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目录

第一部分简述 2

一、概况 2

二、技术特色 2

三、功能特性 3

第二部分分析 4

一、行业基本概述 4

1. 公安大数据定义 4

2. 公安大数据背景 4

3. 公安大数据平台架构 4

4. 公安大数据平台主管部门 5

5. 公安大数据主要建设内容 6

6. 公安大数据结构 6

二、行业发展分析 7

1. 行业建设阶段 7

2. 行业发展现状 8

3. 行业市场规模 9

4. 行业需求与应用 9

5. *** 10

6. 领先企业 11

三、行业趋势分析 12

1. 行业相关政策 12

2. 行业发展规划 13

3. 发展机遇与挑战 14

第三部分总结 14

第一部分简述

一、概况

公安大数据平台面向刑侦、情报、反恐、科信等部门用户，以视频图像结构化数据为基础，整合公安自身业务数据、社会数据资源，分析挖掘数据价值，以人、事、地、物、组织为五要素进行数据建模，实现数据整合、信息共享、数据研判于一体的数据实战应用平台。

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二、技术特色

1、统一高效的平台通过全方面的体系架构，实现从数据汇聚、数据清洗、存储、计算，到数据的碰撞、分析、研判、挖掘，最后到业务应用，形成一体化的统一、高效、便捷的大数据平台。

2、开放的架构设计平台采用云开放式架构，可加载第三方算法，结合自有知识产权的优化并行加速查询引擎技术，支持并行计算、按需使用、动态分配、分布式部署的方式，实现更高效的存储、检索与计算分析。

3、强大的资源整合能力平台参考行业标准规范、国家标准规范建立数据标准规范体系，实现对不同结构的数据、不同主题的数据的统一整合。结构化数据由分布式数据库系统进行存储和处理，大规模非结构化数据存储服务采用视频图像云存储，并同时建立结构化特征。通过整合各种类公安自身业务数据、社会数据、视频图像数据，形成基础信息资源库、主题库、专题库，为各类应用提供数据种类丰富的数据支撑。

4、大数据分析能力通过汇聚技术和数据清洗转换技术制造出高质量的数据，配合Hadoop、Spark等先进的技术架构，并基于互联网云计算、云存储、云检索技术，充分利用分布式并行计算技术，建立起强大的大数据分析能力，保障公安业务。

5、深入的数据挖掘基于大数据分析技术，实现对海量数据的深度挖掘和应用，通过统计、数学、深度学习等技术把数据分类、聚类、关联、预测，可以管理海量数据中隐藏的数据，对隐藏在数据中难以被发现的内在规则进行梳理，并从中提取潜在的有价值的信息。

6、贴近公安用户以公安实战案例为基础研发数据分析模型，包含可视化智能轨迹分析查询、异常活动人员研判分析、智能统计分析、警情动态监测及预警分析、智能情报检索等功能，完全贴合民警日常办案所需，短时间内即可产生明显成效。

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三、功能特性

1、“云搜索”基于云计算智能搜索技术，对海量数据进行横向关联与查询，实现人、事、地、物、组织的无缝对接和立体式展现，搜索方式支持精确检索、模糊检索、组合检索、二次检索，速度达到千亿级数据查询秒级响应。

2、“超级档案”分别对“人”、“车”、“案事件”建立单独的全息档案，其中“一人一档”包含人员基本信息、标签信息、重要标识号、时空轨迹、关系图谱等数据。超级档案有效协助办案民警对于各类信息的全面掌控及动态跟踪。

3、碰撞分析通过对不同来源的数据进行分析、时空碰撞，选取不同时空位置进行碰撞比对，从中筛选、查找出嫌疑对象。轨迹预警，多区域碰撞

4、轨迹刻画查询目标人员在一定时间范围内的活动轨迹，并在电子地图上动态展示，可展示目标人员的跨域轨迹、市内轨迹、人脸轨迹。通过对人员的轨迹刻画可以精准地把握对象的活动路径，从而辅助案件的研判工作，确定嫌疑对象。圣战可以任意锁定，防恐怖，少数民族聚居区

5、关系分析展现人员在一定时间内的关系圈，如同户籍、同住宿、同上网、汽车同行、火车同行、飞机同行等关系，直观展现出与目标人关系密切的相关人，进而挖掘出潜在嫌疑同伙。关系挖掘，两人关系查询.

