隨著物聯網產業上升到國家戰略的高度，物聯網技術逐漸深入到工業、交通、醫療等行業，呈現出跨界融合、集成創新和規模化發展的產業特點。5G時代到來，鋪就了萬物互聯，世界信息與交互的大動脈，填平數據鴻溝。物聯網產業生態已初具規模，并與AI和5G組合，在廣闊的領域賦能各大產業，呈現出井噴發展的蓬勃生機。

如何撬動萬億級規模的物聯網市場，是各大企業在奮勇前進中思考的問題。正值產業變革轉型之際，11月27日，由慧聰物聯網、慧聰安防網、慧聰電子網慧聰智能家居網聯合主辦的“2019中國物聯網產業大會暨品牌盛會”在杭州盛大舉辦，為中國物聯網產業發展聚集各類優勢資源，助推企業轉型升級，推動產業融合發展。

四大資深網站強強聯合打造跨界融合盛會，鏈接物聯網全產業上下游，匯聚物聯網產業重磅嘉賓，開展了精彩的主題演講。

會上，中國礦業大學（北京）信息與電子工程系教授，博導，王汝琳教授對雪亮工程、智慧安防建設，大數據技術的融合發表了以《大數據促進智慧安防建設》為主題的演講，清晰闡述了雪亮工程的建設任務及大數據對智慧安防建設的重要意義。以下為慧聰物聯網在不改變原意下精編的演講實錄：

王汝琳教授

各位下午好！我與大家交流的題目是《大數據促進智慧安防建設》，我主要講兩個問題，第一個是智慧安防-雪亮工程建設，因為雪亮工程建設已經是第三個年頭，第一批、第二批試點都拿到了國家的補助，現在雪亮工程開始普及，各省都在做。第二個是討論一下大數據促進智慧安防建設。

一、智慧安防-雪亮工程建設

2018年中央1號文件提出來要建設智慧平安城市，推進農村雪亮工程建設，雪亮工程建設實際不僅僅是農村，現在城市也叫雪亮工程建設。雪亮工程建設實際上是一個簡稱，它的正式名字是公共安防視頻監控系統建設與聯網應用工程，因為名字稍微長了一點，就簡稱“雪亮工程”，這是它的來源。

雪亮工程主要是三大任務：

1、進一步擴大覆蓋面，解決最后一公里的問題。擴大覆蓋面有城市的部分，有農村的部分。城市主要是要把小區的門禁、停車場和視頻監控，與平安城市、天網工程建設的派出所、街道辦事處的視頻監控系統聯網。然后，城市的城鄉結合部，要實現全覆蓋。以前開展的公安系統平安城市建設，或者視頻監控系統建設，一般只是做到了縣，縣以下是不做視頻監控系統的。經過七八年的努力，五年前我們實現了全國大聯網，縣一級、市一級、省一級，一直連到公安部，在公安部建設了全國的視頻監控指揮中心。這次雪亮工程建設，要把視頻監控系統進一步往農村的基層擴張，就是要做鄉鎮的視頻監控系統和村的視頻監控系統，第一步首先要做到行政村的視頻監控系統。這是第一個，擴大覆蓋范圍。

2、我們要實現全國視頻監控系統資源的大聯網，公安系統的一類視頻監控點，政府各委辦局相關的視頻監控點，我們叫二類視頻監控點，然后社會上各行各業，比如我們學校，北京有120多路的視頻監控前端，90%是為教學科研服務的，我們兩三個班以上的到階梯教室都有視頻監控，主要是為了教學質量。像醫院、文博、金融、旅游等等，這些視頻監控叫三類視頻監控點。這次的任務是要實現全國視頻監控系統資源大聯網，一類二類三類監控系統要實現大聯網。

3、以前中央綜治委、綜治辦是沒有視頻監控系統的，主要是兩路高保真的視頻監控電話系統，然后是網上的輿情控制。這次雪亮工程要建設綜治的五級中心，各省都要建省、市、縣、鄉鎮、村的視頻監控中心。

