一、可预想的建设目标

1、充分挖掘AI技术运用潜力，提升实战响应能力

加强大数据智能化应用基础设施建设，充分运用人工智能技术，实现视频图像的智能感知和智能解析能力，提高视频图像资源的智能转化率。构建智能计算资源和智能算法模型的统一管理机制，建立统一的资源管理调度平台，按需分配智能计算资源、按需调度智能算法，或者通过任务计划将智能计算资源与智能算法充分利用起来，提高交通管理业务实战响应能力。

2、提升大数据分析应用水平，提升预警预测能力

加强大数据的共享应用建设，实现交通管理大数据的汇聚共享，融合专网物联网数据、内网业务数据、互联网信息及其他社会信息，构建以人、地、物、事、组织等为要素的主题数据库。推动大数据技术在交通管理业务中的落地应用，提炼汇总交通执法模型、人车业务模型、事故预防模型等算法模型，逐步构建面向实战的大数据智能化算法模型体系，提升交通管理部门对各类风险挑战的预测、预警、预防、预控能力。建立起支撑大数据综合应用的运维、安全、评价考核体系，建立健全大数据智能化应用工作机制，不断提升交通管理部门在违法管理、秩序管理、机动车驾驶人管理、拥堵治理、交通出行服务等领域的能力和水平。

3、深化利用已有信息化成果，提升建设应用效能

加强已有通用计算资源、前端智能及中心智能计算资源、存储资源的兼容接入，构建计算存储资源池，实现存量计算、存储资源的利用率提升。根据《GB/T 28181-2016》、《GA/T 1049-2017》等技术标准，采用统一技术架构、统一接口协议，建立大数据资源池，实现分散在各系统内的数据资源的安全汇聚、可靠迁移，支撑交通管理大数据综合分析。加强已有各类人工智能算法模型的管理与应用，通过统一的算法仓库接入框架规范，实现存量智能算法的统一管理，并根据实战需要按需调度各类智能算法。加强已有业务应用系统的迁移，将业务应用系统统一部署在计算存储资源池上，从大数据资源池中获取更多种类的数据资源，结合本地警务工作实际需求进一步开发部署个性化、场景化的实战应用功能。

4、形成开放可成长技术架构，建立长效发展机制

统一技术架构，构建开放合作的生态体系，建立长效的发展机制，提供资源调度能力开放、算法集成框架开放、大数据服务开放。建立规范化、标准化的应用接口及软件集成框架，实现插件、API、SDK等多种形式扩展应用功能，满足各警种业务的多样性和个性化需求。基于通用协议，实现多厂家多种类型的硬件设备、软件、算法、数据、应用的兼容。技术架构内的基础软硬件产品提供动态可扩展的能力，并有多种替代方案，保障系统的可持续发展。

5、建立统一的运维管理体系，确保系统持续可用

建立统一运维的技术体系，提供面向跨网域、跨层级各类IT、物联网软硬件设备的统一运维服务，有效克服系统设备类型复杂多样、设备数量庞大、建设分散、协议不统一的难题，实现一体化的监控、告警、故障管理，提供图形化的系统逻辑关系配置和管理功能，并能够快速定位和分析故障，提高运维管理效率，从而保障整体系统持续的高质量运行。

6、构建分层的安全防护体系，保证信息安全可控

应按照“严控边界、纵深防御、主动监测、全面审计”的安全策略，结合国家信息安全等级保护及涉密信息系统分级保护制度的要求，构建全程覆盖的安全管理机制、全网防控的分层安全技术体系，从而保证互联网、视频专网和公安信息网之间的数据流转通路能够有效、安全的打通，保证各类信息高效、安全的流转，保障公安信息网和视频专网的安全。实现重要视频图像信息不失控，敏感视频图像信息不泄露。

二、未来可解决的业务需求

1、以“情指勤一体化”为核心的警务业务变革需求

面对日益严峻的城市道路交通管理形势，城市交通管理应推进基于人工智能、大数据的“情指勤”一体化实战警务模式变革。

大情报系统，即构建交通运行、交通事件和舆情服务情报及分析服务体系，其基于公安行业内部、政府职能部门以及互联网数据，实现多维数据、跨行业数据的融合，并基于大数据分析，实现业务导向的数据模型建设、应用。

大指挥系统，即构建指令型、管控型两级指挥体系，实现职责清晰、导向明确、多级联动的高效指挥体系建设，应对交通安全监管、违法打击、治堵防堵、应急处突，并为广大交通参与者、出行者提供更精准、更全面的服务。

大勤务系统，即构建以警员勤务为主体、设备勤务为辅助、机关业务部门高效履职的多元化勤务格局，从时间、主体、行为三个方面细化分为高峰勤务、平峰勤务、午间勤务、夜间勤务、干部勤务、机关勤务、特殊勤务以及现场执法勤务、非现场执法勤务、督查勤务等类型。