6、布控预警以单条件或布控库通过大数据分析，利用多种属性（如人脸抓拍、卡口过车、WIFI采集、住宿登记、上网登记、出行记录）的数据对嫌疑对象进行布控，形成多维度布控的“电子防线”。

第二部分分析

一、行业基本概述

公安大数据定义

公安大数据就是公安机关的信息系统，完善了海量的大数据，可以帮助公安机关办好各种事务。大数据战略的根本目的，要提升公安工作智能化水平，以机器换人力、以智能增效能，最大限度地释放警力、提高公安机关核心战斗力。 加快推进数据流、业务流、管理流融合，善于从海量的数据资源中挖掘内在价值，善于以大数据应用助推警务机制变革，积极构建以大数据智能应用为核心的智慧警务新模式，不断提高公安工作智能化水平。

公安大数据背景

全国公安大数据工作领导小组是2018年1月公安部成立的一个工作领导小组，该工作领导小组的主要职责在于以大力实施公安大数据战略，确保到2020年公安信息化建设取得重大进展、维护国家安全和社会稳定能力有大的提升。

成立全国公安大数据工作领导小组的主要目是实施公安大数据战略，提升公安工作智能化水平，以机器换人力、以智能增效能，最大限度地释放警力，最终提高公安机关核心战斗力。

各级公安机关在推进信息化建设、大数据应用上做了大量探索实践，在一些方面取得了显著成效，有效提升了公安机关战斗力，但公安信息化建设应用中存在的分散建设、重复投入、信息壁垒等问题越来越突出。

公安大数据平台架构

目前结合大数据的概念和公安的视角，公安大数据是指需要先进处理模式进行采集、治理和应用的，基于泛在网络并以人为核心的全部实体及时空关系的数据集合和信息资产。这一定义指出了公安大数据与传统数据集合的区别，体现了公安大数据动态、鲜活、全类型和泛在的特性。

公安大数据平台是指基于云计算平台构建的基于全警采集、全警共享的统一的大数据平台，为实现智慧警务提供核心支撑能力。其平台分为接口数据层、数据汇聚层、数据库资源池、共享服务层、数据应用层、门户层六大层次。

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数据来源：前瞻产业研究院

公安大数据平台主管部门

我国公安大数据相关业务主要由十一局（网络监察局）和十二局（行动技术局）负责。十一局主要涉及互联网数据监测业务，以互联网数据收集、监测和分析为主；十二局主要涉及移动互联网业务，其职能专门为其他警种提供强大的技术支持，包括追踪、监听、定位等。

这两个部门是公安部数据量最大的部门，涵盖互联网流量和移动通讯的线上线下数据，未来公安大数据平台的建设也主要由这两个部门承担。而十一局和十二局相关的涉及企业，必须进入列装名录，才有资格提供产品参与招标。

公安大数据平台主管部门

/数据来源：前瞻产业研究院

公安大数据主要建设内容

目前，公安大数据的概念逐渐得到明确，应用范围逐渐得到拓展，大数据应用平台也在众多省市地区的公安机关系统逐渐建立。公安大数据主要建设内容包括警务云、警务大数据平台建设、大情报系统建设、公安信息资源服务建设、网警综合平台建设和技侦大数据平台建设。

公安大数据主要建设内容



细分领域

介绍



警务云大数据

在保证数据安全的前提下，把各种警务信息资源融合为警务大数据，通过云计算、大数据、人工智能、机器学习、模式识别等核心技术对警务数据进行深度挖掘，以便为治安防控、交通管理、打击犯罪、服务群众等各种警务工作服务。



大情报系统

大情报系统建设以公安工作自身特点为立足点，通过有序整合公安内部资源，充分挖掘和运用外部社会信息，最大程度地实现信息互通和资源共享，最大程度地将信息资源转化为公安情报，为公安工作达到“快速反应、协同作战、精确打击”的目标提供有力的科技支撑。



公安信息资源服务

在整合公安内、外部信息资源的基础上，以大数据管理分析技术为支撑，以海量数据整合、数据质量监测、数据分析挖掘以及数据共享服务为主要功能，按照统一的访问授权体系提供数据资源目录服务，数据质量检测服务，数据查询、比对、检索等服务接口以及公安云搜、综合查询等应用，从而实现公安海量信息资源统一共享服务，充分发挥公安信息资源价值。