視頻監控是公共安全有效的手段，當前建設重點是擴大覆蓋面、大聯網、綜治中心建設，對于成千上萬的視頻前端真正的視頻海量數據，要進行有效的應用，所以我們提出來視頻圖象的智能分析。這個量有多大？可能比較熟悉的同志都知道了，2017年年末的統計，公安系統是上千萬前端。二類三類的信息點大概是一類信息點的1-2個數量級那么多，所以是真正的海量。這么多視頻監控圖象要做到有效利用，要進行視頻圖象的智能分析。開展視頻圖象智能分析的研究和應用，現在有很多公司做出了很多有成效的工作了。

我給大家稍微回顧一下我們現在社會治安情況的現狀，在公安部，因為我是1995年回國以后參加了視頻監控系統建設的工作，參加過很多會。現在我國的安防形勢可以用一句話來總結一下，我國當前是處于改革開放深入發展的階段，各種社會矛盾集中爆發，隨著改革開放的深入發展，體制機制的進一步推進改革，我們公共安防、社會治理的任務是很艱巨的，對比這個艱巨的任務，我們的警力感到嚴重不足。

正因為這樣，我們在人防，實體防護和智防中，要特別提倡技術防護，提高我們智能防護的能力，向科技要警力。

現在主要的問題有哪些呢？上午講了一些高科技的東西，我們看看實際在公安接警、出警中，我們在平安城市建設、雪亮工程建設，和南方地區的天網工程建設，取得很大成績，為保一方平安做出很大貢獻。

目前存在的主要的問題是在惡劣條件下圖象不清，事前感知很弱。各種圖象分析，只要圖象是不清楚的時候，都沒有用。比如說人臉識別，人臉識別現在做得很多了，有很多產品，但實際上人臉識別只是處在這個技術發展的初期。人臉識別有很多條件，如果不滿足條件，它的效果是不好，準確率、誤判率，都會成問題。哪些條件呢？至少有四個大的條件，第一是照度，第二是目標行進的速度，第三是目標與攝像機軸線的偏差，第四是在這一幀圖象里人臉的粒度，目前我們可能做到一幀圖象200個人臉勉強可以識別的，實際上還有很大的發展空間。

在視頻監控系統的建設中，因為視頻監控系統是我們智慧安防主要的手段，在實踐中發現還有不少問題。其中視頻前端的應用應該考慮不同的應用場景，在不同的應用場景下功能不一樣，所以所謂的應用場景定義前端，現在又有華為提出來的軟件定義前端，芯片、硬件定義前端。實際上這些概念，都是要適應不同的應用場景下選擇不同的攝像機是場景定義前端。對同一個攝像機優化，攝像機的配置是軟件定義前端。這是兩個概念。第二視頻監控系統的運維過程中，發現基層的運維能力很弱，這主要是運維水平低，應急綜合運維、支撐平臺不足。第三是對于偏遠、孤立的地點，要很好地探索用無線覆蓋實現視頻圖象的傳輸，上午講了5G，就是一個主要的技術手段。

二、大數據促進智慧安防的發展

我們先看一下我們對視頻監控系統或者是公共安防系統，已經發展了20幾年，大量的做平安城市，從3111工程，22個試點城市，到平安城市，雪亮工程，已經發展了20多年，我們還有提高的空間。視頻監控系統，實際上是前端信息采集、傳輸、處理、顯示、應用、存儲的過程，這個過程如果站高看就是一個信息系統，信息系統就是采集、傳輸、顯示、處理、存儲。從另一個角度，它實際上是一個自動控制系統，整個公共安防系統，我們以視頻監控系統為例，視頻監控系統本身就是一個多參數、非線性、時變自動控制系統。

實際我們整個智慧安防系統，應該理解為多參數、非線性、時變自動控制系統，這個系統是雙閉環或者多閉環的，我們前端信息采集，主要是視頻信息采集，現在提出來了有多種信息采集，除了視頻信息以外還有音頻、振動、紅外，還有很多，起碼我們可以提出來七八種。另外是我們要建立公共安防的大情報系統，將來可能會起很大的作用。

