社会治安综合治理系统

01

建设背景

 

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

***规划（《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》）将社会治安综合治理纳入建设更高水平平安中国与完善社会治理体系的整体框架，以统筹发展和安全为原则，推动公共安全治理模式向事前预防转型，形成系统治理、依法治理、综合治理、源头治理的工作格局。

 

02

痛点分析

数据壁垒突出，协同效率偏低：各区域、场所、部门数据独立存储、标准不一，形成“数据孤岛”，无法开展全域风险关联分析，跨部门、跨层级协同指挥受阻，预警决策缺乏全面数据支撑。

防控模式被动，预警响应滞后：过度依赖人工巡查和事后处置，对异常行为识别、人群态势感知、潜在风险预判能力不足，警务工作常“跟着警情跑”，难以落实“预防为主”，突发事件反应时间大幅压缩。

技术业务脱节，系统效能不足：部分智能系统仅为单点应用，未与巡防、管控、处置等实战业务流程深度融合，技术工具与民警日常工作、指挥决策“两张皮”，不仅未能释放技术价值，反而增加基层负担。

安全合规承压，隐私保护艰巨：智能感知设备大规模部署、重点人员管控等工作涉及海量个人信息和敏感数据，如何在法律框架内规范数据使用、保障数据安全、防范技术滥用，平衡防控效率与公民隐私权，成为亟待破解的核心难题。

 

03

架构设计

 

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

感知采集层：作为体系信息源头，通过前端高清智能摄像机、人脸/车辆识别单元、物联网传感器、警用无人机及移动终端等多样化设备，全域、实时采集“人、车、地、事、物”等治安要素动态数据，构建覆盖公共区域、重点场所、虚拟空间的立体化感知网络，为上层应用提供高质量原始数据支撑。

网络通信层：基于政务信息网、视频专网、移动政务网及物联网，通过安全边界接入与融合通信技术，打造高速、可靠、低时延的融合通信网络，确保海量感知数据、指令信息在不同网络域与终端间安全、稳定双向传输交互。

数据与平台层：体系核心“智慧大脑”，由大数据平台、算法平台、共性能力平台组成，负责对汇聚的海量多源异构数据进行集成治理、融合分析，通过机器学习模型开展智能研判与风险预测；同时将视频解析、地图服务等共性技术封装为可调用服务，为上层应用提供统一数据服务与智能算力支撑。

智能应用层：技术赋能业务的直接体现，依托平台层服务能力，构建智能巡防、重点人员管控、可视化指挥调度、突发事件处置等实战应用系统，形成“4大核心板块+N个实战场景”的应用生态，最终实现预测预警、精准管控、高效处置的核心业务目

 

04

应用场景实践

 

场景一：矛盾纠纷多元“一站式”化解

技术核心： 多源数据融合、智能分拨调度

场景概述：整合法院、司法、公安、信访、行业协会、社区等多元解纷资源，以线上线下融合方式，为群众提供从纠纷受理、分流调解到司法确认的全流程闭环服务，实现 “进一扇门、跑一次路、解万般纷”，高效化解邻里、劳资、医患等各类基层矛盾，助力矛盾源头治理与快速处置。

 

 

场景二：重点场所智能管控

技术核心：物联网、知识图谱、多源数据融合

场景概述： 针对学校、医院、园区等重点场所安全管理标准不一、防范滞后、联动不足等核心问题，部署智能门禁、视频监控、周界防范等物联网设备，实现安防要素全维度实时感知。构建统一智能管控平台，依托图像识别技术自动预警入侵等异常情况，通过知识图谱技术关联分析“人、地、事、物”数据，深度挖掘安全隐患；实现与同级指挥中心系统级互联互通，一旦发生风险，一键触发标准化应急流程，将分散、被动的独立安防，升级为标准化、主动联动的整体智治模式。

 

 

场景三：重点人员智能监管

技术核心： 人脸识别、特征识别技术

场景概述：聚焦重点人员动态管控、异常行为识别、活动轨迹分析等核心场景，贯穿情报研判、预警处置、帮扶教育全业务环节。针对重点人员活动范围广、管控难度大的痛点，实现全域动态追踪，通过精准识别异常行为提升风险预警的时效性与准确性，推动重点人员管控从“粗放管理”向“精准施策”转变，全面提升社会治理精细化、智能化水平。

 

 

05

核心价值

 

大语言模型应用架构遵循"分层解耦、能力复用、安全可控"设计原则,构建从底层算力到上层应用的全栈技术体系,既保留大语言模型的通用智能优势,又针对业务场景进行专业化适配,通过"技术组件化、能力服务化、应用场景化",让智能能力像"水电"一样随需调用,为政务数字化转型提供可持续进化的动力引擎。

打破数据壁垒，打造“决策大脑”：通过统一数据与平台层，打通部门、区域间数据壁垒，对海量多源信息进行集成与深度分析，将分散数据点串联成完整“知识图谱”，为风险预警、指挥决策提供全域、实时、精准的数据支撑，让治理更科学、更高效。

变革治理模式，实现“主动预警”：依托计算机视觉、机器学习预测模型等AI技术，实现异常行为、人群态势、潜在风险的智能识别与精准预测，大幅前移防控关口，真正落实“预防为主”理念，从根本上压缩突发事件反应时间与处置空间。

整合治理资源，构建“协同范式”：通过统一智能管控平台与联动机制，整合各类场所安防系统与治理资源，打破“各自为战”格局，实现跨部门、跨层级“一键式”协同指挥与应急处置，提升安全治理标准化水平与整体运行效能。