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公关机关在推进警务信息化进程中，不但要建设全省警务云，汇聚全警数据和社会数据，加快各警种之间的信息资源融合，还要横向打通各业务版块，为全警信息化建设和应用提供公共的技术环境和服务支撑。

这样，各个地区就能够在没有足够的经济条件和技术能力建云的情况下，共享使用全省警务云提供的计算、存储和数据资源，从而大大提升基层民警办事效率，减轻民警工作压力。在此背景下，警务机关亟待通过新技术和新模式寻求突破，以适应当下公安机关业务变革的需求。

由此可见，移动警务终端不但是公安大数据信息采集源，而且是一线警务人员警务处理最重要的助手，在公安大数据建设中具有举足轻重的作用，因此，越来越受到各省公安机关的日益重视。目前全国各地公安都在加快移动警务体系的建设，将公安信息化应用从桌面应用向移动终端拓展。

要想打通公安系统的数据壁垒，首先要做好顶层设计，设定具体实施路线图，明确布局与定位。无论是智能前端设备(包括移动警务设备)，还是警务云平台，采集数据的价值实现都离不开人工智能技术的融合应用。前端是各类识别与比对以及视频结构化的实时处理，以在端侧实现智能化，满足前端场景应用在时延、功耗和性能方面的需求，而后端则是体现在基于多维数据的深度分析研判，相当于是作战指挥中心。结合人工智能技术，基于大数据的研判分析在侦破案件、预防犯罪、精确打击以及辅助决策等警务工作中具有重要的实战价值。

在我国平安城市、雪亮工程等项目建设的推动下，全国各地建成了具有较大规模的视频监控设备布点。不过在人工智能尚未落地之前，来自这些监控设备的海量数据和公安业务数据并未真正关联，视频侦查依然是靠人力对嫌疑人、车辆、物品特征等案件信息进行搜索和标注，业务效率依然低下。但是，通过在前后端融合人工智能技术(算法和算力)，通过对海量多维数据进行分析和建模，深度挖掘出各类数据背后内在逻辑关系，可以实现对海量数据的深度应用和综合应用。

业界皆知，AI能够迅速对视频数据进行结构化处理，对人、车、物进行快速识别比对。当前人脸识别技术在公安行业应用更为广泛，包括布控排查、边境检查、犯罪嫌疑人识别、司法人像鉴定、重点场所门禁以及宾馆、网吧、娱乐场安全管理。除了人脸识别，车辆识别以及语音识别等涉及人工智能的相关技术也越来越多的落地到公安行业应用中，为公安信息化以及智慧警务建设添砖加瓦！

随着人工智能、云计算等技术应用的商业化，通过警务云平台，民警可以在全省范围内实现“一键调图”“图案关联”“以图搜图”等，甚至在几秒钟内，就从海量视频中搜索到相关人像。从而大大提升公安办事效率，而且AI技术趋势下，警务也从事后侦查转为主动防范，因此，融合AI的研判分析在安防智能化发展的中的重要性不言喻。

近两年公安大数据建设是各地推进公安信息化重要推手，在2020年基本建成智慧警务体系，然后再用两年时间实现人工智能在警务工作中的实战运用，推动公安机关战斗力跨越提升。