(wǎng)”，充分利用網(wǎng)絡基礎(chǔ)，基于IPv6，建成結(jié)構(gòu)精簡、智能運維的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點，實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)分離、多業(yè)務承載。

2. 建設(shè)一定規(guī)模的警務云計算平臺

按照分層解耦、異構(gòu)兼容、靈活可控的原則，建設(shè)能夠支撐本地公安大數(shù)據(jù)智能化應用的警務云計算平臺。

3. 搭建架構(gòu)合理的大數(shù)據(jù)平臺

針對本地數(shù)據(jù)資源體量和智能化應用需求，建設(shè)組件豐富、靈活擴展的大數(shù)據(jù)平臺，為全警智慧應用提供統(tǒng)一的服務資源支撐。

4. 提升警用算法模型支撐能力

開展包括可視化建模、模型共享等各類模型智力工具的建設(shè)，為業(yè)務應用提供強大的算法模型支撐。

（二）總體架構(gòu)

1. 網(wǎng)絡架構(gòu)

按照公安部大數(shù)據(jù)智能化的建設(shè)要求，公安“智慧大腦”應運行在“新一代公安信息網(wǎng)”的數(shù)據(jù)節(jié)點中，提供各項云平臺基礎(chǔ)設(shè)施服務（虛擬化資源池服務、物理資源池服務、GPU資源池、大數(shù)據(jù)資源池服務、存儲資源池服務等），網(wǎng)絡架構(gòu)如圖1所示。

2. 技術(shù)架構(gòu)

公安“智慧大腦”總體技術(shù)架構(gòu)采用分層模塊化體系建設(shè)，具體如圖2所示。

它應該是一個物理分散、邏輯統(tǒng)一、業(yè)務驅(qū)動、云管協(xié)同的能力支撐體系。自下而上，包括基礎(chǔ)設(shè)施服務、平臺服務、模型工具三部分內(nèi)容。

其中，基礎(chǔ)設(shè)施服務部分包括基礎(chǔ)資源提供、資源池管理、資源服務能力建設(shè)；平臺服務部分包括數(shù)據(jù)存儲服務、數(shù)據(jù)計算服務、應用中間件服務以及應用開發(fā)服務；最上層模型工具部分包括可視化建模工具、模型共享工具、跨區(qū)域警務協(xié)作系統(tǒng)以及各類算法引擎工具等。

三、“智慧大腦”的建設(shè)內(nèi)容與功能

公安“智慧大腦”囊括了豐富的建設(shè)內(nèi)容和功能組成，主要涉及網(wǎng)絡、機房、計算、存儲、數(shù)據(jù)、模型算法等幾方面。

在網(wǎng)絡建設(shè)方面，公安“智慧大腦”應構(gòu)建在“新一代公安信息網(wǎng)”數(shù)據(jù)節(jié)點上，建設(shè)分別負責業(yè)務、存儲、集群管理的核心交換機，連接各類服務器。同時，建設(shè)獨立的帶外設(shè)備管理網(wǎng)，完成主機虛擬化、設(shè)備管理等功能。還應包括流量控制、IP地址、網(wǎng)絡安全、授時服務、域名解析等內(nèi)容。

在機房建設(shè)方面，“智慧大腦”機房建設(shè)根據(jù)各地實際情況差異，內(nèi)容不盡相同。從網(wǎng)絡帶寬、傳輸能力、運算要求、存儲方式等各方面綜合考慮，建議選擇建設(shè)或租賃獨立機房的方式。

在計算能力建設(shè)方面，在分布式架構(gòu)下，服務器是“智慧大腦”基礎(chǔ)設(shè)施層的主要計算設(shè)備。按承載的應用服務類型不同，可分為通用型服務器、計算I/O型服務器、計算存儲型服務器等。

在存儲建設(shè)方面，“智慧大腦”應能提供海量存儲資源池。一方面構(gòu)建一定規(guī)模的存儲服務器作為云計算平臺存儲節(jié)點；另一方面提供滿足小照片或文件的對象存儲和實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的歸檔數(shù)據(jù)存儲這兩種類型的分布式存儲。