打通情指勤业务融合，破除业务“烟囱”，实现情报业务、指挥业务、勤务业务的互联互通，达到情报指导勤务、指挥扁平高效、勤务协同作战的目的。

2、以情报驱动业务为核心的情报体系建设的需求

近年来，随着人们生活水平的逐步提高，购车成本降低，机动车与驾驶人数量逐年上升，车辆流动性加强，由车辆引起的交通违法、交通事故、交通拥堵等问题逐渐复杂化，极大的加大了交通管理的难度，也对交通管理部门打、防、管、控提出了更高的要求。

交通管理需要从粗狂感知转变为精细化感知，由单点情报到融合情报转变。深入挖掘路口、路段、路网交通情报，实现点、线、面交通精细化综合治理。

针对交通路口而言，已有路口感知设备已经实现了高集成、高精准地检测、记录，如路口闯红灯自动记录、路口机动车过车记录。针对路口交通状况越来越复杂的现状，路口交通事件的发生已经不仅仅是由于车辆闯红灯的违法行为，而需要结合路口更多的交通违法行为，比如车辆的左转不让直行、右转不让左转、掉头不让直行等违法行为，以及行人闯红灯、行人横穿马路等行人违法行为，深度挖掘路口异常驾驶行为，精准刻画路口画像，从而来辅助路口的精细化管理。

针对路段而言，异常号牌车辆、异常驾驶人车辆应该都需要纳入交通情报范畴，比如假套牌车辆、失驾人员驾驶的车辆等，往往这些车辆以及驾驶人驾驶习惯存在问题，肆意违法，极易引发交通事故。而往往这些车辆通过普通的手段很难发现与识别，因此需要深度结合物联网数据与业务系统数据，对此类异常车辆进行挖掘与标签化，形成“一人一车一档”，推行专项整治与打击行动，减少交通隐患。

针对路网而言，需要依托物联网大数据资源与业务数据资源，依托情报数据。分析拥堵成因与事故成因，找出车辆通行规律，找出关键拥堵路口与交通流量关系，实现交通信号自适应控制;找出事故多发地与事故诱因，针对事故诱因实现针对性建设。以缓解交通拥堵，降低交通事故为目的实现针对性治理。

3、以情报决策指挥为方向的指挥体系建设的需求

指挥是交通管理活动的一个重要组成部分，也是实施交通管理行动的过程体现。指挥的好与坏、快与慢不仅是快速反应能力的体现，更是对交通管理活动的成败产生决定性的影响。

指挥动作的执行与否其实取决于情报感知的准确与否，因此需要坚持情报决策指挥的方向，确保指挥快速与精准。

首先，需要实现情报信息的统一归口。指挥中心作为情报信息、警情信息的信息枢纽，需要实现所有警情信息的统一上图，并由指挥中心进行警情信息的统一分层派发与警情处置跟进，打破传统的多层指挥与与交叉指挥的问题，保证的快速处置。

其次，要实现处警力量的统一归口。结合所有可以调配的处警力量，包括人员、设备，实现图上点兵，在遇到重大警情或者重大事件时，可以实现迅速的联勤联动，快速处置，并且结合固定点视频与移动端设备，实现语音对讲与视频处置跟踪。

4、以警情驱动勤务为原则的勤务体系建设的需求

目前，各地交通管理部门勤务运行机制已经建立，大部分已经建成PGIS、GPS、350M无线调度、天网监控等众多信息化应用系统。这些系统已在交通管理工作中发挥了一定的作用，如通过终端定位系统对街面巡控警力进行调度管理，具备了初步的报备功能。但从基层实战的信息化需求来看，勤务管理还不能做到动态化、精细化、规范化，如街面巡控力量“微单元”没有形成有效战斗力。因此仍然存在一些亟待解决的问题。

首先，完善勤务联动联防机制，充分利用人员勤务与设备勤务，实现勤务跟踪警情走，勤务随着警情变的机动勤务机制。做到警情精准到人，警情处置过程流程化跟踪、警情结果反馈评估的闭环勤务机制。

其次，提升勤务作战能力，通过智能化设备与手段，提升单个警员、警车的作战能力。如通过警务通实现车牌、人脸的智能化扫描，通过警车车载设备实现智能识别与预警应用，打通融合视频通话、语音通话、消息共享通道，实现消息快速传递。向科技要警力，持续提升单兵综合作战能力。

最后，要结合物联网发布手段与互联网发布手段，实现异常信息的自动联动发布与预警，将事故、违法、预警等信息对外进行实时推送，告知驾驶者当前的交通状况，从而合理选择出行方式，降低盲目出行带来的交通拥堵等问题。

惟改革者进，惟创新者强。大数据、物联网、人工智能为智慧交通注入了多元价值，对于提升城市公共安全管理、创新社会治理、服务民生具有重大重要意义，也必将为推动信息化、立体化的治安防控体系建设，加快推进警务机制改革和现代科技深度融合提供强大动力。

文章来源：中国安防行业网