网警综合平台

依托大数据优势，构建大数据及网络安全综合防御体系，建立网络及数据安全监测中心，严厉打击各种网络违法犯罪。



技侦大数据

运用现代互联网和大数据技术，对已经发生或尚未发生的犯罪行为进行信息收集、调查、分析，以实现揭露、证实、打击和防控犯罪的目的。





公安大数据结构

公安大数据打破数据烟囱，全警采集，全警共享。传统大数据平台基于烟囱式架构，信息孤岛现象严重，各单位系统结构各异，数据仓库建设不一致，导致数据无法共享，无法解决区域联合。现阶段趋于数据融合，推进数据共享，对全国各级公安机关开放使用，推进全国公安大数据有机整体建设。

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二、行业发展分析

行业建设阶段

1992-2000年处于起步阶段

开展公安人口信息、交通管理信息、公安边防口岸及出入境管理信息、通信保障、指挥调度等系统建设，启动犯罪信息中心（ccc）建设，主要管理在选人员和被盗车辆.

2001-2007年处于打基础阶段

“金盾工程”一期建设，于2003年正式启动，2006年如期完成竣工。一期工程统一规划并建成了23个应用系统和8大信息资源库，各地根据公安业务需求还建设了一些应用系统，比如警务信息综合应用平台、执法办案系统、旅馆业管理系统等，在治安综合管理、打击违法犯罪、维护社会稳定、服务社会大众等方面发挥了巨大的作用。

“金盾工程”一期基本形成全国联网、系统联网主要与上下级条线系统联网为主，实现公安业务无纸化、业务流程信息化，以记录警务工作信息、缩短信息交流的时空为主。

2008-2015年处于综合应用阶段

“金盾工程”二期建设，于2008年开始，2015年竣工。二期工程不仅是公安工作服务于现代经济建设与社会发展的迫切需要，现代执法工作、打击犯罪活动和保障经济建设的迫切需要，也是维护国家安全与稳定的一项重大措施，对我国民主与法制建设将产生积极而深远的影响。

“金盾工程”二期提倡“条块结合，以块为主”的信息共享模式，解决条线之间数据不共享的问题，在“全警录入，全警共享”的基础下实现信息化提升执法规范化和情报综合研判，实现信息引领警务改革。

其中2014年中央网络安全和信息化小组成立，金盾工程三期投资超百亿元。三期的目标是通过综合系统的应用实现“流程再造”，全国联网。

2016年至今处于大数据阶段

随着公安获取信息越来越方便，信息量越来越大，数据种类越来越丰富，公安工作从事后侦查走向事前防控，事中预警，预测警务成为当前探索的热点，公安信息化进入了云计算大数据阶段。

大数据阶段推出平安城市管理系统方案，平安城市是一个特大型、综合性非常强的管理系统，不仅需要满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，而且还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，同时还要考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。2005年8月，为了以点带面，公安部进一步提出了建设“3111试点工程”，选择22个省，在省、市、县三级开展报警与监控系统建设试点工程，即每个省确定一个市，有条件的市确定一个县，***或街区为报警与监控系统建设的试点。

行业发展现状

公安大数据也就是警务大数据，是指在警务活动的各个环节中，充分利用现代信息技术、信息资源和环境，建立信息应用系统，使信息采集、流转、传输、利用集中高效和信息资源优化配置，来不断提高公安工作效率和水平。我国高度重视公安大数据的建设，以国家开展的“金盾工程”为开端，从金盾工程建设至竣工，公安部对其中的重点项目和多个二类项目进行标准的配套建设，从数据代码、功能要求、交换标准等方面进行规范。这些标准的出台和实施，为公安大数据的规范建设与高效发展奠定了坚实基础。

随着大数据技术的普及和应用，“大情报体系”建设需要对数据的大开发，通过使用挖掘算法对海量数据进行分析和建模，挖掘出各类数据背后所蕴含的内在的、必然的因果关系，进而判断出某一事件发生的概率、科学预测其发展趋势，以此来服务打防管控等警务工作。

