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1、“互联网+”背景下的数据运营服务的转型升级 1 2 3 全国报警运营服务的发展概况 报警运营服务的技术应用创新 报警运营服务的国家政策环境 目 录 管理规范 汇报思路框架 一 全国报警运营服务的发展概况 政策法规：保安服务管理条例； 总量规模：至今约6000家保安服务公司（近四成是民营企 业，近6成提供联网报警的技防服务），约500万保安员； 企业性质：国有、民营、外商独资、中外合资； 服务区域：绝大多数以本地化区域服务为主； 市场产值：近400亿，增长速率高； 服务行业：金融、文博、教育、医疗、商业、宾馆酒店、 政府机构、市政设施、交通、能源等重点行业。 技术更新：新技术投入少，误报率高；
2、服务种类：多在防盗防抢、消防报警等，品种单一； 服务规范：行业标准的普及刚刚起步； 品牌提升：地域分割严重，缺全国性知名服务品牌； 竞争空间：市场空间下沉不足，民用市场、农村市场开发 不够； 战略定位：宏观政策推动“走出去”，跨国企业迅速增加， 国际化安全需求显著增加。 针对浙江省实际应用，相比GA1383,内容有 互补、条款有细化，酝酿与发布早： 增加了从业单位、从业人员等“基本要求”； 增加了服务对象、服务内容等“服务要求”； 细化了联网设备在线率、接警服务及时响应 率等“服务质量”指标； 细化了分级分类处置，有助于减少误报。 成立安全技术防范专业委员会，推动行业规范化、专业化 发展： 要
3、跟踪了解科学技术发展动态、特别是对保安服务业具有 直接或潜在重大影响的先进技术； 要研究收集各类新型服务模式、商业模式，及时向全行业 推介； 要研究保障支持机制，探索建立、畅通与政府有关职能部 门之间的联系沟通渠道； 要加强安全技术防范服务理论研究。 二 报警运营服务的国家政策环境 党的十八大报告强调“要深化平安建设，完善立体化社会 治安防控体系”。 2016年10月，全国综治“江西会议”，孟建柱书记再次 指出，完善社会治安防控体系，核心是提高整体效能，中 央已将公共安全视频监控系统建设纳入“十三五”规划和 国家安全保障能力建设规划，部署开展“雪亮工程”建设。 “雪亮工程”是以县、乡、村三级综
4、治中心为指挥平台、 以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全 视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。 解决乡村安防问题，发动社会力量和广大群众共同监看 视频监控，实现群防群治，因为“群众的眼睛是雪亮 的”，所以称之为“雪亮工程”。 是对天网工程、视频监控全覆盖工程的巩固和延伸，也 是“互联网+”环境下加强和创新社会治安防控体系建 设的重要途径。 天网工程天网工程 雪亮工程雪亮工程 发起部门 公安部（主体） 中央综治委 开始时间 2005年 2016年 主要覆盖 部省市区 县乡村 目的 满足城市治安防控和城市管理需 要（农村有延伸） 走进农村安防 使用主体 公安机关 综治中心
5、（+） 功能 侧重于打击、破案等专业化警务 工作 群防群治，除视频监控外、还强 调信息收集、监管考核、网格化 管理等 共性 推动公共安全视频监控建设联网应用，实现城乡视频监控一体化， 发案率下降，破案率提升，预防预测作用明显 “雪亮工程”还处在初级建设阶段，在资金保障、人员配备、 推进视频监控增点扩面、向群众推广视频监控应用等方面， 尚有较大的提升空间； 科学规划布局，由地区综治办牵头组织公安、广电、电信、 移动、城建等部门； 数量与质量统一，按照“圈、块、格、线、点”的布局要求， 确保全覆盖； 维护保养机制，注重基层网格员、运营公司的日常维护与 巡检。 案例 （1）反恐的迫切性 恐怖主义是通
