面對(duì)高開放性、多結(jié)構(gòu)性和彌散化的社會(huì)環(huán)境，傳統(tǒng)信息文本樣本小、品類泛、價(jià)值低的特性使得公共決策和治理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

因此，為了提高決策樣本的優(yōu)質(zhì)性、時(shí)效性與客觀性，有必要借助人類神經(jīng)網(wǎng)和精密的設(shè)備程序?qū)ι⒙?、游離的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合加工處理，那么依據(jù)異構(gòu)、多源、海量數(shù)據(jù)展開的“循數(shù)治理”便成為政府和其他機(jī)關(guān)應(yīng)對(duì)復(fù)雜社會(huì)環(huán)境的必然選擇。

從警務(wù)決策的來源看，人工智能技術(shù)憑借其敏銳的感知能力、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)過濾以及深度的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了警務(wù)情報(bào)的有序性、動(dòng)態(tài)性和高效性，生成了警務(wù)情報(bào)的新形態(tài)、新內(nèi)容和新要素?；谀M與再造人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的深度學(xué)習(xí)習(xí)性能促使人工智能大腦對(duì)輸入的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行自主式訓(xùn)練，可以在新數(shù)據(jù)輸入后產(chǎn)生最優(yōu)的輸出價(jià)值。

因此，警務(wù)情報(bào)數(shù)據(jù)化的意義不應(yīng)僅是社會(huì)治安場(chǎng)景的靜象呈現(xiàn)，還應(yīng)是逼真、精細(xì)、豐富安全治理話語的動(dòng)態(tài)折射。具體而言，基于人工智能的動(dòng)態(tài)感知、高速傳輸及深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，通過對(duì)社會(huì)行為主體所生成的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、歸類、轉(zhuǎn)化，便可形成規(guī)范統(tǒng)一、動(dòng)態(tài)交互的情報(bào)數(shù)據(jù)庫。

基于此，警務(wù)系統(tǒng)可以構(gòu)建內(nèi)部決策研判與外部安全態(tài)勢(shì)感知的雙向交互模型，實(shí)現(xiàn)警務(wù)決策“設(shè)想”與實(shí)際場(chǎng)景研判的動(dòng)態(tài)切換。相應(yīng)地，也可推動(dòng)規(guī)章制定、巡邏安檢、市場(chǎng)監(jiān)管、交通管制、社會(huì)安全治理等警務(wù)工作的預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)、決策更加精明、過程更加精細(xì)、協(xié)同更加高效。

基于人機(jī)交互的泛學(xué)習(xí)能力，人工智能技術(shù)能依據(jù)差異算法自動(dòng)地將安全治理的客觀對(duì)象與數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行智能匹配，形成元情報(bào)和主題情報(bào)等數(shù)據(jù)新形態(tài)。元情報(bào)是對(duì)社會(huì)性數(shù)據(jù)形成過程的概括性描述，亦即社會(huì)性數(shù)據(jù)位置、結(jié)構(gòu)與意義的具象標(biāo)定，而主題情報(bào)是對(duì)元數(shù)據(jù)加工處理過程的詮釋，亦指在多源、異質(zhì)元情報(bào)的基礎(chǔ)上，依據(jù)元案件、元情報(bào)等屬性、性質(zhì)的不同而形成的數(shù)據(jù)形態(tài)，從而助力公安系統(tǒng)有針對(duì)性地對(duì)同類性質(zhì)或存在隱含關(guān)聯(lián)的案件開展預(yù)測(cè)與分析。

得益于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言處理技術(shù)以及圖像識(shí)別技術(shù)的賦值，警務(wù)人員通過對(duì)各類案件、交通流量、嫌犯軌跡信息、人流動(dòng)量等靜態(tài) 數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選與整合并加以量化、模型化和動(dòng)態(tài)化，生成刑事預(yù)測(cè)報(bào)告、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系數(shù)等警情新內(nèi)容，在一定程度上縮短了警員的應(yīng)急反射弧，增強(qiáng)了公安系統(tǒng)對(duì)社會(huì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的智能響應(yīng)。

為此，警務(wù)情報(bào)數(shù)據(jù)化趨勢(shì)的發(fā)展打通了數(shù)據(jù)鏈、情報(bào)鏈、系統(tǒng)鏈價(jià)值的“任督二脈”，能夠整合各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、警務(wù)資源、服務(wù)清單和任務(wù)清單，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)一致、內(nèi)容豐富、聯(lián)動(dòng)共享的立體式情報(bào)地圖，進(jìn)而推動(dòng)警務(wù)決策走向循數(shù)化。大數(shù)據(jù)存在的意義不僅在于其體量大、類型多，而且在于通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行交換、整合，人類可以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，創(chuàng)造新價(jià)值，從而帶來“大知識(shí)”“大利潤”與“大紅利”。

由此，在“大數(shù)據(jù)+人工智能”雙輪驅(qū)動(dòng)的前提下，實(shí)施數(shù)據(jù)匯集工程、豐富警務(wù)實(shí)戰(zhàn)信息源泉、利用智能終端驅(qū)動(dòng)警情向數(shù)據(jù)最優(yōu)化發(fā)展、擴(kuò)大情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)的面向是形成以智能、自動(dòng)、高效為新要素的警情數(shù)據(jù)的發(fā)力點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)警務(wù)決策循數(shù)化的起始點(diǎn)，更是高效聚合、開發(fā)、利用警情數(shù)據(jù)中具有潛在開發(fā)價(jià)值信息的最優(yōu)路徑。

來源：廣州大學(xué)南方治理研究院陳潭、王鵬