在數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面，海量數(shù)據(jù)資源是“智慧大腦”的基礎(chǔ)。“大腦”數(shù)據(jù)資源層按照公安部大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)規(guī)范建設(shè)，包括數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)服務等部分。

在算法模型建設(shè)方面，“智慧大腦”重點建設(shè)滿足智慧警務應用的算法模型體系。以可視化數(shù)據(jù)挖掘為抓手，強化機器學習算法在公安實戰(zhàn)場景的推廣應用，建設(shè)場景化的可視化關(guān)系挖掘分析模型。

四、“智慧大腦”的具體實現(xiàn)與本地實踐

南京市局作為全國公安科技信息化先進地市之一，一直在科技強警和信息化建設(shè)方面創(chuàng)新求進。面對艱巨的公安大數(shù)據(jù)智能化及智慧警務建設(shè)任務，逐步開展了相關(guān)建設(shè)應用探索，并被公安部列為全國公安大數(shù)據(jù)智能化建設(shè)應用地市級試點單位。在公安“智慧大腦”建設(shè)方面，南京公安已具備了一定的實踐經(jīng)驗，并取得了初步應用成效。以下是具體的做法和經(jīng)驗。

（一）機房建設(shè)實踐

市局按照統(tǒng)一管理、分層解耦、雙活備份等原則，統(tǒng)一規(guī)劃全局機房建設(shè)工作。從城市規(guī)模來測算，2019年新租用專業(yè)機房，提供400個機柜，用以搭建新一代公安信息網(wǎng)數(shù)據(jù)節(jié)點，構(gòu)建公安“智慧大腦”機房環(huán)境。

（二）網(wǎng)絡建設(shè)實踐

專用機房整體采用橫向擴展能力強的Spine-leaf網(wǎng)絡架構(gòu)，支持未來業(yè)務演進。劃分為核心交換區(qū)、數(shù)據(jù)域訪問控制平臺、計算資源池、存儲資源池、運維安全管理區(qū)。網(wǎng)絡拓撲如圖3所示。

其中，網(wǎng)絡平臺主要包括防火墻、入侵防御、沙箱、WAF。防火墻和入侵檢測采用雙機熱備，串接在出口路由器和DCN網(wǎng)絡之間。Spine為核心轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，采用高性能路由交換設(shè)備。Border-leaf是邊界接入交換機，通過數(shù)據(jù)域訪問控制平臺接入用戶域網(wǎng)絡。Service-leaf是業(yè)務接入交換機，接核心防火墻及負載均衡、核心防火墻。Serverleaf為服務器接入交換機，接各種物理服務器及虛擬化服務器。FI-leaf接采集器和分析器集群，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能運維。

（三）計算能力實踐

“智慧大腦”支持對異構(gòu)基礎(chǔ)資源統(tǒng)一調(diào)度，通過物理服務器、KVM、VMware以及Docker等低損耗容器技術(shù)實現(xiàn)統(tǒng)一計算能力支撐。南京公安計算資源池根據(jù)業(yè)務場景劃分為虛擬化資源池、物理機資源池、容器資源池和大數(shù)據(jù)資源池。

南京市局構(gòu)建的計算資源池總共381個節(jié)點，其中50個MPP數(shù)據(jù)庫節(jié)點、57個實時計算節(jié)點、125個離線計算節(jié)點和149個全文檢索節(jié)點。同時，還建設(shè)了能夠提供1000臺虛擬機的虛擬化資源池。包括：（1）虛擬化資源池，應對會話量小、復雜度低的業(yè)務?！爸腔鄞竽X”中大部分輕量級應用服務場景構(gòu)建在虛擬化資源池上。（2）由實時、離線計算節(jié)點組成的物理機資源池，應對部分對服務器運算性能要求特別高的智能化應用。（3）由實時、離線計算及MPP全文檢索節(jié)點構(gòu)建的大數(shù)據(jù)資源池，應對分布式架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲和計算能力需求。（4）由虛擬機組成的容器資源池，主要用于Web應用場景或者移動警務終端上的App應用。

