公安行业的信创算力市场与AI创新

根据《环球时报》披露的数据，中国电信等关键基础设施运营商的服务器集采中，国产CPU服务器的占比已从2020年的约19.9%飙升至近期的67.5%。在这一进程中，国产芯片厂商、AI算法公司与公安机关的深度融合，正在打造一个更安全、更高效、更智慧的“平安中国”。ModelHub XC 信创模盒是一个众创共享的国产化算力和模型开源社区，致力于打造国产化算力开发者和生态厂商合作共赢的开放平台，成为“最新最

DunDunLi

653人浏览 · 2026-01-15 18:56:40

DunDunLi · 2026-01-15 18:56:40 发布

我国公安信息化建设正处于从“数字化”向“智能化”迈进的关键历史转折点。这一进程受双重核心逻辑驱动：一是国家安全战略下的信创（信息技术应用创新）国产化替代，旨在构建自主可控的数字底座；二是人工智能（AI）大模型技术的爆发式应用，旨在破解警务工作中海量数据与有限警力之间的核心矛盾。

战略背景：数字底座的国产化重构与安全挑战

在国际地缘政治博弈加剧与数据安全主权日益凸显的背景下，中国公安领域的信息化建设已不再仅仅是技术的升级，更是一场关于“算力主权”的防御战。

1.1 信创战略的宏观驱动力

“十四五”规划及相关政策文件明确提出了党政机关及关键基础设施行业全面实现国产化替代的时间表。公安系统作为国家机器的核心组成部分，其数据涉及人口隐私、社会治理敏感情报及国家安全信息，是我国信创替代的“排头兵”与“深水区”。

这一战略转型的核心在于消除底层硬件的“后门”风险与供应链断供风险。过去长期依赖的“Wintel”（Windows + Intel）架构正被迅速剥离，取而代之的是快速崛起的国产生态。这种替代不是简单的设备更换，而是从芯片指令集、操作系统内核到数据库、中间件的全栈式重构。

1.2 数据爆发与算力需求的剪刀差

随着近年来我国各种公共安全大型工程项目的深入，我国公安机关掌握了全球规模最大的视频网络与社会感知数据。据统计，仅单个地市级公安机关每年处理的警务数据就已达到TB乃至PB级别，全国范围内每年需处理的警务数据超过10亿条。

然而，传统算力架构面临严峻挑战：

算力供给瓶颈：随着摩尔定律放缓，通用CPU在处理海量非结构化数据（视频、图像）时效率低下。
数据孤岛效应：各警种（交警、刑侦、治安）系统独立建设，数据无法跨层级、跨地域高效流通，导致算力资源碎片化。
认知负荷超载：海量数据并未转化为有效情报，反而造成了“信息过载”，一线民警在海量无效信息中疲于奔命，难以捕捉关键线索。

因此，构建一个基于国产化算力、具备高性能AI加速能力的“公安大脑”成为迫切需求。

公安信创算力市场格局

公安信创市场正经历爆发式增长，国产芯片厂商在政策红利与技术迭代的双重推动下，市场份额迅速扩大，形成了多强并立的竞争格局。

2.1 市场规模与增长预测

根据赛迪顾问发布的报告，中国信创硬件产业市场规模在2022年已达2146.0亿元，预计今年将突破7889.5亿元。在这一庞大的市场中，党政领域（包含公安）是最大的应用场景。特别是在PC与服务器端，党政领域的信创PC应用占比高达85%，显示出极高的国产化渗透率。

2.2 服务器端：从“可用”到“好用”的架构之争

在服务器采购中，市场呈现出明显的“G系列”（Government-series，指搭载国产CPU的服务器）偏好。根据《环球时报》披露的数据，中国电信等关键基础设施运营商的服务器集采中，国产CPU服务器的占比已从2020年的约19.9%飙升至近期的67.5%。这一趋势在公安领域同样显著，主要形成了两大技术阵营：

2.2.1 华为鲲鹏（ARM架构）：生态构建者

华为依托ARM v8架构授权研发的鲲鹏920处理器，凭借其高并发处理能力与低功耗优势，在大数据处理、分布式存储及云平台建设中占据主导地位。

优势：华为构建了完整的“鲲鹏+欧拉OS+高斯DB”全栈生态，与公安行业主流应用厂商完成了深度适配。其“一云一池”架构能够支撑省市级公安大数据的集中汇聚。
市场表现：在多地公安云平台的招标中，鲲鹏架构服务器往往是首选，特别是在需要处理海量并发请求的场景下。

2.2.2 海光（Hygon，x86架构）：平滑迁移的首选

海光基于AMD授权的x86指令集（Zen架构），其最大的优势在于生态兼容性。

优势：由于公安系统存量应用大量基于x86架构开发，迁移至海光平台的代码修改成本很低，甚至可实现“无感迁移”。这对于在此前信息化建设中投入巨大的公安部门具有极大的吸引力。
市场地位：在中科曙光（Sugon）等整机厂商的推动下，海光服务器在刑侦、情报研判等依赖复杂算法逻辑的传统业务系统中占据重要份额。