6、过暴力、破坏、恐吓等手段，制造社会恐慌、危害 公共安全、侵犯人身财产，或者胁迫国家机关、国际组织，以实 现其政治、意识形态等目的的主张和行为。 特征：（相比治安、刑事、消防等安全），体量小、易忽视、危害大 （行为目的性、活动的组织、作案连续性、受害人不确定、手段先进）； 逐渐成为常态性工作，零容忍的态度，多部门协同作战（公安、安 全、武警、军队、外交）。 （2）中国政府的主要反恐措施 加强国内的反恐能力 2016年施行中华人民共和国反恐怖主义法，在立法 方面，为打击恐怖主义活动提供更加完备的法律依据； 在组织机构方面，不断建立健全反恐怖机制，以提高国内 的反恐能力。（国家、省、市、县、区、单位
7、都设立反恐怖主义工作领导机构） （2）中国政府的主要反恐措施 加强反恐的国际合作 在情报、资金、人员、武器、思想传播等领域里全面合作； 推进国际反恐合作体系和能力现代化，提升国际反恐合作 水平。 （3）浙江反恐的探索 成立了专门机构 出台反恐怖防范系统管理规范DB3301 评估重点目标的反恐措施 （4）反恐与报警运营服务 反恐宣传、培训、风险评估等； 重点目标反恐措施的落实（机构、人防、技防、物防、应急预案）； 采集的视频图像信息保存期限不得少于九十日。 （1）目标与任务 2017年4月，浙江公安“云上公安、智能防控” 第一战 略项目落地； 远期目标是：实现浙江公安工作的现代化、智能化，使浙
8、江成为平安中国的率先建成区。 近期目标是：实现云环境条件下的警务工作新生态，实现 主动预测预警预防，推动警务工作体制和工作模式的变革， 推动第一战略落地惠民，全面提升浙江公安机关社会治理 能力和警务工作智能化水平。 主要任务是：建设全省公安“一朵云”、推进一项“数据 治理”、打造集“资源服务、公安大脑、众智创新、联勤 指挥、公安服务”等五大功能平台于一体的系统工程。 三大核心要素：落实“天网”“天算”“天智”蓝图的具 体实践，要抓住信息感知体系建设、大数据云平台建设、 应用模型开发。 （2）建设原则 建设原则之一： 坚持全省公安“一朵云”原则。市、县两级公安机关不再 自行分散建“云”，而要纳入
9、省公安厅的整体规划和布局，由 省公安厅统筹建设覆盖全省的一个云平台，防止产生新的信息 壁垒和整体布局的碎片化现象。 建设原则之二： 坚持“数据驱动”原则。数据是“公安大脑”的基础， 是实现预测预警预防的先决条件，必须在云端形成“全方 位”“自动化”“实时性”的数据汇集沉淀。要通过数据 治理，消除壁垒，使各地、各警种共享全省数据，真正发 挥好数据的聚合效应，建成强大的全省公安云数据中心。 建设原则之三： 坚持“统分结合”原则。省公安厅主要负责全省性、 基础性、通用性、能感知全局和在全省范围内预测预警的 公安数据大脑应用建设；市、县两级公安机关的个性化应 用，按照“统一中控接入、统一云资源调度、统
10、一用户体 系、统一用户授权、统一前台门户”的要求，在全省“一 朵云”的整体框架下，利用“众智平台”开展建设与应用。 （1）“一带一路”国家 顶层战略 （2） 安全因素 传统安全：传统安全：区域战争、边境军事冲突、社会治安等； 非传统安全：非传统安全：恐怖主义、政治因素、政策法规、民情与 舆论、自然灾害、医疗卫生等； 风险意识：风险意识：“走出去”的许多经营企业,安全管理意识 和能力薄弱。 大部分中资企业在海外安保方面的具体工 作，尚停留在研究和设计阶段，以下几方 面可以考虑： 培养海外安全官，公共安全培训，是 提升出国人员海外安全素质的有效方式， 也是开展海外安保工作的必要前提。 （3） 中国
11、安保行业服务“一带一路”的契机 （3） 中国安保行业服务“一带一路”的契机 安全咨询、风险评估与管控、风险预警等方面，在 海外安保工作中起着领衔作用。 （3） 中国安保行业服务“一带一路”的契机 “人防、物防、技防”有机结合的整体解决方案， 是海外安保工作具体执行环节的主要内容。 人脸识别 （3） 中国安保行业服务“一带一路”的契机 从顶层设计入手，进一步强化和细化行业指导、 行业监管、行业自律、合规经营。 三 报警运营服务的技术应用创新 物联网就是物 物相连的互联 网。 应用创新是物 联网发展的核 心，强调用户 体验。 应用场景： 社区矫正电 子监控系统 （公检法司） 系统服务提供商 社区矫