（四）存儲能力實踐

南京公安“智慧大腦”為滿足不同業(yè)務場景需求，配置多種形態(tài)的存儲系統(tǒng)，主要包括分布式云存儲和集中式SAN存儲等，云平臺存儲系統(tǒng)需要支持多種存儲形態(tài)的融合管理，如圖4所示。

1. 分布式云存儲

南京公安結(jié)合不同類型的存儲應用場景，提供分布式塊存儲、分布式對象存儲能力。分布式塊存儲滿足虛擬機、OA辦公、OLAP分析型數(shù)據(jù)庫、開發(fā)測試云等場景的塊存儲需求；分布式對象存儲應用于備份、歸檔和海量文件共享應用。

2. 集中式存儲

南京公安搭建了基于光纖或IP的SAN和NAS（網(wǎng)絡附加存儲）的集中式存儲環(huán)境。許多大并發(fā)、低時延的核心業(yè)務系統(tǒng)（如警綜平臺等）部署在集中式關(guān)系數(shù)據(jù)庫上。

（五）數(shù)據(jù)匯聚能力實踐

南京公安“智慧大腦”實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的搜集、獲取、加工、存儲、使用、共享等一系列流程，不斷夯實全局數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)。

1. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)匯聚

近年來，市局以警務大數(shù)據(jù)工程、“空中三道防線”建設(shè)為依托，獲取政府部門、行業(yè)單位、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等數(shù)據(jù)資源，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源池，為警務大數(shù)據(jù)智能化應用提供多維度、全方位的數(shù)據(jù)支撐。目前，匯聚數(shù)據(jù)資源千余類，約1.5萬億條。

2. 構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系

市局嚴格對標公安部大數(shù)據(jù)處理技術(shù)標準，開展數(shù)據(jù)融合治理，建設(shè)原始庫、資源庫、主題庫、知識庫、業(yè)務庫、業(yè)務要素索引庫等六大庫，實現(xiàn)對人、地、事、物、關(guān)系的全面刻畫，為上層應用提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支撐?，F(xiàn)已建成人員主題庫3億條、車輛主題庫786萬條、案件主題庫2807萬條、關(guān)系專題庫47億條、軌跡主題庫20億條。

3. 完善數(shù)據(jù)處理流程

開展標準化數(shù)據(jù)處理，對匯聚的各類數(shù)據(jù)資源進行注冊、授權(quán)、發(fā)布，提供統(tǒng)一、標準數(shù)據(jù)服務。南京公安數(shù)據(jù)資源處理流程如圖5所示。

同時，南京公安“智慧大腦”數(shù)據(jù)資源層還實現(xiàn)與PaaS層能力需求解耦設(shè)計和對SaaS服務能力解耦設(shè)計。此處不再詳細闡述。

（六）模型算法建設(shè)實踐

南京市局持續(xù)推進可視化建模平臺“數(shù)?？臻g”系統(tǒng)建設(shè)，不斷完善“智慧大腦”模型算法。該系統(tǒng)基于分布式、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)海量警務資源的縱橫聯(lián)通、共建共享、深度融合，采用組件化建設(shè)模式，為警種智能化應用提供統(tǒng)一標準化環(huán)境下的組件支撐。系統(tǒng)架構(gòu)如圖6所示。

系統(tǒng)主要功能包括可視化數(shù)據(jù)建模功能、數(shù)據(jù)采集與管理工具、模型共享發(fā)布、數(shù)據(jù)挖掘分析算法、智能圖形化數(shù)據(jù)比對等。其中，數(shù)據(jù)挖掘分析算法充分體現(xiàn)“智慧大腦”價值能力。南京公安結(jié)合實戰(zhàn)場景，開展了基于人工智能技術(shù)高級數(shù)據(jù)挖掘分析算法應用的探索。

