大数据在公安领域的应用（数据警务技术就业前景如何）

本文目录

• 数据警务技术就业前景如何
• 大数据是如何帮助公安破案的
• 什么是“公安天眼”
• 公安大数据能查到什么
• 公安机关如何把核心业务转化成大数据能解决的问题
• 大数据在公安领域的应用有哪些
• 大数据安防应用 三种技术及五大挑战
• 民警用大数据思维侦破套路贷案，大数据对于侦破案件有哪些作用
• 大数据时代背景下如何构建“智慧警务”

数据警务技术就业前景如何

当前，数据警务技术的就业前景非常广阔和有希望。随着信息化、智能化的快速发展，数据在警务领域的应用越来越重要。以下是数据警务技术就业前景的一些方面：

• 高需求行业：随着犯罪活动的复杂化以及社会治安问题的增加，公安机关对数据分析和技术支持的需求也越来越高。数据警务技术可以帮助警方更好地分析犯罪模式、预测犯罪趋势，提高破案率和预防犯罪能力，因此对数据警务技术人才的需求量大。

• 技术创新驱动：随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，数据警务技术也在不断创新和演进。警方需要借助先进的技术手段来处理和分析海量的警务数据，提取有价值的信息。因此，具备相关技术能力的人才将有更多的就业机会。

• 多领域应用：数据警务技术不仅在刑侦领域有广泛应用，还涉及到反恐、禁毒、交通管理、治安维稳等多个领域。这意味着数据警务技术人才有机会在不同领域中发展，拓宽自己的职业发展路径。

• 政策支持：随着国家对公安系统的重视程度提升，相关政策也在不断出台，为数据警务技术的发展提供了良好的政策环境和支持。例如，国家推动的"智慧警务"建设，为数据警务技术的应用和发展提供了重要的机遇。

总之，数据警务技术的就业前景非常乐观。但要在这个领域获得更好的就业机会，个人需要具备扎实的计算机技术基础、数据分析能力和相关专业知识，同时不断保持学习和创新，跟上行业的发展步伐。

大数据是如何帮助公安破案的

近年来，随着信息技术在全国公安机关的快速发展，对数据共享和深化应用的需求前所未有。然而，随着数据的融合和数据量的爆炸式增长，传统的数据库和数据仓库技术遇到了许多瓶颈问题，特别是对于PB级非结构化数据处理、多维相关分析、数据挖掘、智能分析等需求，传统的数据存储和处理方法面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。

以建立“大数据”处理分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已成为公安信息化应用的热点问题。本文通过两个案例来分析公安机关在“大数据”中的一些新的实际应用和新思路，以期为同行提供参考。

案例1:电子警察疑似套牌车自动识别系统

示例目标:该示例目标是从近12亿“电子警察”(卡口视频捕获系统)捕获的车牌数据中找出假车牌车辆，可称为“疑似假车牌车辆模型”。像常见的数据挖掘方法一样，大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”。该示例于2011年初推出。经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。

案例2:违法犯罪人员入住宾馆规律

案例目的:分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律，为公安防控工作提供指导。通过各种努力，我们在10年内收集了5亿多酒店数据，在10年内收集了65万当地被拘留者的数据。使用计算机集群，首先建立比较模型，并根据HADOOP比较组织数据。将650，000条人员数据放入5亿条住宿数据中，以找到相同的项目。在“1O 1”模式下，即10台服务器作为数据节点，1台服务器作为控制节点，“运行”时间约为50分钟。最后，我们得到了大约721，000个关于过去10年入住酒店人数的数据。

什么是“公安天眼”

公安天眼是一种城市高空摄像头系统，就是利用设置在大街小巷的大量摄像头组成的监控网络，通过智能化的云计算后台，依托公安网数据库海量的信息资源，对摄像头传输回的视频信号进行监控分析。

“天眼”监控体系中的摄像头分为三种，分别是星光摄像头、黑光摄像头和大灯抑制摄像头。

它的功能非常强大，通过运用这项技术就可以轻松地分辨出路人的年龄、性别、穿着等信息。接下来，天眼系统就会利用所得到的数据和逃犯数据库中的信息进行比对，相互匹配的话，系统就会自动警报，这样公安部门就会马上派出警察去搜捕犯罪嫌疑人。