視頻前端進行處理之后，可以把處理的結果或者一些需要后臺支持進一步處理的結果傳到后端，就是傳到綜合信息處理平臺，在這個平臺上，就可以進行處理、顯示、存儲。

公安視頻監控系統的輸出是監控違法、違規、違紀的人、車、物和組織，任何一個接警、處警的過程都是這么一個過程。這個過程要迭代上升，精準化，可以按照至少兩類反饋來實現。第一個是主反饋回路，是根據政策、策略的變更來修改。第二個是技術進步，算法更精、算力更強大，我們的迭代過程更優化，這樣就可以獲得更好的結果。

大數據應用可以凝練為建設五個主要工程的建設，當然首先是統籌工程，如果沒有主要領導支持，大數據統籌是做不成的。第二個是筑基工程，要建設統一云平臺，統一數據中心。第三是融通工程，公安的融通工程，一定要做到安防信息的互聯、互通、共享，要進行統一的交換。第四個是算力工程，要在云計算的基礎上實現整個算力的統籌安排和調度，AI算力的統籌安排。第五個是安全工程，統一安全管理，安防工程大家比較熟了，等保、分保，現在的安全可靠。

稍微展開一點基礎應用，統一的云平臺有多少重點呢？第一是要一體化的云的建設，虛擬機的建設，云存儲的建設，統一的安全建設。整個建設工作通過統一規劃以后，要進行分步實施。通道問題，登陸驗證問題，這些等保、分保規范里面都有的。然后加強管理，無論是私有云、公有云、專有云等等，統一管理，云本身的運維，還有數據的遷移等等。

融通工程主要要做的，大數據中心、各警種、各業務系統的數據，各種感知數據、街道派出所，小區，工業園區等的視頻監控數據要接入，歸類，實現智慧安防大數據的融通。

還有數據的治理，我們取得了很多數據，通過數據治理，獲得有用的數據。在整個數據治理過程中，要通過不斷的迭代，使我們的數據更精準、更規范，更好使用。我這兒給出一個數據治理的自動迭代，也是雙閉環，需求和有用場景的閉環，從算法、技術進步形成的閉環。

算力工程也是我們公安智慧安防建設里面非常重要的，因為現在算法越來越復雜，前端越來越多，應用場景越來越復雜，所以我們算力也要進行統一的調配。包括人工智能、物聯網、算力工具集、決策支撐和圖象分析需要的算力，都要進行統一規劃和調配。

最后我要講一下大數據與業務流程、管理流程結合的問題。在大數據應用過程中，例如很多省市區智慧安防建設中，都發現大數據分析結果如果不跟業務流程結合，如果不跟我們現行的管理流程結合，實際上是沒用的，或者基本上沒用。不少地區的大數據應用效果不好，都是卡在流程上。以前我們的傳統業務流程是各個業務系統自上而下的流程，這個流程在大數據的應用中間，受到很大的阻礙。過渡到大數據以后，是大數據中心統一治理過的數據，發到各個部門，這個時候要進行流程再造，不能按照傳統的業務系統走流程，而要用大數據中心治理過的數據，實現體制機制的變更和流程再造，這樣大數據才能用得上。

我就舉一個簡單的例子，可能比較說明問題，就是實有人口查找和核實。傳統的實有人口核實通常靠片警各個單元去查人口落實，用大數據以后就不需要這樣做了，第一步是我們要把人和住宅地址與人關聯，要建立起來以房管人，建立標準地址庫，包括有社會機構地址、常住人口地址、社區警務系統地址、歷史演變地址，這些都要歸類歸集。

按大數據分析的要求，我們還有九個維度的數據需要。首先水、電、氣，然后加上物流，再加上wifi狀況，然后再加上購物、門禁、社保，還有通信數據。

如果把這九個維度都編到大數據的數據庫里面，結合我們原有的基礎住房數據，可以辨別，涉恐的、涉毒的、傳銷的等等的異常數據狀況。

通過這樣多維度的大數據分析，就可以真正做到以防管人，可以把全域數據、房屋數據、異常數據、任務數據等等實時關聯起來，通過圖形化處理以后，能夠在圖形上顯示。可以把原來的每戶落實查找的方法，變成有問題了才去核實。這是已經有成功應用案例的大數據應用例子。

這個例子很典型，用九個維度的數據實現大數據分析，把我們原來的經驗警務變成數據說話、智能決策的智慧警務。