布局22年，公安信息化建设进入大数据阶段。1998年开始布局信息警务，22年来，汇集海量信息，内外部数据达到数百亿条，公安信息化正处于从建设阶段转向应用阶段，海量信息数据将助力于智慧警务，实现预警预防预测。

行业市场规模

我国目前公安大数据行业市场规模大约为350亿元。广东、福建、江西、江苏、贵州等东南省份公安大数据项目落地速度更快，其中XX省为公安大数据建设大省，建设项目领先其他省份，XX省智慧新警务大数据一期项目为3697万元，XX省公安大数据二期项目为1.595亿元。假设省级平均投入资金一亿元，地市级投入3000万元，区县级落地更慢，投入1500万元，预计当前公安大数据行业市场规模约为350亿元。预计2020、2021年或将迎来各省份公安大数据项目放量，行业市场规模增速高。

公安大数据市场规模估计



　

渗透率

单位投入金额（万）

市场空间（亿）



省级（34）

0.9

10000

30.6



地市级（333）

0.8

3000

79.92



县级（2856）

0.6

1500

257



合计

367.5



根据公开资料整理

行业需求与应用

（1）大数据在公安交警方面的使用

数据和信息是执法工作中制定战略和决策的基础。公安机关在社会管理中，通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，交警部门可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些数据对于分析预测重大群体性事件非常重要。

（2）大数据在警务预测的应用

凭借海量的数据信息和专门的数据挖掘技术，公安机关可以进行数据驱动的警务预测。技术人员从海量的案例信息、社会资源信息中提取有效数据，结合时间、空间、人文地理等要素进行加工分析，找出暴力犯罪、恐怖袭击、恶性群体性事件等各自的发生要件，总结出各类案件发生的要素特征，根据这些要素特征建立相应的预警模型，如当地实际情况的各项指标趋近临界值，表明可能会引发相应的治安风险。公安机关可根据预警及时调整和部署警力，将恶性事件及时地消除、化解在萌芽状态。

（3）公安大数据与犯罪防范的应用

公安机关可以利用“大数据”来防范电信诈骗。电信诈骗是当今社会的一大顽疾，如果公安机关、电信部门、银行、互联网等各方摒弃利益纠结，共享各自的“大数据”，那么最大限度地杜绝电信诈骗是完全可能的。我们融合这些“大数据”的信息进行关联挖掘，找出电信诈骗相关性的数据因数，然后建立动态监控模型，那么一旦相关数据出现，公安机关根据数据链就可以快速找到诈骗犯罪嫌疑人。

***

2016-2020我国公安大数据建设项目共分布在全国28个省、直辖市和自治区内。其中，XX省为公安大数据行业大省，建设项目数量最多，达到38个，占总项目数量的15.45%；XX省紧随其后，建设项目36个，占比14.63%；河南、江苏、江西、XX、贵州、广西、**_*建设项目也较多，均在10个以上；而浙江、陕西、青海、**_*公安大数据建设较为落后，建设项目在5个以下。总体来看，行业呈现发展建设区域不均衡的特点。

我国公安大数据行业主要竞争主体可分为五类。一类是以中国电信、中国移动为代表的国有通信企业；第二类是以浪潮软件、美亚柏某某和XX三汇等为代表的大数据、云计算等技术、产品与服务提供商，该类企业在我国公安大数据竞争市场上占主流地位，数量较多；第三类是以华为为代表的技术先进，综合实力雄厚的设备供应商；第四类是综合实力雄厚的互联网企业，例如腾讯、阿里等，该类企业通常以与第二类主流厂商合作的形式参与市场竞争；最后一类是公安部直属科研单位，例如公安部第三研所、公安部第一研究所，该类别竞争主体具有特殊性，一般以服务公安为主要目的，市场竞争属性较小。

公安大数据行业竞争主体核心竞争力情况



竞争主体

核心竞争力



国有通信企业

背靠政府，具备资源优势，客户群体大，资金实力雄厚。此外，在渠道上，国有通信企业的渠道种类、数量繁多，对不同渠道的掌控、管理力度也较好，具备一定的渠道竞争优势。



专业供应商

专注于公安系统具备业务的数据化、信息化。因为公安内部部门多，***专注于公安大数据行业或行业内某一领域，对具体业务内容的理解较深。此外，多数企业具备较强的市场营销和渠道渗透能力。



