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[導(dǎo)讀] 2017年7月,我國(guó)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》正式印發(fā),規(guī)劃明確指出:要構(gòu)建覆蓋數(shù)億級(jí)的知識(shí)實(shí)體的多元、多學(xué)科、多數(shù)據(jù)源的知識(shí)圖譜。這表明在人工智能布局上,知識(shí)圖譜是人工智能發(fā)展的重要方向。

2017年7月,我國(guó)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》正式印發(fā),規(guī)劃明確指出:要構(gòu)建覆蓋數(shù)億級(jí)的知識(shí)實(shí)體的多元、多學(xué)科、多數(shù)據(jù)源的知識(shí)圖譜。這表明在人工智能布局上,知識(shí)圖譜是人工智能發(fā)展的重要方向。

知識(shí)圖譜的重要性日益凸顯,近年來也成功實(shí)現(xiàn)了在公安、電子商務(wù)、金融、醫(yī)療等行業(yè)逐步落地。但從這波人工智能的浪潮來看,與安防緊密相關(guān)的公安知識(shí)圖譜建設(shè)將迎來巨大的發(fā)展空間。

本文將圍繞市場(chǎng)現(xiàn)狀、作用與意義、機(jī)遇與挑戰(zhàn),淺析公安知識(shí)圖譜在公安業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。

公共知識(shí)圖譜市場(chǎng)現(xiàn)狀分析

在我國(guó),公安知識(shí)圖譜建設(shè)只能追溯到2015年,初期以少而具體的工具軟件形式出現(xiàn)。而隨著2018年公安部相關(guān)政策的發(fā)布,公安知識(shí)圖譜開始在各級(jí)公安系統(tǒng)中投入建設(shè),其形式也逐漸從工具化向平臺(tái)進(jìn)行演變。

在我國(guó),從事知識(shí)圖譜研究的公司并不多,如竹間智能、明略數(shù)據(jù)、海知智能、海智新圖、智器云科技等等,而在其中,進(jìn)行公安知識(shí)圖譜進(jìn)行研究的公司則更少。筆者經(jīng)過一番研究后整理了以下表格,對(duì)部分從事公安知識(shí)圖譜進(jìn)行研究的公司進(jìn)行了簡(jiǎn)單總結(jié):

從上述表格中我們發(fā)現(xiàn),“換湯不換藥”,我國(guó)公安知識(shí)圖譜目前正以平臺(tái)或者解決方案的形式出現(xiàn),而單一的工具類型已成為平臺(tái)建設(shè)的某一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展,公安知識(shí)圖譜平臺(tái)將更好的賦能智慧公安乃至社會(huì)公共安全建設(shè)。

當(dāng)然,除了上述提及以知識(shí)圖譜技術(shù)起家的公司,不少互聯(lián)網(wǎng)公司如BAT公司也逐漸開始了知識(shí)圖譜的研究工作。以騰訊為例,除了領(lǐng)投數(shù)據(jù)公司明略科技,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的跨年齡人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在公安跨年齡尋親中進(jìn)行了落地應(yīng)用,而這項(xiàng)跨年齡人臉識(shí)別技術(shù),就是以知識(shí)圖譜技術(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)的。

公安知識(shí)圖譜的現(xiàn)實(shí)意義

很多人對(duì)公安知識(shí)圖譜還感到陌生,那筆者就換個(gè)名詞——“大數(shù)據(jù)”來對(duì)公安知識(shí)圖譜進(jìn)行結(jié)合解讀。

如果說大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)為大規(guī)模數(shù)據(jù)獲取提供了可能性,那么包括公安知識(shí)圖譜在內(nèi)的知識(shí)圖譜技術(shù)的出現(xiàn),則旨在進(jìn)一步挖掘這些大數(shù)據(jù)背后的故事。

當(dāng)下全球已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)據(jù)大增長(zhǎng)階段,大數(shù)據(jù)也已成為了對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、挖掘以及應(yīng)用的有力手段。但是,大數(shù)據(jù)并不非常理想,由于數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系異常復(fù)雜且深厚,很多時(shí)候大數(shù)據(jù)只能對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行表面挖掘,并不能對(duì)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系以及背后的故事進(jìn)行深度解讀和分析。

百度釋義知識(shí)圖譜是一張由知識(shí)點(diǎn)相互連接而成的語義網(wǎng)絡(luò),也就是,語義智能是其核心所在。基于語義智能,知識(shí)圖譜對(duì)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)進(jìn)行重新連接,將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出來,將數(shù)據(jù)之間的多重關(guān)系進(jìn)行展現(xiàn),從而挖掘數(shù)據(jù)連接背后的故事,甚至創(chuàng)造數(shù)據(jù)連接后可能會(huì)“故事”,進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)價(jià)值、提升數(shù)據(jù)管理能力。

公安知識(shí)圖譜將公安中的各類數(shù)據(jù),匯總?cè)诤蠟槿?、事、地、物、組織、虛擬身份等不同實(shí)體,根據(jù)其中的屬性聯(lián)系、時(shí)空聯(lián)系、語義聯(lián)系、特征聯(lián)系、位置聯(lián)系等,重構(gòu)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,并將數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系以一張關(guān)系大網(wǎng)的形式呈現(xiàn)出來,并根據(jù)數(shù)據(jù)的接入實(shí)時(shí)進(jìn)行自動(dòng)更新,真正挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值,為公安部門找出更加準(zhǔn)確的信息,做出更全面的總結(jié)并提供更有深度相關(guān)的信息。最后,結(jié)合公安業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)打造公安行業(yè)的智慧大腦,促進(jìn)公安智慧研判的演進(jìn),縮短警務(wù)工作的辦案過程,科技提高警務(wù)工作效率。