1. K-means聚類算法實踐

使用聚類+統(tǒng)計分析對侵財類前科人員探索式數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)該類人群的隱性特征。

2. 邏輯回歸算法實踐

應用水電氣數(shù)據(jù)和節(jié)假日天氣等數(shù)據(jù)，通過使用邏輯回歸建模，提前預判房屋內(nèi)人員在位情況。據(jù)測算，判斷準確率在80%以上，大幅度提高管控效率。

3. 線性回歸算法實踐

選取一段連續(xù)時間接警量數(shù)據(jù)，做時間序列處理后，快速使用線性回歸建立基于時間序列的線性回歸模型，預測下一日的接警數(shù)量。

4. 貝葉斯分類算法實踐

使用樸素貝葉斯分類算法對犯罪趨勢預測，提取主觀因素（性別、年齡、心理因素等）和外界因素（時間、地點、文化程度等），再以出所原因為分類標簽，預測不同人的犯罪結(jié)果，準確率可達到80%。

同時，為最大限度發(fā)揮公安“智慧大腦”價值，南京市局已經(jīng)嘗試建立跨區(qū)域智力共享平臺，重點解決跨區(qū)域交互協(xié)作程度低、公安行業(yè)經(jīng)驗無法有效分享等問題。平臺采用去中心化、分布式數(shù)據(jù)存儲的體系框架，如圖7所示。

系統(tǒng)實現(xiàn)了計算架構(gòu)、服務模式以及數(shù)據(jù)融合安全三方面的內(nèi)容：（1）構(gòu)建跨區(qū)域警務協(xié)作計算架構(gòu)。地市跨區(qū)域警務協(xié)作是對公安大數(shù)據(jù)中心集中式服務模式的有效補充和完善。（2）建立模型驅(qū)動的跨區(qū)域警務協(xié)作和知識共享模式。系統(tǒng)支撐各地市差異化的異構(gòu)平臺和應用以及個性化靈活協(xié)作模式，同時確?？鐓^(qū)域警務協(xié)作高可用、負載均衡以及動態(tài)部署。（3）提高跨區(qū)域數(shù)據(jù)融合安全機制?；诠艿赖哪Ｐ团鲎矊崿F(xiàn)安全的跨區(qū)域數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)不落地。

經(jīng)過以上機房網(wǎng)絡、計算能力、存儲能力、數(shù)據(jù)匯聚、模型算法、智力共享能力的建設(shè)實踐，南京市局基本構(gòu)建了公安“智慧大腦”的初步體系，并持續(xù)規(guī)劃拓展。市局依托600多公里主干光纜信息網(wǎng)絡高速公路，逐步建成800多節(jié)點、1.8萬核、200多TB內(nèi)存、30PB存儲裸容量的支撐能力，面向上層數(shù)據(jù)和應用提供計算、存儲等基礎(chǔ)設(shè)施服務和分布式文件系統(tǒng)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、分布式并行數(shù)據(jù)庫、離線計算、實時計算、流式計算等平臺服務，同時，匯聚千余類、1.5萬億條海量數(shù)據(jù)資源，搭建智力共享、跨區(qū)域警務協(xié)作等智聯(lián)系統(tǒng)，為全局核心智慧應用（警綜平臺、信息資源服務平臺、大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應用系統(tǒng)等）提供全面支撐，順利打造集“運力、存力、算力、智力”于一體的“智慧大腦”，為南京市局“一網(wǎng)一中心三平臺”的智慧警務總體架構(gòu)夯實基礎(chǔ)。

五、結(jié)束語

智慧警務整體建設(shè)成為公安機關(guān)未來發(fā)展的趨勢。各地公安“智慧大腦”已經(jīng)在悄然孕育，并逐漸強壯起來。它將伴隨著技術(shù)的不斷更迭，持續(xù)發(fā)展，并在廣大公安科技工作者的不懈努力下，為公安信息化實現(xiàn)跨越式發(fā)展提供重要支撐。