| 标题 | 让政务充满AI |
| 范文 | 沈贝伦 从用户需求中寻找技术，落地应用，准确地应用到各行业中，并通过“115+N”智慧政务模式，推进政务大数据治理和政务大脑建设。 中奥科技有限公司成立于2008年，是国内领先的政务运营服务商，主要定位于警务、交通、公共安全、工商等行业，我们从一家传统的软件开发、软件服务的公司，逐渐转化为一家大数据平台建设和政务数据运营公司，同时在人工智能领域研究方面也具备了一定基础，并在智能系统建设方面进行了投资和运营。 目前我们开发了超过200个政务系统。我们也制订了800多项行业数据标准，目前我们每天每一秒钟需要处理五万多条数据，我们所处理各省数据超过千亿。在2016年公司承接了整个G20峰会的数据分析、安保调度等服务，并为G20峰会提供12个核心系统。 公司的三大业务领域包括智慧警务、智慧交通、市场监管。在2010年时，我们承接了某个城市的智能交通的塔口建设，每天处理数据超过1000万条，在2010年时，整个智能系统的架构是以IOE为核心，但是我们发现在处理数据时，如果运用传统的架构没办法处理庞大的数据量。在2013、2014年，我们在智慧警务方面取得了技术突破。在2016、2017年，我们的用户提出，除处理机动车牌照方面，能否处理车型、汽车颜色、汽车标签以及驾驶员行为等问题？最终我们发现人工智能、机器学习能够解决上述问题。我们一直在反思，是技术驱动用户去改变？还是从用户需求中寻找技术？我们在不断摸索中把自己定位成从用户的需求出发寻找技术落地的企业。 所以我们也总结了一些新型技术和手段，推出了一种新型的智慧政务模式，名为“115+N”。我们对115的模式提出了三众原则。第一，众能，强调这些基础设施如何应用。第二，众数，是以数据服务为核心，包括了标签、关系、模型、计算、研判等。第三，我们开发了众智平台和众享平台，而N就体现在众享平台中。目前警务、交通、工商、司法、检察等一系列的政务都可以在“115+N”的模式中进行操作。在警务中，第一，我们与互联网厂商、传统的IT架构厂商等进行了深度合作，并在数据汇集和资源方面制定了一些规则。第二，在数据治理方面，政务领域的数据标准没有取得显著的效果，所以在该领域我们利用了包括大数据、机器学习、深度学习等技术，帮助用户做好数据治理工作。同时我们建立了标签中心、预警中心、日志中心、关系中心、轨迹中心等五个警务服务，把数据标签化、关系化，并建立数据体检预警。在智慧警务方面，我们尝试了新的突破。我们针对各警种的不同推出了智能算法，包括情报类、治安类、重点人车类、交通专题类等。 AI在政务中应当怎样应用？我们在杭州全城1000多条道路中，挑选了15%～25%具有典型意义的路口和路段进行了数据筛选，大概每天会处理100万～200万张的图片。现在城市对货车的管理非常严格，都会给货车派发通行证，通行证怎么保证车辆没有闯入非通行证所规划的路线？可以通过对图片的二次分析以后得出数据，在第一时间内推送給前方路面交警，并对车辆进行管控。 我们与国内顶尖企业合作过程中发现，在应用落地时，其质量远达不到时代需求，所以我们用了六个月的时间与合作伙伴协商我们所能提供的服务，我们每天需要利用一千多万图片对机器进行训练和图片标注，帮助企业进行模式识别、深度学习，同时我们也进行了大量的模型运算，目前我们的图片识别率已经提升到60%以上，基本上达到了能够实战水平。同时我们推出了可疑车牌分析，来协助交警利用这些手段来保障交通安全。 在2014年，用户提出，如何预防犯罪的发生。能否通过现在的案件和数据进行危害评估，所以我们通过大量的数据采集和分析，进行了计算评估，并利用深度学习和机器学习手段，进行案件预测，并取得了良好的效果。 我们利用包括机器人、无人机等技术手段，使警务行业或公共安全行业得到迅速的发展。在公共服务中可以利用简单的交互和触摸形式，改为机器安防、巡检和服务的形式，以及在交通高速公路事件的管理过程中，可以用无人机到现场勘察情况。我们准备与一些厂商紧密合作，开发智能眼镜。目前警务人员在出警时，所携带的装备非常多，如何解放警务人员的双手？ 我们开发的智慧眼镜，可以进行动态识别。在交通领域，我们与阿里巴巴也有非常广泛的合作，并把一些更先进、更有效的技术加以利用。在几年前，杭州的交通其实非常拥堵，在全国的拥堵排名上位居前三，这几年通过各项技术手段以及多次对道路进行大量改造，包括拥堵分析、指数发布，以及事件的管理发布等，进行了大量研究，目前整个杭州的交通拥堵得到了明显的改善。 结合去年我们进行的G20峰会安保工作，我们推出了对重大活动的安防解决方案，在2016年6月我们开始进行大量的推演和预案准备，对采集回来的数据进行优化，包括路线优化，行车时间点优化，如何行车和控制时间点，都通过了“115+N”的政务平台，来完成重大活动安保工作。 （根据演讲内容整理，未经本人审核） |
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