隨著智慧城市試點(雙試點)及落地的推進，提出智慧城市建設的城市數量已超過500個，市場規模超過6萬億，預計未來5年的復合增長率將超過30%，2021年的市場規模有望達到20萬億。那么，面對如此大的市場蛋糕，傳統的聯網報警(服務)業如何才能有效切入并分一杯羹？

城市建設已經開始從平安城市發展到智慧城市，智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續發展。

數據顯示，中國100%副省級以上城市、89%地級及以上城市、47%縣級及以上城市都在推進智慧城市建設。“十三五”期間，我國還將開展100個新型智慧城市試點工作。作為智慧城市建設的有力支撐，聯網報警服務有著非常重要的地位和作用，其在智慧城市建設中的發展應用將大有前景。

一、聯網報警技術在智慧城市中的應用現狀

智慧城市發展需要經歷四個階段：數字化、網絡化、智能化、智慧化。隨著人工智能和物聯網的蓬勃發展，智慧城市已經從表面的智能化，開始向智慧化發展，與此同時，聯網報警技術已經從單一服務于個別企事業單位、個別個人商鋪，開始向大聯網方向發展。目前已經在公安實戰應用化系統、交通管控等各大系統中開始逐步融入智慧城市的建設中。

在公安實戰應用中，人臉識別智能監控報警是目前已經采用的技術手段之一。采用人臉攝像機對接后臺人臉識別系統，在重要卡口、重點區域部署，基于公安八大庫對比，生成相應對比數據，識別人員是否需要報警。這樣的報警應用已經脫離了狹義的聯網報警范疇，是一種智慧化、高度網絡化的、全國聯網對比的報警系統。部分地區也同時在聯網報警公司運營過程中開始逐步采集人臉，通過與公安系統內相關數據的對比，為聯網報警運營企業提供更加可靠的報警防護技術手段。

在智慧城市服務民生方面，智慧社區聯網報警應用已經從單一防盜手段，發展成智慧社區全方位的居家服務報警技術。如在居家養老服務報警中，老人佩戴配套的傳感器，以手環、戒指、項鏈、腰帶等形式，可以穿戴在人全身的各個運動部位，一抬手、一踏步都會將信號傳輸到終端，就可以看出穿戴者是在走路、跑步還是摔倒了，為居家養老提供重要的智慧判斷依據。

二、聯網報警技術對智慧城市發展的重要性

當前，聯網報警已經廣義上融入了智慧城市的建設當中，從服務于政府職能部門、案件破獲、交通管制、大數據應用到服務于市民日常生活、居家養老、智能樓宇、停車管理等，已經多角度、大范圍、智慧化地讓聯網報警技術成為智慧城市管控重要的一個環節。下面我們分別從城市安全角度和民生服務角度來切入分析聯網報警技術對智慧城市發展的重要性。

1.城市安全—聯網報警大數據

報警系統是平安城市建設的重要組成部分，大數據使平安城市向“智慧型”城市轉變。隨著大數據的逐漸發展，在治安防控、刑偵辦案中出現了更多創新型的應用。大數據在視頻研判過程中可用于對視頻進行調閱處理、智能識別、車輛研判、線索查找、軌跡刻畫、案情分析以及建立視頻信息、案件信息和空間信息的關聯應用，打造極具生命力的公安聯網報警服務，有效支撐公安“維、指、打、防、管、服”六大核心業務。其主要體現在兩個方面：

首先，辦案警務效能極大提升。通過聯網報警大數據，可以在時間域或空間域對比搜索線索，用專業的算法工具把需要的數據提取出來，并將分散的數據集中化，在海量數據下再行清除噪聲。同時將被動的人工對比工作升級為自動化對比，將事后破案上升為事前預警報警。所以在智慧城市的系統建設中，已經從原先的“看得清、看得明、可破案”向基于大數據的“找得快、找得準、可預防”轉變。

其次，事后取證報警向事前預防預警轉變。當前擁有了大量的數據采集，但都是用于事后取證，顯然在報警期間無法對犯罪預防起到積極的作用。而基于預警的大數據事前防控，可以對城市的犯罪做出趨勢研判、預測分析，基于這些分析結果，可以有目的地部署警力，這樣可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率。

2.民生服務—智慧社區聯網報警應用

通過移動互聯網將社區智能硬件、用戶及商戶APP、室內對講設備、物業管理系統緊密連結在一起，將報警應用于家庭及社區防盜、家宅防火報警、防水預警、防煤氣泄漏預警等。從小處看，一個家庭的火災僅僅是單點發生，但是在沒有服務于民生的智慧社區聯網報警前，往往也會由于報警不及時而殃及左鄰右舍。更有甚者，當發生煤氣等泄露時，往往造成更加大的關聯災害。在接入聯網報警技術時，基于物聯網、移動感知、人工智能等方法后，可以有效將各種災害控制在小范圍內。甚至使用人工智能技術直接分析研判是否有發生相關災害的可能，在災害前期就排查隱患，消除隱患，極大地保護人民群眾的生命財產安全。普泰國信聯網報警平臺已經在智慧社區中成功實現應用，并結合普泰國信自主研發實力，將人工智能技術融于系統中，極大地提供聯網報警使用效能，為智慧城市建設提供更有力的預警手段。

三、聯網報警技術在智慧城市中的應用難點與瓶頸

誠然，我們分析了聯網報警技術在智慧城市中的成功應用，但是在面對城市逐步變大、數據采集源頭更多、數據呈現海量發展趨勢的同時，聯網報警的具體應用也遇到了相應的瓶頸。

第一個瓶頸是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來進行分析。

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，或不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據，這些可能是不能理解和不能處理的。

結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型數據庫進行存儲和管理，是可以理解和處理的。比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什么樣的衣服；如果是車，車牌號是多少、什么樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。

智慧城市中聯網報警的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個瓶頸是尋找聯網報警中數據之間的關聯和價值。

在這些存儲的數據中，包括平安城市、公安行業中每天產生的海量數據，如通話數據、微信數據、短信數據、旅業數據、航空數據、公路鐵路票務數據、銀行賬務數據等，通過數據清洗和數據關聯后，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，結合人工智能技術及時進行預警工作。

普泰國信聯網報警平臺，增加了多種智慧社區服務功能應用，結合后移動互聯網時代各種用戶需求，并積極探索智慧互聯網時代的趨勢，逐步將平臺過渡到具有大數據檢索、用戶行為智能分析、增值業務智能推送的深度學習報警聯網平臺方向。從傳統報警提升為基于人工智能深度學習方法進行預警，實現高效服務智慧城市建設的目的。

聯網報警技術已經同步隨同智慧城市建設將人工智能融于其中，面向智慧互聯網時代，大數據檢索分析系統采用的深度學習算法利用用戶行為樣本進行訓練，多層數據的交替驗證、學習，從而提高預警的準確度，全方位為智慧城市建設提供重要技術手段。

結語

智慧城市的建設已經離不開聯網報警技術的有力支撐，同時離不開人工智能技術的大力發展。我們有理由相信，聯網報警將向著智能預警方向發展，建成后將有效提高城市的智慧安防能力，實現社區管理、政府職能以及社會服務的智慧化。