人工智能在公共安全领域中的应用与展
望
摘要本文简要介绍了人工智能发展历程,世界主要国家人工智能发展规划,
详细分析了人工智能在犯罪侦查、交通监控、自然灾害监测、网络信息安全等方
面应用情况,并对人工智能在公共安全领域应用的发展趋势进行了展望。
关键词人工智能公共安全视觉识别、智能语音、智能机器人
人工智能是研究、开发和用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技
术及应用系统的一门新的技术科学,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的
能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言
识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来,得益于深度学习算法的
突破、硬件计算能力的提升以及互联网及政府、企事业单位数据的积累,以人脸
识别、语音识别等为代表的感知人工智能达到了商用化水平。资本的持续投入与
国家产业引导政策不断出台,促使计算机视觉、自然语言理解、语音识别等人工
智能技术正逐步从实验室走向产业化。公共安全作为与人们生命财产安全紧密相
关的重要领域,也在人工智能的助推下,迎来了一轮新的技术革新,相关智能化
应用不断涌现。
1人工智能发展历程及政府战略
世界人工智能发展分为三个阶段,1956-1976基于符号逻辑的推理证明阶段,
1976-2006基于人工规则的专家系统阶段,2007至今,大数据驱动的深度神经
网络阶段,尤其是2016年3月,谷歌公司人工智能程序“AlphaGo”,与韩国棋
手李世石在围棋上正面交锋,李世石最终以1:4的成绩不敌AlphaGo,投子认输;
2017年5月,AlphaZero在中国乌镇围棋峰会挑战世界第一的世界围棋冠军柯洁,
并以3比0获胜,引起世界主要国家及学术界对人工智能广泛关注和新一轮的人
工智能浪潮。
世界主要大国在人工智能领域纷纷出台国家战略,加快顶层设计,抢抓人工
智能时代的主导权。美国白宫接连发布了三份关于人工智能的政府报告,成为世
界上第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家;同时将人工智能的战略
规划视为美国新的登月计划,希望美国能够在人工智能领域拥有像其在互
联网时代一样的霸主地位。英国通过2020年国家发展战略确定了人工智能的发
展目标;并同时发布政府报告,要在英国政府内加速应用人工智能技术。不仅仅
是英美两国,欧盟早在2014年就启动了全球最大的民用机器人研发计划
“SPARC”。日本政府在2015年制定了《日本机器人战略:愿景、战略、行动计
划》,宣称日本要进行人工智能机器人的革命。
中国政府于2017年7月20日制定了《新一轮人工智能发展规划》,从战略
态势、总体要求、资源配置、立法、组织等各个层面阐述了我国人工智能发展规
划,将人工智能上升到国家战略层面,并提出人工智能产业要成为新的重要经济
增长点,到2020年,我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到
2025年基础理论实现重大突破;到2030年人工智能理论、技术与应用总体均达
到世界领先水平,我国将成为世界主要人工智能创新中心,为跻身创新型国家前
列和经济强国奠定重要基础。
2人工智能在公共安全领域应用情况
目前在公共安全领域应用的人工智能技术主要包括图像识别、视频结构化及
智能大数据分析等。人工智能在公共安全领域的应用场景主要包括犯罪侦查、交
通监控、自然灾害监测、大型活动安保、网络信息安全等。
(1)犯罪侦查场景已有大量成熟应用
依托安防行业的信息化基础以及积累的专业知识,犯罪侦查成为人工智
能在公共安全领域最先落地的场景。各大安防巨头和人工智能独角兽企业都纷纷
在该方向上进行智能化布局,相关产品大量涌现,大致可分为三类。一是身份核
验类产品。该类型产品一般安装在各类场所的出入口位置,能够将采集的实人人
像图片,与其所持有效身份证件的照片进行比对,不仅可有效核对人、证是否一
致,还可将核对的身份信息与后台数据库碰撞比对,实现黑名单的实时报警,从
而有效助力公安机关身份核查、刑事侦察、安全检查等工作,极大地提升工作效
率,并降低警力投入。二是智能视频监控类产品。该类型产品由一般分布在飞机
场、火车站、公共道路等公共场所的视频监控摄像头,以及后台视频数据存储、
分析设备组成。可提供人脸抓拍、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨
迹还原等功能。三是视频结构化类产品。该类产品通过对视频内容进行结构化处
理,提供基于分析结果的以图搜图、画图搜索、实时轨迹追踪等功能。
(2)交通监控场景智能化成效不断显现
人工智能在交通监控的应用主要有两类产品。一是交通疏导类。该类型
产品利用获取的路口路段车流量、饱和度、占有率等交通数据,通过优化灯控路
口信号灯时长,以达到缓解交通拥堵的目的。二是违法行为监测类。一些智能交
通系统可利用视频检测、跟踪、识别等技术,根据车辆特征、驾乘人员姿态等图
像数据,有效识别违法行为。特别是针对“假牌”、“套牌”、“车内不系安全
带”、“开车打电话”等需要人工甄别的违法行为,这些智能交通系统不仅事半
功倍,而且极大减少人工投入,大大提升工作效率。
(3)自然灾害监测场景国外已规模落地
