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进入三月，就进入了“两会季”。每年两会的决算和预算，都是判断市场走势重要的参考指标。根据这两项数据以及以往行业占GDP的比重，大致能推算出上一年行业的市场规模和当年的发展前景。当然这种算法仅仅是推算，精确性和受个别因素影响波动性都存在确定性问题，仅仅是初级算法，却是我们快速掌握大致情况的法宝，多年沿用。
“两会”带给行业的另外一个重大意义就是政策风向。这是判断行业未来走势的重要事项，也是各大公司做战略判断的重要依据。比如应急救援部门的整合、公共安全需求的方向性变化、国家科研重要方向的定调等等，都关乎未来市场的走势。
在今年1月17日召开的全国公安厅局长会议上，***部长强调，“要聚焦智慧公安建设目标，坚持融合共享、突出实战急用、推进深度应用，深入推进公安大数据建设应用，努力在提升公安工作整体效能和核心战斗力上实现新突破。”这个讲话，可以被解读为近年来公安技防改革最重要的讲话之一，也吹响了顶层从技术、装备向业务、贴近实战转型的号角。信号响起，必有政策跟进。所以今年两会期间，关于公共安全事业的新政策和新方向非常值得期待。
安防行业从诞生之日起就服务于公共安全，狭义上也可以说是公安领域。经过多年的国情变化、技术发展以及需求，安防对于公安的意义已经不可同日而语。从人防、物防到技防，几十年的发展，一直围绕着公安实战展开，也为提高破案率、震慑犯罪行为以及管控和防护治安及刑事案件发生做出了巨大的贡献。而今，安防设备覆盖面积更加广泛，设备和技术含量不断提升，人工智能技术快速发展，必将会给新时代的新公安、新警务带来更加彻底的变化。
但截至目前，安防设备应用在公安实战中，还是存在着一些问题。比如分级需求的满足、设备和平台使用率、大数据供给业务化推进、信息化背景下主动预防等，除了技术性问题，还有主管单位的职能和边界划分等，有待进一步细化、调整。我们可以从沿革、问题、解决方案等方面进行探讨。
安防（视频）应用于公安实战的历程
安防设备应用在公安系统中，最直观、应用最广泛的是视频监控。本文重点说一下视频监控在公安实战的历程和特点。视频侦查实战应用包括视频侦查理论体系、视频侦查技术、视频侦查应用体系等三个方面。根据视频侦查实战应用的发展过程，我们可以将之划分为三个发展阶段：视频侦查理论体系的建立期、视频侦查技术和工具的发展期、视频侦查应用体系的发展期。
1、视频侦查理论体系的建立期：光纤传输和数字硬盘录技术发展，为大型视频监控系统建设打下了基础。2004年公安部启动了北京、济南、杭州和苏州四个城市的报警与监控系统示范建设工作。2005年，中共中央办公厅、国务院办公厅下发了《中央政法委员会、中央社会治安综合管理委员会关于深入开展平安建设的意见》， 公安部在扩大试点的基础上启动了“3111试点工程”， 全国各地在公共区域公安自建的城市级视频监控系统得到了快速的发展。各地公安机关自发地开始进行应用视频图像信息进行侦查破案的探索。基层公安机关不断总结提出了各种视频图像侦查技战法。
这一阶段积累和探索的视频侦查理论体系，涵盖了视频侦查的基本概念和内涵、视频侦查的基本构成要素、基本步骤和主要方法、视频侦查工作机制、视频侦查技术和技战法、视频检验等。技术手段主要以通用技术为主，包括利用移动硬盘拷贝视频录像、以图像模糊处理和通用图像编辑工具进行视频图像处理等，有针对性的专用视频侦查技术装备比较缺乏。
2、视频侦查技术和工具的发展期
视频侦查技术包括视频管理技术、视频采集技术、视频编辑技术、视频检索查询技术、视频处理技术、视频分析解读研判技术和视频检验技术等。
随着视频侦查理论体系的建立， 视频侦查在各地公安机关侦查破案中的应用不断普及和深入，但在视频侦查实践中也暴露出在视频监控系统建设和视频侦查技术与装备方面存在的问题，如视频采集中存在采集不方便、DVR时钟不准、视频格式多样等问题；在视频录像查看中存在人工查看效率低、检索不方便等问题；在涉案视频管理方面，视频资料分散在民警各自的电脑中，存在丟失、无法共享串并等问题。2012年发生的周克华案件，让很多问题开始暴露出来。之后公安部刑侦局和科信局多次联合组织会议，听取业务部门对于视频技术的需求；安防行业企业也积极投入开发专门的视频侦查工具，围绕视频现勘、视频采集、视频查看、视频追踪等的视频侦查技术得到快速发展，以提高视频采集、观看视频效率等为主的针对性的视频侦查工具迅速走向成熟，特别是在万能播放器、绊线检测、视频浓缩播放、视频摘要、视频结构化描述等技术方面取得了较大的突破。一些走在前沿的公安机关开始探索平台化管理。视频技术在治安、刑侦、交管等方面起到越加重要的作用。
3、视频侦查应用体系的发展期