如果需要定位某人位置，仅需在“天眼”系统后台输入人员信息，便可以在茫茫人海中像利用搜索引擎查找资料一样的简单，即使这个人改变了服装和发型或姿态，一样会被“天眼”捕捉到活动轨迹。天眼监控体系也可以判断出他们的速度，根据他们在电子地图上的轨迹，预报他们会在未来的某个时间出现在某个位置，方便布控拦截。

举个栗子：2017年12月10日，英国bbc的一位记者在贵阳假扮劫匪挑战天网系统是否真的如此神效。在实验开始时，工作人员先是用手机拍下了苏德沃斯的面部照片，然后开始计时。苏德沃斯开始逃跑，经过天桥时他看到了3个监控摄像头。但是当他进入车站后，已经有警察在这里等候了，而此时距苏德沃开始逃跑还不到七分钟时间。

真的很感慨，也就是因为天网系统如此厉害，我们国家才能成为公认的最安全的国家之一。

这些数以万计的摄像头所构成庞大的监控网络，就是我国大名鼎鼎的“天网监视工程”，是由多个部门在2015年发起的，就是为了提高城市治安水平，改善居民的生活环境，也让老百姓过上平安幸福的生活~~

公安大数据能查到什么

公安系统上能找到姓名、性别、出生日期、身份证号码、出生地、住所、家庭成员等。
公安网络管理非常严格，必须有特定的数字证书才能检查互联网上的信息。至于个人财产信息、贷款信息、通讯信息等，在公安信息网络上是找不到的，只有办理此案的民警能通过银行和通讯部门进行调查，这些调查还需要县级公安部门负责人批准，来办理刑事案件。
公安机关是人民政府和国家行政机关的重要组成部分。同时承担刑事案件侦查任务，是国家司法机关之一。公安机关是政府职能部门，依法管理社会保障，行使国家行政权力。同时，公安机关依法侦查刑事案件，行使国家司法权。公安机关的性质具有双重性，即行政性和司法性。
【法律依据】
《中华人民共和国网络安全法》
第七十六条 本法下列用语的含义：
（一）网络，是指由计算机或者其他信息终端及相关设备组成的按照一定的规则和程序对信息进行收集、存储、传输、交换、处理的系统；
（二）网络安全，是指通过采取必要措施，防范对网络的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故，使网络处于稳定可靠运行的状态，以及保障网络数据的完整性、保密性、可用性的能力；
（三）网络运营者，是指网络的所有者、管理者和网络服务提供者；
（四）网络数据，是指通过网络收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据；
（五）个人信息，是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别自然人个人身份的各种信息，包括但不限于自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、个人生物识别信息、住址、电话号码等。第七十七条 存储、处理涉及国家秘密信息的网络的运行安全保护，除应当遵守本法外，还应当遵守保密法律、行政法规的规定。

公安机关如何把核心业务转化成大数据能解决的问题

公安机关这样把核心业务转化成大数据能解决的问题：
1、互联网技术的发展创新加速了以海量信息和数据挖掘为特征的大数据时代步伐，人类的生产生活及社会管理的环境因此将变成一个个由数据连接与共享形成的智慧世界。
2、在世界的基础结构智慧化的大背景下，智慧公安也成为新一轮公安信息改革与发展的潮流。
3、智慧公安的构建标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合，满足大数据时代社会对公安工作明确、快速、高效、灵活、智能响应的需求，拓展公安机关便民服务的新空间。
4、云服务平台架构，基于先进的云服务体系，建立统一的警务大数据平台，整合警务指挥体系相关联的内外部数据，实现信息最大共享的基础上，构建警务指挥三大核心智慧应用方案：智慧指挥调度方案、智慧情报研判方案、智慧勤务管理方案。

大数据在公安领域的应用有哪些

大数据在公安领域的应用方式，可以分为以下3个方面：

1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。

2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。

3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。

大数据结构介绍：

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据安防应用 三种技术及五大挑战

大数据安防应用 三种技术及五大挑战

1大数据安防应用的几种关键技术

　　在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。

　　安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

　　大数据

　　对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。

　　要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。

　　大数据安防应用的几种关键技术

　　1)大数据融合技术

　　经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。

　　为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。

　　2)大数据处理技术

　　安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。

　　3)大数据分析和挖掘技术

　　国内平安城市历经十几年的建设，在解决了稳定性、规模化之后，当下面临的问题是如何深化应用的问题，即如何实现公安部的要求，建为用、用为战的目标，实现对安防系统的深层次应用。