也就是說,公安知識(shí)圖譜技術(shù)的出現(xiàn),很好的打破了公安行業(yè)的數(shù)據(jù)孤島難題,并在將數(shù)據(jù)進(jìn)行連接之后,挖掘出數(shù)據(jù)背后更多有價(jià)值的信息,科技挖掘公安數(shù)據(jù)背后的故事。

公安知識(shí)圖譜的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

從引文分析到結(jié)構(gòu)圖視,再到智能決策,在當(dāng)下,基于知識(shí)圖譜技術(shù)為基礎(chǔ)的各類公安平臺(tái)已經(jīng)出現(xiàn),并逐步進(jìn)入了落地應(yīng)用階段。但不可否認(rèn)的是,由于種種因素,公安知識(shí)圖譜在我國(guó)的應(yīng)用,還處于初級(jí)部署階段。

艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示,截止2018年,工具型公安知識(shí)圖譜應(yīng)用率為30%,平臺(tái)型建設(shè)率為10%。也就是說,基于公安知識(shí)圖譜技術(shù)的平臺(tái)建設(shè)還擁有巨大的市場(chǎng)!而在這輪技術(shù)革新之下,公安知識(shí)圖譜的技術(shù)的發(fā)展也迎來了不少機(jī)遇。

●人工智能技術(shù)的發(fā)展。在第三波人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下,包括公安知識(shí)圖譜技術(shù)在內(nèi)的知識(shí)圖譜技術(shù)開始應(yīng)用在各大行業(yè)之中。另外,人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)一步提高了知識(shí)圖譜技術(shù)的智能決策能力;

●智能安防、智慧警務(wù)發(fā)展需求推動(dòng)。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的加持,智能安防時(shí)代已經(jīng)到來,以AIoT為核心的萬物智聯(lián)時(shí)代也已經(jīng)在安防行業(yè)滲透。在智能安防時(shí)代,公安行業(yè)迎來了更高的發(fā)展要求,如對(duì)即將發(fā)生進(jìn)行主動(dòng)性智能預(yù)警,對(duì)已經(jīng)發(fā)生的案件進(jìn)行智能溯源。而不論是哪個(gè)環(huán)節(jié),公安知識(shí)圖譜都至關(guān)重要。

●大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展需求。多維數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)中臺(tái)已經(jīng)成為各行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)之一,公安行業(yè)也不例外。而不管是多維數(shù)據(jù)融合還是數(shù)據(jù)中臺(tái),對(duì)數(shù)據(jù)有很高的要求。公安知識(shí)圖譜作為多維數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)中臺(tái)核心的技術(shù),通過“圖”的方式,可整理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,并且加快中臺(tái)數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度。

●認(rèn)知智能的驅(qū)動(dòng)。當(dāng)下,人工智能發(fā)展已經(jīng)逐漸從感知智能上升到認(rèn)知智能,而認(rèn)知智能將大大主力前端數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行充分發(fā)揮,從而進(jìn)一步推進(jìn)深化人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)與公安行業(yè)的融合能力。而以知識(shí)圖譜技術(shù)為核心的知識(shí)工程作為認(rèn)知智能的重點(diǎn),也必將迎來高速發(fā)展。

不可知否,種種因素的推動(dòng),包括公安知識(shí)圖譜在內(nèi)的知識(shí)圖譜技術(shù)將迎來發(fā)展熱潮,但與此同時(shí),我們也要發(fā)現(xiàn)公安知識(shí)圖譜技術(shù)發(fā)展正面臨不少挑戰(zhàn),包括:

●目前,公安行業(yè)的AI能力依舊還停留在側(cè)重于前端感知數(shù)據(jù)的構(gòu)建和全息化視頻解析方案的提升當(dāng)中,以公安知識(shí)圖譜技術(shù)為中心的認(rèn)知智能并未引起太大的重視。

●人才缺口。知識(shí)圖譜技術(shù)起源于國(guó)外,以IBM、谷歌等巨頭為主。而知識(shí)圖譜在近些年才進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng),且在我國(guó)進(jìn)行知識(shí)圖譜技術(shù)研發(fā)工作的企業(yè)數(shù)量還很少,在人才方面,我國(guó)具有很大的缺口。

●技術(shù)瓶頸。受限于語義理解技術(shù),基于概念的知識(shí)圖譜應(yīng)用在短時(shí)間內(nèi)還難以進(jìn)行快速突破。

●數(shù)據(jù)資源問題。盡管知識(shí)圖譜能夠挖掘數(shù)據(jù)背后的故事,但干凈的數(shù)據(jù)是重構(gòu)數(shù)據(jù)聯(lián)系的基礎(chǔ)。就現(xiàn)階段而言,如何將海量的數(shù)據(jù)變成有用的數(shù)據(jù),篩選出一批有用的數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)治理后的公安知識(shí)圖譜才能更直觀的推進(jìn)大數(shù)據(jù)在公安行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值。

當(dāng)然,公安知識(shí)圖譜技術(shù)發(fā)展所面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些,但可以確定的是,進(jìn)入智能安防下半場(chǎng),公安行業(yè)要想向科技要警力、就要發(fā)展公安知識(shí)圖譜技術(shù)。

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