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　　【安防展览网 市场分析】2017年7月，我国《新一代人工智能发展规划》正式印发，规划明确指出：要构建覆盖数亿级的知识实体的多元、多学科、多数据源的知识图谱。这表明在人工智能布局上，知识图谱是人工智能发展的重要方向。
 

　　知识图谱的重要性日益凸显，近年来也成功实现了在公安、电子商务、金融、医疗等行业逐步落地。但从这波人工智能的浪潮来看，与安防紧密相关的公安知识图谱建设将迎来巨大的发展空间。
 

　　本文将围绕市场现状、作用与意义、机遇与挑战，浅析公安知识图谱在公安业务中的应用。
 

　　公共知识图谱市场现状分析
 

　　在我国，公安知识图谱建设只能追溯到2015年，初期以少而具体的工具软件形式出现。而随着2018年公安部相关政策的发布，公安知识图谱开始在各级*中投入建设，其形式也逐渐从工具化向平台进行演变。
 

　　在我国，从事知识图谱研究的公司并不多，如竹间智能、明略数据、海知智能、海智新图、智器云科技等等，而在其中，进行公安知识图谱进行研究的公司则更少。笔者经过一番研究后整理了以下表格，对部分从事公安知识图谱进行研究的公司进行了简单总结：
 

　　从上述表格中我们发现，“换汤不换药”，我国公安知识图谱目前正以平台或者解决方案的形式出现，而单一的工具类型已成为平台建设的某一关键环节。随着技术的创新和发展，公安知识图谱平台将更好的赋能智慧公安乃至社会公共安全建设。
 

　　当然，除了上述提及以知识图谱技术起家的公司，不少互联网公司如BAT公司也逐渐开始了知识图谱的研究工作。以腾讯为例，除了领投数据公司明略科技，腾讯优图实验室开发的跨年龄人脸识别技术已经在公安跨年龄寻亲中进行了落地应用，而这项跨年龄人脸识别技术，就是以知识图谱技术为基础进行开发的。
 

　　公安知识图谱的现实意义
 

　　很多人对公安知识图谱还感到陌生，那笔者就换个名词——“大数据”来对公安知识图谱进行结合解读。
 

　　如果说大数据技术的出现为大规模数据获取提供了可能性，那么包括公安知识图谱在内的知识图谱技术的出现，则旨在进一步挖掘这些大数据背后的故事。
 

　　当下已经进入了数据大增长阶段，大数据也已成为了对这些数据进行采集、挖掘以及应用的有力手段。但是，大数据并不非常理想，由于数据与数据之间的关系异常复杂且深厚，很多时候大数据只能对现有数据进行表面挖掘，并不能对数据之间的联系以及背后的故事进行深度解读和分析。
 

　　百度释义知识图谱是一张由知识点相互连接而成的语义网络，也就是，语义智能是其核心所在。基于语义智能，知识图谱对数据与数据进行重新连接，将数据与数据之间的关系基于图的数据结构表现出来，将数据之间的多重关系进行展现，从而挖掘数据连接背后的故事，甚至创造数据连接后可能会“故事”，进一步释放数据价值、提升数据管理能力。
 

　　公安知识图谱将公安中的各类数据，汇总融合为人、事、地、物、组织、虚拟身份等不同实体，根据其中的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系、位置联系等，重构数据之间的联系，并将数据之间的联系以一张关系大网的形式呈现出来，并根据数据的接入实时进行自动更新，真正挖掘大数据的价值，为公安部门找出更加准确的信息，做出更全面的总结并提供更有深度相关的信息。后，结合公安业务经验打造公安行业的智慧大脑，促进公安智慧研判的演进，缩短警务工作的办案过程，科技提高警务工作效率。
 

　　也就是说，公安知识图谱技术的出现，很好的打破了公安行业的数据孤岛难题，并在将数据进行连接之后，挖掘出数据背后更多有价值的信息，科技挖掘公安数据背后的故事。
 

　　公安知识图谱的机遇与挑战
 

　　从引文分析到结构图视，再到智能决策，在当下，基于知识图谱技术为基础的各类公安平台已经出现，并逐步进入了落地应用阶段。但不可否认的是，由于种种因素，公安知识图谱在我国的应用，还处于初级部署阶段。
 

　　艾瑞咨询数据显示，截止2018年，工具型公安知识图谱应用率为30%，平台型建设率为10%。也就是说，基于公安知识图谱技术的平台建设还拥有巨大的市场！而在这轮技术革新之下，公安知识图谱的技术的发展也迎来了不少机遇。
 

　　●人工智能技术的发展。在第三波人工智能技术的驱动下，包括公安知识图谱技术在内的知识图谱技术开始应用在各大行业之中。另外，人工智能技术的发展进一步提高了知识图谱技术的智能决策能力；
 

　　●智能安防、智慧警务发展需求推动。随着人工智能、物联网等新兴技术的加持，智能安防时代已经到来，以AIoT为核心的万物智联时代也已经在安防行业渗透。在智能安防时代，公安行业迎来了更高的发展要求，如对即将发生进行主动性智能预警，对已经发生的案件进行智能溯源。而不论是哪个环节，公安知识图谱都至关重要。
 

　　●大数据时代的发展需求。多维数据融合、数据中台已经成为各行业的发展趋势之一，公安行业也不例外。而不管是多维数据融合还是数据中台，对数据有很高的要求。公安知识图谱作为多维数据融合和数据中台核心的技术，通过“图”的方式，可整理多源异构数据之间的关系，并且加快中台数据的响应速度。
 

　　●认知智能的驱动。当下，人工智能发展已经逐渐从感知智能上升到认知智能，而认知智能将大大主力前端数据的应用价值进行充分发挥，从而进一步推进深化人工智能、大数据、物联网等技术与公安行业的融合能力。而以知识图谱技术为核心的知识工程作为认知智能的重点，也必将迎来高速发展。
 

　　不可知否，种种因素的推动，包括公安知识图谱在内的知识图谱技术将迎来发展热潮，但与此同时，我们也要发现公安知识图谱技术发展正面临不少挑战，包括：
 

　　●目前，公安行业的AI能力依旧还停留在侧重于前端感知数据的构建和全息化视频解析方案的提升当中，以公安知识图谱技术为中心的认知智能并未引起太大的重视。
 

　　●人才缺口。知识图谱技术起源于国外，以IBM、谷歌等巨头为主。而知识图谱在近些年才进入我国市场，且在我国进行知识图谱技术研发工作的企业数量还很少，在人才方面，我国具有很大的缺口。
 

　　●技术瓶颈。受限于语义理解技术，基于概念的知识图谱应用在短时间内还难以进行快速突破。
 

　　●数据资源问题。尽管知识图谱能够挖掘数据背后的故事，但干净的数据是重构数据联系的基础。就现阶段而言，如何将海量的数据变成有用的数据，筛选出一批有用的数据，经过数据治理后的公安知识图谱才能更直观的推进大数据在公安行业的应用价值。