　　对安防大数据而言，要实现业务的深层次应用，首先需要对安防数据进行分析和挖掘，以云存储和云计算系统为基础，通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析，如基于云的车牌识别，可通过对海量视频的分析，快速提取海量车牌信息，并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联，形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警，最终实现安防系统建设的实战应用目的。

　　大数据成熟行业应用

　　安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了，新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了“**”。随着各地安防系统建设规模不断增大，安防数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”现象，下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍。

　　1)公安执法

　　在公安行业，大数据应用无处不存，下面简单介绍一下大数据应用在公安行业几个业务体现。

　　第一是稽查布控业务。当案件发生后，需要对嫌疑车辆进行稽查布控，一般采用布控车牌号，通过系统比对卡口车辆信息进行识别，但这种方式存在问题。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，嫌疑车辆早已逃之夭夭，从而失去布控的意义。对于这种情况，可实现移动警务、GIS系统有效关联，通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈，可大大提高拦截效率；

　　第二是车辆落脚点分析业务。随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为迅速逃脱公安机关的抓捕，很多犯罪分子避开城区主干道(一般来说，城区主干道都装有电子卡口)，逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。大华股份通过建设云卡口，通过视频实现卡口相机功能，对海量数据进行云卡口识别，结合GIS系统，将嫌疑车辆轨迹描绘出来，大大提高公安办案效率。

　　第三是伴随车辆分析。由于公众安全防范意识的不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团伙作案。在踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。从卡口系统的角度看，团伙作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围，利用该特征，我们可以从海量的卡口车辆数据中，提取满足特定条件(如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等)的车辆，提高案件侦破效率。此外，在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

　　2)智能交通

　　第一是旅行时间计算。由于电子狗的大量使用，不少驾驶员在通过卡口时，会主动降低速度，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高速度，超速行驶。传统的单点测度无法发现这种超速行为，利用区间测速便可快速检测违章行为，且可减少区域卡口数量，节省建设成本。而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时，还可检测出套牌车辆，并可通知相关人员进行拦截追捕。

　　第二是交通流量分析。对于交通流量的检测，传统方式是通过地磁、微波检测完成的，但这种检测只能检测车辆数量，却无法检测相关车牌号，这就限制了传统流量分析的应用场景，智能对单一路段进行分析，无法形成全局的流量分析。而卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息，基于卡口系统的流量分析，不仅可计算出城市各小区机动车数量分布，指导出行目的地分析、出行路线分析等应用，而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域，为交管部门提供参考，更好地优化路网机制，规划更为合理的路网参数。

　　此外，还可通过智能分析系统，对卡口数据进行深层次分析与挖掘，不仅识别车辆车牌号，而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别，从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。

　　大数据安防面临的挑战

　　(1)海量非结构化数据存储

　　相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题

　　(2)数据共享

　　大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，这给数据的传输和共享带来极大的挑战：

　　(3)数据安全

　　视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点，不仅是事后追查的依据，而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险，如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验；

　　(4)数据利用

　　安防监控虽然数据量很大，但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，根据统计学原理，信息呈现幂率分布，往往越高密度的信息对客户价值越大；另一方面，数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后，网内的设备越来越多，利用网内的闲置资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。

　　(5)缺乏统一标准

　　国内安防行业经历十几年的快速发展，在此发展过程中，平安城市建设表现卓越，在安防应用中也一直走在前列，国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中，由于参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，为了更好的兼容各厂商产品，整个安防行业和政府也制定了一些标准，如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。

　　新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着，相对平安城市相对“简单”的治安监控，智慧城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多，对整个系统建设是重大考验。

　　平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题，随着各种行标、地标的制定，各种问题基本得以解决；而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合，而是多个行业系统的集成应用，因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准，而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。 

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民警用大数据思维侦破套路贷案，大数据对于侦破案件有哪些作用

• 大数据让人无法掩藏，对于类似套路贷更容易识别侦破，保卫人民财产安全

• 大数据对于侦破案件成为打击罪犯的新武器，是一个重要的领域，由于现在信息技术的飞速发展，大数据能够达到预测的目的，在侦破案件的过程中大数据不放过任何的蛛丝马迹，对于破案来说还是有很大的优点。

大数据时代背景下如何构建“智慧警务”