12、正监控中心 GPS卫星 GPS充电单元 防剪电 子脚镯 GPS接收机 射频通讯 主动型和混合型通过无线通信网络 被动型通过固定电话线 互联网络 应用场景：智慧消防（智慧城市） 应用场景：RFID电动车防盗系统（公共安全） 非 机 动 车 道 机 动 车 道 机 动 车 道 电动车 RFID读写器 抓拍相机 应用场景：老人（儿童）防走失系统（医疗卫生） 应用场景：窨井盖防盗系统（城市管理） 应用场景：车联网系统（智能交通） 应用场景：智能家居（智慧城市的细胞） 室内空气质量检测 湿度检测 用电安全及峰谷检测 花草养护检测 物联网为联网运营提供了大量的“客户”； 物联网的每个场景目前都是分离的，缺
13、乏互联互通； 将物联网各个层面的打通，可运营可管理，对物联网的发 展和普及不仅是一个技术要求，更是一个社会要求。 云是网络、互联网的一种比喻说法， “网络即电脑”。 云计算是把所有的本地的事，都可以放 到云端来完成。 云计算提供服务：基础设施即服务 （IaaS），平台即服务（PaaS）和软件 即服务（SaaS）。 报警服务云平台包含数 据汇聚平台、大数据存 储平台、大数据分析平 台、大数据运营平台、。 将各地已运营的接警平 台通过VPN隧道配置实现 与云平台通信，使运营 平台的数据同步（异步） 至存储平台服务器，实 现数据集中存储和分析。 通过云平台弹性网络及计算资源，可实现大型的跨区域联 网
14、报警、协同、指挥、调度和服务； 为大数据处理技术进行行为分析、趋势分析等决策提供支 持； 业务推广过程中，根据需要弹性配置资源、降低建设成本、 缩短建设周期、增强客户体验感、促进资源共享； 网络化技防与本地化人防结合。 大容量：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、 BB、NB、DB（按进率1024（2的十次方）计算）； 多样性：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据， （如：文本、音频、图片、视频、社交网络、邮件等等）； 快速度：产生快、处理快，依托云计算分布式和虚拟化等 技术； 价值化：数据总量大造成价值密度低，如何挖掘有价值的 信息与分析趋势。 大数据分析，提
15、高接处警效率 及时分析和处理上报的大数量警情，避免人工处理的低效 率； 根据对维修记录的分析，可以对设备进行更全面的监控和 主动维修，降低设备的误报率； 分析每个区域一段时间的报警次数，可以在相关资源分配 的时候有所侧重，更好地调度出警人员，在报警多发地增 加出警人员等。 大数据预测预防，提升服务品质 根据对警情数据的分析，可以提供某个地区的警情预测， 便于客户及时调整自己的安保措施； 对具体时间段进行分析，如果在节日期间会出现事故多发 的情况，那么下次节日时就可以提前进行相关的安排。 对报警的原因进行分析，比如秋冬季空气干燥的时候，出 现火灾的情况会大幅度的提高，可以提前通知各部门密切 配合
16、。 大数据挖掘，细分拓展客户 挖掘已有用户群的文化观念、消费习惯、生活方式等数据，将 用户群体划分为更加精细的类别，制定不同品牌推广战略和营 销策略； 分析每个设备的误报率、设备故障原因频率等，以此来选择物 美价廉的设备提供给用户； 客户可以通过手机等终端接入到报警云平台，随时随地都可以 在第一时间收到警情数据，通过分享大数据来提高用户粘性， 降低了用户流失的风险； 通过社交网络，挖掘潜在用户。 分离背景和目标，通过深度学习等技术，识别目标的种类、 颜色、特征、速度、大小以及其他相关的细节，实现对图 像视频中所含信息数据的提取； 根据规则，做出预测预警； 通过大数据的关联碰撞，提高视频智能分析的及时和完整 性； 云计算的高性能，助力视频智能分析的速度； 边界入侵 禁区防范 人脸检测 移动侦测 人员聚集 违章停车 人流统计 智能跟踪
