移動警務成為必要輔助

不過，警務涵蓋的業務范圍包括交通、治安、消防、邊防、社區等多個警種，傳統的警務業務分割格局導致數據資源呈現碎片化和原始化，很難形成足夠的情報信息來支撐大數據分析研判及服務決策的需求。可以說，當前碎片化的信息分布狀態與及時高效決策的現實需求越來越不相稱，信息資源整合應用亟待突破。

由此可見，移動警務終端不但是公安大數據信息采集源，而且是一線警務人員警務處理最重要的助手，在公安大數據建設中具有舉足輕重的作用，因此，越來越受到各省公安機關的日益重視。實際上，早在2017年全國公安科技信息化工作會議上，公安部已經明確要求加快建設移動警務應用體系。目前，全國各地公安都在加快移動警務體系的建設，將公安信息化應用從桌面應用向移動終端拓展。

無論是智能前端設備(包括移動警務設備)，還是警務云平臺，采集數據的價值實現都離不開人工智能技術的融合應用。前端是各類識別與比對以及視頻結構化的實時處理，以在端側實現智能化，滿足前端場景應用在時延、功耗和性能方面的需求，而后端則是體現在基于多維數據的深度分析研判，相當于是作戰指揮中心。不置可否，結合人工智能技術，基于大數據的研判分析在偵破案件、預防犯罪、精確打擊以及輔助決策等警務工作中具有重要的實戰價值。

業界皆知，2018年開始，人工智能不再僅“紙上談兵”式強調概念和技術，而是加速與各個垂直領域進行融合。在安防行業，人工智能已經逐步進入業務實戰應用階段，作為最能發揮人工智能價值的領域之一，智慧警務在人工智能、大數據及云計算等技術融合的驅動下，呈現出新的發展特征。

近年來，隨著人工智能技術在安防領域應用的滲透，智能前端化逐漸成為一種發展趨勢，因此，作為一種終端設務，移動警務終端也逐漸走向智能化。移動警務的終端設備主要包括移動警務終端(包括人臉識別等身份認證、現場信息錄入與存儲等應用)、執法記錄儀、移動車載、警用穿戴設備以及移動警務平臺等。以移動警務終端的攝像頭為例說明，智能化攝像機頭可直接在端側將采集的視頻圖像進行識別處理，以在最短時間內實現視頻圖像的結構化處理，然后再將標注過的結構化關鍵信息上傳移動警務云端平臺進行研判決策，不但大大減少云端的工作量，更重要的是提升現場辦案的效率，更好的發揮移動警務的實戰價值。無疑，美國站群服務器 亞洲服務器，在人工智能加持下，這些移動警務設備能夠更好地推動智慧警務工作的開展，大大提升警務人員的業務實戰效率，而且可以警務平臺和上層公安信息系統無縫對接，真正實現全警信息化。