数据是科学的度量、知识的来源。随着互联网特别是移动互联网的发展，一个以信息爆炸为特征的大数据时代正在到来。这对公安机关来说既是挑战，也是机遇。对此，必须以创新的理念和思维，把深入实施科技强警战略，大力推进科技创新摆上更加重要的位置，努力提升公安工作的信息化、科学化和现代化水平。■强警论坛黎伟挺大数据时代呼唤数据大开发如果说过去是一个技术为王的时代，那么大数据时代就是一个内容为王的时代。技术作为获取内容、加工内容、利用内容的工具，更先进的技术无疑可以为我们提供更优的解决方案。就警务信息化应用而言，近年来，浙江公安机关通过系统大整合，从技术层面初步解开了信息孤岛和信息碎片化的死结，为实现更大范围、更高层次的共享应用提供了现实基础。现在的问题已经更多地集中在如何实现对海量数据的深度应用、综合应用和高端应用，促使这些数据从量变到质变。笔者认为，这就需要对数据的大开发，通过使用数学算法对海量数据进行分析和建模，挖掘出各类数据背后所蕴涵的内在的、必然的因果关系，进而研判出某一事件发生的概率，科学预测其发展趋势，以此来服务打防管控等现实斗争。结合公安机关实际来说，就是要重点做好以下四个方面的工作：二要搞好技术架构大优化。重点是加强技术构架的顶层设计，进一步优化当前技术架构，应该着重做好基于云技术的基础设施梳理；基于可视化、扁平化、集成化以及一站式、点到点技术线路梳理；基于内外网交互的多种传输存储和计算实现方式的梳理；基于安全考量的战略性布局的梳理。三要搞好海量数据预处理。所谓数据预处理，就是要对各类数据进行筛选、过滤、分类、关联等初加工，建立起如同“超市净菜”这样的数据仓库，并根据特定用户的需求提供定制、配送服务，以改变杂乱无章的原始数据存储状况，提高数据的应用效益。要努力实现从技术服务商向内容供应商转变，通过对海量数据进行预处理，建立公安机关的数据仓库。四要以刚性手腕建立信息化标准规范。在大数据时代，信息共享已成为大家的共识，关键是如何才能更好地利用。要坚持从源头上解决好标准规范与信息共享问题，除了树立“共享是原则，不共享是例外”的理念外，还要树立“入库是原则，不入库是例外”的理念，做到项目管理要规范、代码体系要规范、接口要规范、数据使用和系统运维也要规范。新黄金十年呼唤构筑创新大平台10年前，浙江公安机关在没有成功经验可资借鉴的情况下，通过自主创新建设了浙江公安打防控信息主干应用系统，走出了一条具有鲜明时代特征、浙江特色、公安特点的信息化发展道路。如果把此前的以打防控系统为标志的浙江公安信息化称为信息警务黄金十年的话，那么，现在正在徐徐开启的以数据的大整合、大融合、大应用为标志的“智慧浙江公安”无疑是又一个黄金十年。对于一个国家来说，能否实现现代化的关键是科学技术的现代化，核心是科技创新的竞争力。创新不是口号，必须落实在行动中。具体到“智慧浙江公安”建设，应抓住五个突破口进行着力：一是项目牵引。纲举就能目张，抓住重点项目建设就可带动一般项目建设。当前要重点抓好警务云的建设与应用，PGIS平台的深度开发应用，视频数据整合挖掘与应用，模块化、集成化、即插即用、可快速部署的现场通信指挥保障平台，以及智能化的终端和个性化、人性化的后台服务。二是搭建面向全警的创新应用平台。就是要为全警打造类似Google、Facebook、维基和百度、腾讯、淘宝、土豆、优酷这样的公安信息创新应用平台，建立起公安机关的“苹果商店”、“安卓市场”。既要从现有应用中筛选出一批创新应用的小软件、小工具，也要为打击破案、执法办案等专业领域工作研发或扶持一批业务工具，同时还要面向公安基层基础工作以及社会管理、服务群众等领域，开发一批便捷、低成本、普及型的应用软件，以方便全警随时随地下载应用。同时，要完善发明创造评审鉴定、版权保护、奖励表彰等制度，激发和保护好广大民警的创造激情。三是打造信息化高地和特区。典型示范引领是推动工作的一个重要方法。