1 公安信息化发展历程
我国公安机关历来重视信息化工作，从上个世纪90年代初起步至今，我国公安信息化经历了起步、打基础、综合应用、大数据应用等4个阶段。
（1）起步阶段。1992年开始，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（CCIC）建设，主要管理在逃人员和被盗车辆。
（2）打基础阶段，信息时代。2001-2007年，金盾工程一期建设，基本形成全国联网，系统联网主要以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。
（3）综合应用阶段，情报时代。2008-2015年，金盾工程二期建设，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”的基础下实现用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。
（4）大数据阶段，知识时代。2016至今，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。
2 公安信息化建设与创新模式
（1）公安信息化建设模式：公安部制定相应的标准规范，部、省、市三级建库联网的模式；各业务警种负责本警种标准规范制定，科技信息化部门负责综合性的信息化标准规范制定；公安实战单位提出业务需求，由公安研究所、公司厂商开展技术建设与维护。
（2）公安信息化创新模式：目前已形成全警创新的氛围，基础技术向发达国家和先进行业学习，应用技术从向发达国家学习到逐步自主摸索；东部发达省份根据自身业务需求先做创新探索，西部地区向东部发达省份学习。
3 公安信息化工作面临的形势
改革开放后，人们的工作生活地从相对稳定不变向流动性变动性越来越大，全社会的发案率一直有所上升。公安工作也从开始的不适应形势需要，逐步改变传统工作方法转向了向科技要警力，以适应形势并进入社会治安防控阶段。
以2014年为拐点至今，全国刑事案件发案数逐年下降，主要原因是公安信息化建设已经开始适应社会形势的需要。2012年7月14日，公安部在广州召开“全国公安机关视频监控建设与应用工作会议”后，全国公安大力推进视频监控建设与应用，到2014年公共区域视频监控覆盖面大幅提升，其他公安信息化手段也越来越成熟和丰富，公安侦查破案和治安防控能力大大提升，传统的案件发案率大幅下降。
当前在视频监控薄弱的郊区农村，入室盗窃和电信诈骗案件数量多且难侦破，暴恐事件、报复社会为目的的极端犯罪偶尔发生。随着社会的进步，人民群众和公安机关对社会治安防控的要求进一步提升，如何能够扭转以打击为主了公安工作转变为以实时防控乃至提前预警预报的工作模式。
4 当前公安信息化工作存在的问题及原因探讨
公安信息化建设取得丰硕成果，有力支撑了公安各项业务工作。然而每个时代都有自己的历史使命和面临新的问题，当前公安信息化工作所面对的新问题及原因如下。
（1）信息化建设统筹和数据共享能力不足。我国信息化建设应用蓬勃发展，各政府部门、企事业单位、社会组织产生了大量的有用信息，各单位之间均有信息共享的需求，特别是公安对信息共享更为迫切，但是整个社会的信息化建设统筹不足、数据共享不充分。公安部门间信息壁垒还很存在，信息资源孤岛仍然存在。当前很多案件因为数据共享不充分而无法破案，由于数据不够丰富致使大数据预警对社会治安防范能力不足。
（2）公安信息安全问题凸显。公安信息网规模庞大，建设维护应用的人员多，身份复杂。有民警、辅警随意查询非工作相关信息，造成公民隐私泄露。由于公安民警不掌握系统数据库、中间件等核心工具的操作，建设维护人员多为社会人员，信息大批泄露的可能性更大、操作更为隐蔽。