设备供应商

公安大数据建设的第一步往往是基础设施建设，因此设备供应商在生产链上的地位较重要，厂商容易占据主导地位。



互联网企业

具备雄厚的资金实力，完善的供应链布局。***市场资源丰厚，汇聚来自国内外的顶尖人才，技术实力雄厚。



公安部直属科研单位

公安部直属科研单位主要肩负着科技强警的重任，因此市场竞争属性小，专心科研事业，在警务信息智能感知、警务数据安全共享、违法犯罪监测预警等优势研究领域有着长期的积累，凝聚了一大批优秀的科技创新人才。





领先企业

目前，我国公安大数据市场内较有影响力的企业主要有美亚柏某某、烽火星空、锐安科技、天源迪科、兆物网络等。其中，美亚柏某某是行业龙头，占有较高的市场份额。烽火星空、锐安科技、天源迪科、太极股份都是老牌大***，入行多年，大数据专业能力高。

公安大数据主要企业



公司名称

主要产品

竞争力分析



美亚柏某某

司法大数据平台、城市公共安全平台及海关、市场监管、涉税评估等领域的大数据解决方案

2015年由取证业务跨到大数据业务，深入把握警种业务需求，以取证数据为基础，收购下游企业，具有专业公安大数据能力



烽火星空

烽火大数据平台FitData

大数据国家队，具备完整网络监控资质，基础雄厚，每天处理万亿条数据



锐安科技

Ayena数据中心平台、网信大数据

大数据生态联盟，公安部第三研究所控股



天源迪科

公安大数据警务平台解决、交通大数据解决方案、出入境管理解决方案

25年公安行业经验，“业务咨询+顶层设计+解决方案+落地服务”



太极股份

公共安全警务大数据、警务应急指挥、雪亮工程

中国电科旗下唯一***，布局网安天下，传统数据头部企业



银江股份

打造智慧城市，城市大脑、司法大脑、交通大脑、健康大脑等多种领域的大数据解决方案

城市大脑运营商，中国创业板第一批上市的28家公司之一，拥有强大的企业研发中心和技术实力



根据公开资料整理

三、行业趋势分析

行业相关政策

公安大数据相关政策



日期

政策

内容



2015年6月

《公安部关于大力推进基础信息化建设的意见》

基础信息化是提升公安基础工作水平的基本途径，是全面深化公安改革、实现警务转型升级的重要载体。要更新理念、创新机制，大力推进大数据、云计算等前沿技术应用，进一步提升公安工作信息化水平



2017年4月

《公安科技创新“十三五”专项规划》

建成高水平公安科技创新人才队伍；促进技术与装备应用的智能化、数据化、网络化、集成化、移动化；提升公安工作智能感知、立体防控、快速处置与精准服务能力；推动风险防控从被动响应向主动预防的转变、指挥决策从经验驱动向数据驱动转变、安全治理从人力密集向科技集约转变、侦查破案从遁迹追踪向精准发力转变

内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 应的犯罪信息数据挖掘。

2、开发数据挖掘智能软件。数据挖掘就是从海量的数据中用一定的算法分析计算，得到我们所需要信息和知识的过程，可以在保证时效性的前提下对更加庞大的数据样本进行分析，使结果更为精确。在街景的海量监控视频中，犯罪分子留下的踪影也许只有几秒钟。对于海量犯罪信息的分析研判，仅仅依靠人工是难以做到的，且不说人工在工作量和工作强度上难以胜任，即使分析了大量的数据，其结果的时效性和准确性也是难以达到要求的，但计算机数据挖掘可以使这个问题迎刃而解。选择恰当的算法可以在极短的时间内分析人工无法完成的海量犯罪记录数据。

3、加强数据分析人才的培养。一是机构要健全，配备专门人员从事警务“大数据”工作，统一规范，职能明确。二是加强有关数据分析技术的培训，使先进的信息技术与公安业务融合。三是培育“大数据”警务团队的创新文化，使警务情报紧跟“大数据”时代的步伐。

总之，“大数据”时代已经撼动了世界的方方面面，已经形成了公安大数据解决方案、铁路物流云解决方案、水利行业解决方案，充分利用数据时代信息技术，积极创新公安警务信息管控的新模式，是公安机关提升工作效率的重要途径。

2021年1月22日

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