協作式公共安全

華爲是推動公共安全機構擁抱數字化轉型的先驅者，2016年我們提出了“協作式公共安全”的理念。本質上，由於公共安全面臨的不斷演變的威脅似乎正在加速，同時運作上的挑戰也在不斷惡化，各機構已經無法獨自高效地應對這種威脅和克服挑戰。現在與以前不一樣了，各機構之間需要更多的協作，甚至跨越城市和國家。爲了更好地實現公共安全的使命，AI等最新、最領先的數字平臺技術被允許引進到新的組織、過程和服務中。更重要的是，與數字共享經濟一樣，各機構需要利用數字平臺來將服務延伸到社區，並在面對威脅時在預防、偵測、應對和復原上共同協作。2017年，華爲發佈了一系列的C-C4ISR平臺能力和解決方案，來使能協作式公共安全。

令人振奮是，最近看到很多諮詢和技術公司，甚至是公共安全機構，都在推動公共安全數字化轉型的需求。

公共安全數字+AI的應用場景：7A理論

對於許多機構來說，數字化轉型似乎是奢侈和不可達的。但是隨着未來趨勢的變化，要麼轉型，要麼面臨數字化瓦解。公共安全機構需要加快採用協作式公共安全。

那麼，數字平臺+AI是加速公共安全數字化轉型的答案嗎？短期來說“是的”。但是在一個機構真正從數字平臺+AI實施中受益之前，有太多的噪音，甚至是混亂。爲了使數字平臺+AI的實施變得可行和有收益，我們需要從不同的角度開始研究。首先，從技術角度看，AI可以在不同的技術層面發生，在互聯網上，人們可以在公共安全中找到許多關於使用數字平臺+AI的文章，但往往過於規範。而在不同的公共安全機構（尤其是跨國家的）之間，通常當地法律、組織、程序、官員、技術系統和預算等等都是不同的，唯一的共同點就是他們的使命。

因此，我們需要的是一個可操作的場景的通用框架，供不同的公共安全機構參考，根據當地法律、組織、程序、官員、技術系統和預算等，以及更加重要的——他們的要求和期望的結果，來規劃其AI路標線路圖。我建議在公共安全AI平臺用例中使用如下這個7A的框架。

該框架並不代表公共安全機構需要在開始實施AI平臺應用時強制性執行這7步流程，也不代表這些功能需要按順序進行，然而，它確實從“分析、識別”到“自治”，將AI平臺能力按實施的難度進行了排名：

• Analyze（分析、識別）：最基本也最容易實現，從分析文本數據和照片到視頻再到音頻，甚至傳感器數據。此類分析應對正在分析的數據項創建文本轉換，以便描述和標記。
• Automate（自動化）：公共安全涉及大量的例行程序，可以通過AI平臺能力自動完成。例如，每日犯罪報告的生成、根據技能部署人員、犯罪現場照片的分類、調查事實總結的公佈，以及車輛的分配等。
• Assess（評估）：這就是AI平臺實施開始變得有趣的地方。這種能力超出了單點數據項的分析，涉及到對全局的評估。此評估不止是要知道發生了什麼事、何時發生的，還需要定位事發原因和如何發生，例如爲什麼在同一個社區內會發生一系列類似的罪行。
• Augment（決策支持）：雖然幾乎所有的公共安全工作都根據法律運作，一線人員時常需要通過其現場評估、知識和經驗來做出許多決定。這就是爲什麼在一些行業中，AI通常被稱爲增強智能（Augmented Intelligence）。這是對人類智力的補充而不是替代，是幫助人類在他們正在執行的任務中變得更快和更聰明。例如向有關官員提供日常犯罪多發地區和過去犯罪分子的存在，以便他們做出決定。
• Assist（助理）：指人類有一個AI平臺作爲助手，很可能用自然語言進行交流。使用“決策支持”裏同樣的例子，該助理可以根據優先事項、緊急派遣和成本效益分析，向警員建議巡邏路線、途徑地點和檢查人員。
• Anticipate（預知）：利用AI平臺能力來預料和預測事情，包括犯罪、騷亂、災難和交通事故，甚至懷疑嫌疑人的下落。
• Autonomize（自治）：還不是好萊塢的Robocop（機器人警察），而是一個系統平臺，包括軟件應用、無人機、車輛和機器人，在沒有或很少人類干預的情況下自主運作。

這7個A的模型可作爲公共安全機構的一個可操作用例的通用框架，供公共機構在構思其AI應用時參考。

圖1 公共安全AI平臺的7A框架

AI平臺建設的7個關注點

AI的到來爲全球公共安全帶來了新的契機，甚至已成爲變革力量顛覆了公共安全原有的業務模式。目前，華爲已經在100多個國家、230多個城市部署了公共安全解決方案，其中越來越多的城市已經引入了AI技術。

當然，AI平臺的建設不僅僅是一個ICT項目，一個機構需要從願景和實施路線圖開始——大處着眼，小處着手，使用上述7個A的框架來確定需求和預期結果的優先順序。特別是需要研究AI平臺的技術實施問題，這包括如下7個部分。

• 互聯互通

雖然容易被忽視，但互聯互通是至關重要的。就像人類在大腦做出決定之前通過5種感官收集“數據”一樣，AI平臺需要所有不同的數據源以便更好地處理。互聯互通，尤其是移動無線連接，對於AI平臺向設備傳輸指令也很重要。