（3）信息化建设应用机制不畅与创新模式乏力。当前存在比成绩就是比建系统多、做项目多的思想，重建设轻应用现象普遍，信息系统建设的同志负责越来越的系统，精力和能力跟所建设维护职责达到了边际成本。由于系统建设者自身能力水平不高，存在系统设计与应用不一致的现象。应用权限和信息安全的矛盾突出，为了安全，开放的权限不能满足工作需要，制约了信息化的应用。
（4）信息化应用能力跟不上技术进步的节奏。随着建设系统越来越多，民警对系统使用、系统间衔接又开始跟不上系统建设的步伐，有些地方对信息化技能的考核脱离实际。在系统建设维护上，掌握信息技术和公安业务的复合型人才缺乏，核心技术掌握在公安系统的极少，技术人才有流失现象。
（5）公安大数据应用探索跟不上形势，预警模型缺乏、研判能力不足。各级公安机关领导和民警对公安大数据的认识仅限于可查数据多的层面，缺乏对预警模型、研判数据模型的探索行动。公安实战业务部门能接触大量数据、懂公安业务，但是缺乏数据模型算法的理论知识，缺乏对事物规律探索的方法和经验。而有大数据理论基础、研究经验的公安院校老师和有工程实践技术经验的公司人员却接触不到公安业务数据和检测算法模型的行政手段，同时公安院校老师缺乏公安实战业务经验。致使目前仅仅有一些简单粗糙预警模型和研判算法，还不能有效指导实际工作，离智慧警务差距还很远。
5 公安信息化工作研究展望
（1）调整组织架构，适应形势需要。首先各级政府层面设置专管信息化的机构，以统筹整个社会及政府各部门的信息化建设规划、数据共享和应用归口管理。其次各级公安机关设置专管数据的部门，负责本级所有的数据获取、共享、提供实战服务。并利用公安院校的机制培育和留住公安信息化人才。
（2）理顺信息化建设应用机制。制定鼓励信息化做减法的机制，以提高当前系统效率、减少重复采集、降低系统复杂度为出发点，促进信息化应用水平。云计算与网络资源供给能力大幅提高情况下，县、市尽量少建系统，由全国统一建设具有共性的系统给各地使用。在信息应用权限上以“正常全部开放，不开放需说明申请”的原则，加强信息查询的监督，民警查询的人、车、物、案、事件简要信息实时推送给分管领导，定期汇总自动报送督察部门，做到给权利又把权利关在笼子里的目标。
（3）推进公安大数据建设与应用，实现智慧警务。随着信息化建设加强，打击破案初见成效，下一步加强开发预警预测的公安大数据技术应用，并用大数据对公安工作开展绩效考核提高工作效率。
（4）加强公安信息化教育培训工作。公安院校老师总结当前公安应用的信息化技术、技战法、信息化工作经验及规律编制教材，并在公安院校建设公安信息化实验室，为在校的公安专业学生提供良好公安信息化学习环境，让公安专业学生扎实掌握公安信息化基本技能和理论基础，从整个面上提高公安信息化工作的人才基本素质。同时参照执法资格考试，组织信息化管理部门、公安院校教师、公安实战一线民警编制统一信息化培训教材，设计考试认证等级，公安在职民警通过基本级别才能上岗、通过相应高等级别才能提拔机制，确保信息化应用技能不断提升，形成人才培养培训机制的良性循环。
（5）开展校局企合作创新模式。在技术人才培养上依托于公安院校及研究所与国内高等院校和相关研究所共同培育有自主管理本单位的数据模型算法、数据库、中间件、系统使用，确保信息安全。通过公安实战单位一线的应用需求和便利的检验手段，公安院校的理论指导和严谨的科学实验方法，公司企业的技术开发能力，结合三方优势，以大数据研究为突破点，由公安院校、公安研究所做好大数据系统理论研究，开展深度学习人工智能算法建模，进行数据挖掘分析；公司技术人员做好历史数据清洗标注、技术实现；再由公安实战单位根据算法模型进行实践检验，反馈结果；形成科学合理的创新体系。
公安信息化在打击犯罪、指挥调度、社会管理等公安工作作用大幅提高，实现了科技强警的目标。下一步大力推进校局企合作，发挥公安院校的作用，在确保公安信息安全的情况下，研发出革命性的预警预测大数据技术，全面提升社会治安防控能力。
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