随着大数据与基于深度学习的视频分析处理技术的突破，视频侦查工具与平台也在向智能化与大数据分析方向发展，视频结构化能力得到大幅度提升，车辆大数据分析从车牌为主发展车型、车辆分析，人脸识别与以图搜图技术应用走向实用化，使得视频侦查的效率有了大幅度提升。视频侦查进入到了新的历史时期，向更加深入业务流程、更加强调主动预防等方向发展。
重点工程推动安防行业发展
从理论建设时期、技术发展时期以及应用体系发展时期，党中央、国务院及公安部提出的几个重点工程对安防行业的建设、安防技术的发展和实战应用，起到了关键性的作用，总结如下：
1、金盾工程：国家电子政务建设的12个重要业务系统之一。2003年9月2日至3日，公安部组织召开了全国“金盾”工程工作会议，标志着“金盾”工程建设正式启动。从本质上讲，金盾工程是公安通信网络与计算机信息系统建设工程。是我国公安机关利用现代信息通信技术，增强统一指挥、快速反应、协调作战、打击犯罪的能力，提高公安工作效率和侦察破案水平，以适应我国在现代经济和社会条件下实现动态管理和打击犯罪的需要，实现科技强警目标的重要举措。通信网络和信息系统建设让安防类电子设备有了应用的基础，是安防行业快速发展的关键环节。
2、3111工程及平安城市：“3111”工程，即在省、市、县三级开展报警与监控系统建设试点工程，每个省确定一个市，有条件的地方确定一个县，有条件的县确定一个社区或街区为报警与监控系统建设的试点市、县、社区或街区，试点展开城市报警与监控系统建设。升级金盾工程建立起的三级专网，联合运营商，大力推进视频联网报警和报警联网。随着工程深入展开，试点工作演变成为平安城市的推广。这是安防行业第一次在城市级应用场景下接受全方位检验，也是安防由单一产品向巨复杂系统、平台转变的节点。3111工程制定相关管理、建设、验收、运营维护、互联互通等相关内容一系列约20多个标准，其复杂难度、规模之大可称得上“中国标准史上之最”，也与安防的技术发展第二阶段契合。
3、天网工程：天网工程是由政法委发起，公安部联合信息产业部等相关部委共同发起建设的信息化工程。利用GIS地图、图像采集、传输、控制、显示和控制软件等设备组成，对固定区域进行实时监控和信息记录的视频监控系统。天网工程涉及到众多领域，包含城市治安防控体系的建设、人口信息化建设等等。由上述信息构成基础数据库数据，根据需要进行编译、整理、加工，供授权单位进行信息查询。这是平安城市的推进版，更加强调除视频、报警外的车辆、人口信息等数据整合，组建数据库和特征库，也初步具备了公共安全大数据的雏形。
4、雪亮工程：以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。目标是实现治安防控“全覆盖、无死角”。“雪亮工程”是事关国家安全保障能力的战略工程，也因为“平安乡村建设”被写入中央一号文件。由于涉及范围广、前后端设备众多、联网较为复杂，雪亮工程也对接口标准化程度、设备稳定性和维护简易程度提出了更高的要求。
现阶段公安实战存在的技术性问题
随着人工智能和大数据的发展，我们已经迈入了安防实战的3．0时代，即智慧公安时代。基于深度学习的视频分析处理技术与视频监控系统的不断融合，但与此同时，也产生了很多技术型问题。我们做一下归结：
1、由于没有统一的标准规范， 各厂商结构化处理后的数据格式不统一，无法进行共享；
2、由于没有结构化处理后视频图像信息联网共享的统一架构，因此车辆大数据系统、人脸识别应用系统、视频侦查应用系统等相对独立，同一个系统有多个平台，平台之间不能实现数据的有效共享；
3、由于没有统一的接口规范，上下级刑侦之间也难以实现涉案视频图像信息数据的联网共享，严重制约了多级刑侦机构之间的协同工作；
4、由于视频数据和人口、车辆数据等数据量庞大，众多新技术，如人脸识别、特征库检索等，在海量数据前提下响应速度、识别准确率受到一定制约；
5、信息安全问题日益突出；
安防应用于公安实战存在的结构性问题
公安实战，服务类型可以分为治安、刑侦、反恐防爆等；应用领域可以分为城市、乡村、交通等。服务类型和应用领域相互交叉，打防结合，对安防企业提出了很高的要求。我们着重说一下安防设备服务于实战存在的结构问题。
1、打防结合。公安机关一直以来的使命就是打击犯罪。这个打，是打出去。发生了犯罪行为，重拳打击，刑侦、经侦等工作往往更重视破案率，案发率在其次。在此前提下，安防长期以来被动防御的工程，决定了它作为辅助性而非决定性的角色。视频监控普及率逐渐提高的今天，法医检验、痕迹鉴定、群众走访及嫌疑排查，依旧是刑侦工作不可或缺的步骤，安防设备更多时候起到的是提升犯罪成本和难度、提高震慑力、提高破案效率的作用。其次在证据链的完整中，视、音频信息仅仅是其中的一环，证人、证言、痕迹物证缺一不可，只有在几方协同下有序勾画出嫌疑人完整犯罪过程，方可判定其有作案嫌疑并对其采取必要的刑事侦查措施。所以在刑事案件中，“打”这个关键环节，安防扮演的角色是很有限的。反而是内保、治安等部门对于安防的需求更多。