華爲擁有最完整的連接技術，包括有線和無線連接，可連接各種數據源，以及業界最大的PB級核心路由器，可管理大量快速數據。

圖2 華爲完整的連接技術可連接各種數據源

• 大數據平臺

AI平臺可以通過基於規則的硬編碼或機器學習來實現。機器學習又是通過決策樹、推理邏輯或深度學習等方式進行學習。所有技術的共同點都是需要大體積、高速度和多樣性的數據——即大數據。

華爲FusionInsight平臺提供完善的大數據服務，包括Hadoop、Spark、Flink以及LibrA。除此之外，針對公共安全行業，FusionInsight自有200+數據分析模型/算法，可輔助ISV和客戶迅速開發行業應用。該平臺主要提供4種場景：數據量大和時延要求不高的離線和近線計算（如串併案分析、嫌疑人員關聯信息分析）、時延要求適中的內存迭代計算（車輛實時軌跡查詢）、時延要求高的實時流計算（如人員/車輛實時布控），以及大量結構化數據分析（如特定時間或地點的人員或車輛查詢、信息的多維碰撞比對）。

• 算力

大數據需要很大的計算能力。AI平臺本質上是數據驅動的，需要準確而又快速的計算輸出。並非所有硬件和系統都是平等創建的，使用華爲的專用硬件平臺——集成數據壓縮卡FPGA和加速卡NVMe SSD，在降低30%存儲成本的同時可提高約47%的計算性能，可更好地支持前面提到的4種場景。

除了華爲在硬件平臺上的創新，FusionInsight大數據平臺還可以運行華爲的雲技術，實現更好的資源共享（計算、存儲和網絡），輕鬆實現按需靈活的自助服務。

圖3 華爲專用硬件平臺具備超強計算能力

• 使能平臺

在某種程度上，AI平臺能力受到一個人想象力的限制，公共安全機構可以利用7A框架來概念化這些平臺能力並確定其優先級。我們需要一個使能平臺以便更快地開發AI平臺能力，而不必擔心硬件的集成和性能，不需要尋找和連接數據源，甚至可以使用通用組件而無需寫代碼。這就是爲什麼華爲擁有一系列C-C4ISR平臺來使能協作式公共安全。

這些集成了合作伙伴應用程序的平臺不僅適用於大城市，也適合成千上萬人口不到100萬的中小城市。不僅這些中型城市的安全很重要，同時我們也需要訪問所有級別的數據，以便爲高效的AI項目提供更準確的見解，這就是華爲給這些中型城市提供集約型平安城市（Safe City Compact）解決方案的原因。集約型平安城市也可用於不同的場景。

例如在肯尼亞，基於可視化關鍵通信和AI技術的平安城市解決方案，幫助警方將響應時間縮短了60%、全年社會犯罪率同比下降46%，整體安全形勢的改善也帶動了當地旅遊業快速回暖，2015～2016年肯尼亞的旅遊業收入增加了14%；在毛里求斯，AI使能的智能視頻雲解決方案將極大提升公共安全事件相關的視頻分析效率，同時協助優化交通管理、減少交通事故；而在巴基斯坦，以圖像智能識別技術爲基礎的平安城市解決方案，助力巴基斯坦建設了汽車車牌識別系統，白天識別率達90%。系統啓用以來，案件處理時間從45天縮短爲2天，事件響應時間從30分鐘縮短到10分鐘。

圖4 華爲C-C4ISR平臺使能協作式公共安全

• 網絡安全

隨着數據量的增加且大部分是敏感數據，公共安全機構必須採取額外的預防措施來保障網絡安全。任何數據泄漏一定會破壞隱私保護、降低公衆信心。最糟糕的是，數據操作可能導致不良甚至是錯誤的AI結果。華爲非常重視數據安全問題，並制定了一系列網絡安全戰略和措施，尤其是引入了IBM制定的產品開發流程，來保證華爲產品的網絡安全。從產品概念到產品開發再到生命週期維護整個流程，我們都會進行獨立的安全驗證。此外，華爲還開發出基於AI的一體化安全方案來發現、預測和降低網絡風險。

• 持續創新

人工智能是一個旅程，其核心能力和產品技術的領先都離不開紮紮實實的投入，目前華爲在研發上投入的人員已達8萬多人，近10年來投入的資金累計已達到3940億元人民幣。不久前，華爲推出了兩款與AI相關的產品：軟件定義攝像頭和意圖驅動網絡。

• 行業生態

AI平臺的實施不能僅僅依靠一家公司，而需要一個完整的生態系統。這種實施需要遵循開放的標準，以確保沒有供應商鎖定和關聯操作。華爲很高興支持並參與了30多個標準組織，擁有1000多個合作伙伴在華爲的數字平臺上提供應用。這些合作伙伴由華爲在世界各地的OpenLab提供支持。

作爲領先的ICT公司，華爲的能力包括完整的AI平臺和全棧式的數字平臺能力，涵蓋從終端、互聯互通到雲平臺的全場景，包含：

• 基於統一、可擴展架構的系列化Ascend芯片；
• CANN芯片算子庫和高度自動化的算子開發工具；
• 獨立的支持端、邊、雲協同的統一訓練和推理框架MindSpore；
• 應用使能：提供全流程服務（ModelArts）、分層API和預集成方案，例如C-C4ISR功能背後的公共安全解決方案。

同時，有6000多名專業人員直接支持華爲的公共安全業務，包括許多具有一線公共安全運作經驗的專業人員，對我們在設計AI實現架構方面有很好的幫助。不僅僅是技術架構，還包括業務架構、數據架構和應用架構。