打造“智慧浙江公安”，应先抓一些试点县建设，每个市选择基础条件较好的一个县作为“智慧浙江公安”的示范县、引领县先行先试，上级公安机关要在项目建设、资金补助、人才支撑、工作帮扶等方面采取一些配套政策，予以重点倾斜。四是最大化利用外脑进行借力创新。分工合作是现代社会的必然，信息化发展也需要内外进行协作。要善于借力创新，通过全面梳理信息化业务，理清外包服务内容，规范和编制好外包业务目录，探索完善外包服务模式。只要是社会和企业能够承担的，就要大胆放开准入。同时，要加强与高科技单位的战略合作，培养一批技术领军和项目技师等开发应用型专业人才，逐步走自主开发和运维之路。高风险时代呼唤念好安全“紧箍咒”网络无疆界，互联网在给生产生活提供极大便利的同时，也给信息安全带来极大隐患。一定意义上说，互联网时代就是高风险时代。处在风险时代，一定要有风险防范意识和危机管理能力，牢记“100-1=0”，没有安全保障这个“1”，其他再多也是没有意义的。现在浙江公安机关拥有5000多个应用系统、3000个网站、设备和上千个T数据，已是一个名副其实的“巨系统”。这么大的系统出问题是必然的，关键是要避免出大问题。守住数据不丢、网络不断、系统不瘫这条底线，必须时刻关注九大安全：一是内容安全，杜绝“一机两用”。二是运行安全，重点关注运行平台是否可靠，运行制度是否完善，运行值守是否到位。三是边界安全，确保内外网交互不出纰漏。四是终端安全，严防警务通、平板电脑等终端遗失，并确保这些终端联入系统的安全性。五是传输安全，确保网络拥有足够的带宽和稳定性，并严防发生数据丢失事故。六是系统开发安全，防止源代码流入社会，并做好知识产权保护工作。七是通信保障安全，提高系统的稳定性，并确保一旦出现危机，能够快速反应、迅速排除。八是队伍自身安全，坚持拒腐防变警钟长鸣，反腐倡廉常抓不懈，与运营商等公司企业打交道时一定要洁身自好。九是大安防产业的健康发展，特别是要加强视频监控资源管理，防止侵害群众的隐私权。创新时代呼唤队伍素质能力大提升人才是科技创新中最具能动性的因素。各级公安科技信息化部门作为公安机关信息化建设的主管部门，队伍素质能力的高低直接决定整个公安信息化建设的成败。一是机构要健全、统一、规范。要按照职能明晰、称谓统一的要求，大力加强科技信息化队伍的正规化建设。现在还有不少县级公安机关没有设立科通部门，笔者认为，这是适应工作需求的，即便不要求机构都单列，可以与其他部门合署，但必须要有专门的人从事科技信息化工作。称谓也要统一，职能也要进一步明晰，逐步理顺与信息办的关系以及科通部门内部行政与事业的关系。二是培训学习要加强。信息化发展步伐日新月异。对科技信息化民警来说，学习培训比其他警种更加重要，更要抓紧。要根据信息化发展和公安实战需求，及时调整培训大纲，既要学习信息化新知识，也要学习掌握新的政策法律知识、新的公安业务知识，促进先进技术与公安业务互融共进、互促共长。要大力培养专家型人才，鼓励民警参加各类岗位执业资格认证，同时还可选调一批基层骨干民警到专班和项目办进行跟班培训，培育一批行家里手。三是活力要增强。增进人才交流，要吐故纳新，及时引进优秀人才，及时更换不适应岗位需求的人员。既要立足自身培育自有人才，也要坚持眼睛向外，积极借用公司和企业的人才为我所用。要进一步完善交流协作机制，与大企业开展战略协作，与小企业开展微观协作，通过多层次、宽领域的交流与合作，不断为公安信息化发展注入活力源泉。四是团队文化要培育积淀。文化是队伍的灵魂，没有文化的队伍必然是一盘散沙。IT产业有着特殊的文化，如果说它是朝阳文化，那它就代表着潮流、代表着未来。要善于吸纳IT产业中的蓬勃朝气、创新勇气，以及IT人所独有的梦工厂文化元素和中华民族淡泊明志、宁静致远的传统文化元素。要恪尽职守，盯住一些事进行攻坚克难，在干事中享受成功的喜悦，实现自我的人生价值。（作者单位：浙江省公安厅）