2、分级需求。公安应用场景分级情况下，治安级对于安防的需求量大，而反恐级和国安级很少。这是因为产品的品质和解决方案的特定性决定的。治安级要求量大、快速、部署方便，价格相对较低。今天在规模化市场竞争的，大多是治安级的产品。而反恐和国安这两个级别，对于产品的品质、功能与治安级相比要高很多，如对严苛环境的适应性、红外热成像等等。然而这部分市场利润虽高，用量却不大，对于要保持营收高增长的企业来说得不偿失，故而很难满足用户需求。
3、职能及业务单位的诉求点。从周克华案不难看出，当初就已经广泛分布的摄像头，对于刑侦业务工作的帮助，是很有限的。职能和行政部门要确保设备的安装率、使用率和普及率，但对于办案的业务流程却掌握不足。造成了串并案不及时、海量数据检索消耗大量人力和时间等一系列问题。几经摸底和讨论，这种情况已经大为改观，但依旧存在着共享难、平台响应速度慢、业务流程复杂等问题。
让安防在公安实战中更充分的发挥作用
对于公安实战而言，安防设备并不是要解决“打”的问题，而应一直坚持以防为主，以防促打的理念。只不过这个“防”，是从被动防御的“防”向主动防御的“防”转变。而近年来不断发展的云技术、人工智能技术，让公安大数据和智慧公安成为可能，也让安防向主动防御转变成为可能。
被动变主动，有两个重要的作用。第一，降低案发率；第二，降低成本，提高效率。这两个概念是相辅相成、相互交融的。
现在我们一直说大数据和人工智能，如果推演回去，这些从本质上说还是信息化，只不过是信息化的升级版本，是多维数据的挖掘，是有逻辑性的。降低案发率，是在信息化基础上，经过视频大数据的分析，判断案件高发区域及该区域案件特征，建立人、车特征库，通过这些结构化数据进行布防。这就是主动布防，既能及时快速响应警务和勤务需要，又能降低无效的出警率，提升有效的处置率。这需要三级一体，高效协作。将有限的警力用在刀刃上，有时可在事前就发现苗头，防微杜渐。
第二就是在大数据基础上，公安信息实现云化。这将大大提升响应速度。侦查部门经过走访和视频数据锁定嫌疑人，经过信息比对确定嫌疑人身份信息。并在云端通过边缘节点已经提交的初步结构化数据进行特征检索，快速锁定嫌疑人活动路径及范围，快速实施抓捕。这个过程中有两个难点，第一是锁定嫌疑人信息和特征检索，这对人脸识别的要求很高，具有较强反侦查意识的嫌疑人通过遮挡、易容、易妆等手段，能够躲避前端设备的特征提取和人脸识别；第二是多警种协同及共享权限问题。针对第二个问题，已经有部分省市采取了“多角色协同＋多层级侦查业务流程”，提高协同效率，快速锁定嫌疑人及活动信息。并建立“省厅－市局－分县局－派出所”涉案视频图像信息数据的联网共享，突破串并案的地域限制。
第三是重特大事故的预防。如公共交通车辆的路径跟踪、行为分析、危险预警等。这时安防服务于公安就等同于情报分析和过滤，为公安部门形成有效的信息研判和决策做出有效的保证。
第四就是职能部门业务化。目前公安体系中，公安部科信局及各省厅技防办主抓技防工作，国家和地方的安防体系建设以这些部门作为主导，制定相应的标准和业务流程。但职能和业务部门是一对内部客户关系，是矛盾共同体。先出事后建设，还是先建设预防案件发生，一直是一个困扰公安实战的问题。在信息化和智能化大背景下，职能部门的建设，应该服务于业务需求，提供直接能够对业务突破带来作用的武器。这也是全国公安厅局长会议上赵部长提出的问题之根本所在。职能部门的业务化方向是数据化。在建设的同时，整合安防设备及平台数据，提供在授权范围内可共享、可查询的公安大数据，规范业务流程，统一数据接口，建立更加完善的“部－厅－局－派出机构”大数据平台，将前端收集到的信息经过智能化处理后进行有效分发，才能从根本上提高破案效率、降低案发率。
在这个过程中，很多安防企业开始积极响应被动变主动、更贴近公安实战的要求，加强人工智能技术在安防领域的应用，大力发展公安云，建立公安实战平台，在公共安全信息化的路上走在前列。现在主要存在的问题，仍旧在于接口规范、共享授权、技术成熟度和业务流程。但主管部门和企业都已经意识到问题的存在，并积极着手解决实战中所面临的障碍。相信随着物联网、云、大数据等技术和理念的不断发展，更加智慧和主动的安防系统，必将更深入的服务公安、打赢社会治安治理和打击犯罪的攻坚战，在管控、预防重大安全事件中扮演越来越重要的角色。
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