中国作为超级人口大国，在公共安全领域面临世界级的严峻挑战。我国公共安全经过近二十年的信息化快速发展，积累的海量、多类型的数据。是时候把数据转化为资源，数据科学技术转化为工具与手段，成为辅助警察叔叔工作的“科技神器”。

众所周知，毒品危害社会、危害家庭、危害个人。如果染上毒瘾，就成为魔鬼撒旦的门徒。有些地方，贩毒、恐怖、黑社会三位一体，已构成破坏国家稳定的因素，大量的毒品交易，巨额的毒资流动直接或间接地威胁经济的正常运转。在禁毒和缉毒的人民战争中，大数据和人工智能成为技术的尖兵，为警务工作信息化提供实力与动力。但是社会资源数据中，数据类别多，数据量级大，如何快速挖掘数据价值，提升警队实战能力、对犯罪分子的打击，对犯罪风险的预判将信息领域核心技术手段用于保万家灯火千户平安、创造社会价值、保障公共安全是国家安全、民生繁荣的要求。

这么说你一定理解的不够深刻，这样吧，上案例：

追：

通过数据挖掘找出可疑人员、可疑车辆、可疑手机的关联关系，实现对可疑人员以及日常工作中认为有必要关注其行动轨迹的人员的动态掌控，需要实现对人、车、群体多源轨迹追踪。

察：

通过实时出境测距模型，洞察犯罪团伙行为轨迹，全域发现、监测可疑人员轨迹。

查：

案发后，调取案发前几日被害人交通监控，发现多次同一车辆尾随被害人车辆。立刻对驾驶车辆的犯罪嫌疑人进行人脸识别，匹配车牌信息，最快速度锁定犯罪嫌疑人。

罪犯情况总结：不幸的家庭各有各的不幸，但是门徒特征有共性，让机器学习坏特征，用模型助力破案。

1.机器学习，提取门徒特征

用机器学习等大数据技术，提取撒旦门徒特征，建立分析模型，提炼涉毒特征数据项，学习已掌握的涉毒人员数据，提出人员刻画六维模型（即从身份特质、行为偏好、关系网络、不良记录、时空轨迹、经济状况六个维度描述和刻画），每一个维度上横向交叉大量的具体特征，构建形成涉毒系数综合计算模型，通过大数据分析处理，实现对吸贩毒重点人员和大陆地区毒情形势的监控。

罪犯情况总结：门徒很少单兵作案，往往编织犯罪网络，方便实施犯罪。此时，数据挖掘让公安人员看清复杂关系。

2.数据挖掘，看清复杂关系

通过大规模复杂关系网络动力学模型，帮助分析人员快速扩展出与嫌疑人相关联的人物、事件，结合时间、空间等关联分析以及多维统计过滤，构建嫌疑人的社交关系图谱，掌握犯罪团伙组织构成，识别犯罪组织成员角色，锁定关键头目，总结犯罪团伙的行为特征、活动轨迹、异常行为。

3.将判案经验转化为数据战术

结合公共安全行业专家知识，拥有近千种数据战术，如：传播路径、关键节点、意见领袖、异常交易、两者关系、同乘同住、互转互评、相似文档等，支持警察叔叔快速对海量信息展开分析，锁定嫌疑目标。

4.门徒社交媒体分析

将虚拟社交媒体账号的多重标识ID归一匹配，实时抓取、整合社交媒体相关账号所关联的文章、帖子、评论、留言、转发等信息，支持分析人员采用“传播路径、意见领袖”等社交网络分析战法，快速甄别信息来源、传播路径及核心传播者。

原先，掣肘大数据与人工智能加持警务工作效率的负面原因包括，原来服务器性能达不到要求，CPU对图像数据的处理速度不够，数据间都是壁垒，甚至已有警务数据共享也存在壁垒，与社会资源数据（如街边超市监控摄像头数据）形成共享的难度更大。但是伴随数据环境变化，今时不同往日，第一、数据便利性，数据的交换、共享都在变的越来越便利；第二，在数据驱动的场景下，最重要的是数据汇聚，只要各类数据能汇聚起来，后续建模的困难都可以克服。

亲爱的数据，出品：谭婧，美编：陈泓宇