在风暴、泥石流、洪水等自然灾害的智能化监测预警方面,国外已经有
比较成熟的应用探索。风暴灾害方面,IBM为美国安大略省HydroOne电力公司
开发的风暴智能预测工具,可以通过分析气象实时数据,预测风暴灾害的严重程
度和严重区域,从而帮助该电力公司提前布置电工,以帮助受灾城市快速地恢复
供电。泥石流灾害方面,日本大阪大学的研究人员针对日本全国50多万处的泥
石流侵害点的现实情况,开发出了一款能够预测泥石流发生的AI系统。该系统
主要利用天气预报信息,分析降水量和降水时间,再结合安置在山体、河流中的
传感器数据,从而计算出泥石流发生的概率并预警。相比传统的监测预警方式,
这种AI系统能将泥石流灾害的预报时间从提前几分钟大大提升到提前几个小。
(4)网络安全技术突飞猛进
在社会信息化和网络化三十多年的发展过程中,网络安全技术伴随着网络攻
击的变化不断变革。在这三十多年里出现了网络攻击的三次浪潮,也随之诞生了
三代网络安全核心技术。其中,第一代技术是“查黑”;第二代技术是“查白”,
第三技术是“查行为”。第三代网络安全技术采取以空间换时间、以算力提战力、
以已知求未知策略,以尽可能全面的大数据采集为基础,以机器学习、人工智能
的行为分析为核心,从每天新增的样本、第三方报告等海量数据资源中,形成超
过百份的威胁和漏洞情报,通过在线或离线方式推送到客户侧的产品、服务、平
台。目前,360公司已经建成了比较完备的第三点“查行为”的核心技术体系,
推出了态势感知系统、威胁情报分析、安全运营平台等一系列解决方案,一定程
度上解决了互联网上网络信息安全的问题。
3人工智能在公共安全领域下一步发展趋势
人工智能在算法、算力(计算能力)和算料(数据)等“三算”方面取得了
重要突破,正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点,公共安全领域理论、
支撑技术也高速发展着,“人工智能+公共安全”最终将深刻改变各行各业和城
市管理。
(1)从感知、采集向理解决策转化
在感知和认知的部分,比如视觉、听觉、机器在一定限定条件下已经能够做
到足够好了。当然这些任务本来也不难,机器的价值在于可以比人做得更快、更
准、成本更低。但这些任务基本都是静态的,即在给定输入的情况下,输出结果
是一定的。而在一些动态的任务中,比如如何下赢一盘围棋、如何开车从一个路
口到另一个路口、如何在一只股票上投资并赚钱,这类不完全信息的决策型的问
题,需要持续地域环境进行交互、收集反馈、优化策略,这些也正是强化学习的
强项。而模拟环境(模拟器)作为强化学习生根发芽的土壤,也是一个重要的研
究方向。
(2)从事后查证、处置向事前预警前移
随着智能化技术的不断完善,主动应用和事前预警成为可能;人脸识别、异
常行为分析、人数计数、音频检测等智能化应用明显显示出公共安全将从事后查
证向事前预警前移的趋势,这些应用可以有效防止各类案事件的发生;视频浓缩、
视频摘要检索也全面提升了事后处理的效率和质量。此外,大数据应用下的云存
储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。公共安全
从传统模式大踏步迈入智能新时代,从1.0的“事后追溯”、“人防”为主升级
为“实时监管”与事前预防,“技防”为主。在技术层面上,事件的发现能力、
事件的分析能力、事件的研判能力、事件的处置能力、数据采集以及存储能力发
展,应急响应所需的数据要涵盖流量数据、终端数据、SIEM数据,并结合第三方
数据进行分析研判。
(3)从人海战术向“人工+机器人”转变
安防机器人安全性、便捷性、全面性和智能化的特性已经越来越受到市场的
肯定。安防机器人集成了视频、语音、气体监测、一键报警等多个系统,从仿生
视觉、听觉、嗅觉、触觉的角度对现场环境进行多维度、立体化监测。安防机器
人作为新兴产品,集传统安防行业众多技术于一体,它既可以协助人们完成重要
场合的监控保安工作,还可以实现数据收集,构成完整的监控系统,在安全性上
具备绝对优势。在巡检安防方面:由于智能巡检机器人在环境应对、性能强大等
方面具有人力所不具备的特殊优势,越来越多的智能巡检机器人被应用到安防巡
检、电力巡检、轨道巡检等特殊场所,并且轻松完成任务。安防机器人作为新兴
的产品,既可以代替人们完成重要场合的监控保安工作,还可以实现数据收集,
构成完整的监控系统,在安全性上具备绝对优势。因此安防机器人具备存在市场
的必要性。在反恐应急方面频繁爆发的恐怖案件对事前安防,事后防暴处置都提
出了很高的要求。反恐机器人将会在其中充当重要角,去为人们破解危险,打
击恐怖主义。此前,工业机器人主要替代重体力劳动和复杂劳动,以解决人力在
恶劣环境下作业的问题。未来,智能安防机器人应时代发展需要,为人们处理安
全防范事故将成为发展的重要趋势。
参考文献
[1]李德毅于剑.人工智能导论[M].中国科学技术出版社.2018年08
月
[2]:腾讯研究院、中国信息通信研究院互联网法律研究中心、腾讯AILab、
腾讯开放平台.人工智能:国家人工智能战略行动抓手[M]中国人民大学出版
社.2017年11月
本文发布于:2022-08-01 16:27:43,感谢您对本站的认可!
本文链接:http://www.wtabcd.cn/falv/fa/83/50861.html
版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。
留言与评论(共有 0 条评论) |