2.3 终端与边缘计算的全面渗透

除了中心机房的服务器，信创浪潮也席卷了派出所终端与边缘计算节点。

信创PC：一线民警的办公电脑正全面替换为处理器的国产PC，配套国产操作系统。
边缘AI盒子：在视频监控杆体、警务巡逻车等边缘侧，搭载国产芯片的智能分析算力终端正在普及，实现了“前端智能感知，后端汇聚研判”的高效模式。

核心痛点：公安工作曾经面临的困境

尽管信息化建设多年，但公安工作在实战中仍面临诸多难题。AI技术的引入，本质上是为了解决人力无法逾越的瓶颈。

3.1 警务数据爆炸与人工处理的极限

“数据多，情报少”是当前公安工作的核心痛点。

视频审核效率低：一个刑事案件可能涉及数百小时的监控录像。依靠人工逐帧回看，不仅耗时耗力，而且极易因视觉疲劳导致线索遗漏。
非结构化数据利用难：大量的110报警录音、笔录文本、执法记录仪视频是非结构化的。传统数据库难以对其进行检索和关联分析，导致大量有价值的信息沉睡在服务器中。

3.2 被动响应模式的滞后性

传统警务模式“案件发生->群众报警->警察出警”，这种被动响应机制存在天然滞后性。

犯罪预防薄弱：对于电信诈骗、流窜作案等新型犯罪，事后打击的挽损难度极大。传统警务缺乏高效预测手段。
风险预警缺失：对于重点人员的异常行为（如长期昼伏夜出、频繁购买敏感物品），传统手段难以实时捕捉并触发预警。

3.3 警力资源严重不足与任务繁重的矛盾

基层派出所面临着“上面千条线，下面一根针”的困境。

非警务警情干扰：大量的纠纷、求助类非警务警情占据了有限的110资源。
重复劳动多：民警需要花费大量时间填写各类报表、笔录，处理繁琐的行政事务，导致真正用于巡逻防控和案件侦办的时间被压缩。

3.4 数据烟囱与协同作战困难

不同警种之间的数据壁垒导致“信息不对称”。

跨部门协同难：交警的车辆轨迹数据、治安的旅馆住宿数据、刑侦的案件数据往往存储在不同的系统中。在应对跨区域、跨警种的复杂案件时，数据融合需要层层审批，影响指挥决策的时效性。

AI大模型在公安行业的创新应用与实战案例

随着国产大模型和生成式AI技术的成熟，公安行业正迎来从“感知智能”（如人脸识别）向“认知智能”（如语义理解、推理决策）的跨越。

4.1 核心突破：大模型驱动的情指行一体化

某行业领军企业率先将大模型引入公安“情指行”（情报、指挥、行动）平台，实现了警务指挥流程再造。

4.1.1 智能接处警：从“听记”到“研判”

在传统的110接警中，接警员需要手动记录报警内容并进行分类。引入大模型后，系统实现“接警即研判”：

语义理解与要素提取：AI实时语音转写，并自动提取“时间、地点、人物、事件”四要素。大模型强大的语义理解能力能够识别报警人的情绪（恐慌、愤怒）和潜在风险（如背景音中的争吵声）。
智能填单与微预案生成：系统自动生成接警单，并根据警情类型（如“持刀伤人”）自动推荐处置预案（“建议携带防暴叉，通知120联动”），甚至生成“一键飞投”指令，将警情直接推送到最近巡逻警力的终端上。
成效：深圳某区公安引入类似系统后，警情响应时间由12分钟缩短至4分钟，接警效率大幅提升。

4.1.2 风险监测预警：基于语义的深层挖掘

传统的风险预警依赖关键词匹配（如“爆炸”），极易产生误报或漏报。基于大模型的系统能够理解复杂的自然语言查询。

全域风险积分模型：通过融合人、车、地、事、物数据，大模型可以计算“风险积分”。例如，它可以理解“某重点人员在敏感时期频繁出现在非居住地的敏感区域”这一复杂逻辑，从而触发预警。
隐性关系发现：AI不再仅仅是搜索数据库，而是像资深侦查员一样进行“推理”。它能发现看似无关的事件之间的关联，如“多起小额盗窃案的作案手法与某释放人员的历史惯用手法高度相似”。

4.2 数字孪生与三维可视化：上帝视角的指挥与侦查

数字孪生技术将物理世界一比一映射到数字空间，为公安实战提供了全新的维度。

4.2.1 三维可视化指挥平台

在上海、张家口等地，公安机关构建了城市的“地理空间数字底座”。

全要素数字化：利用无人机倾斜摄影和激光雷达，将城市建筑、道路、监控探头甚至井盖都转化为三维模型。
实战应用：指挥官可以在三维地图上进行视域分析（“观察员在A点能否覆盖B点？”）和人流模拟（“体育场散场时的人流压力测试”），从而制定更科学的安保方案。

4.2.2 犯罪现场三维重建与VR法庭

针对刑事案件，多种AI技术方案被用于案发现场的三维激光扫描。

现场冻结：在几分钟内扫描并记录案发现场的毫米级细节（血迹形态、弹道轨迹），即使现场解封后，侦查员仍可在虚拟空间中反复勘查。
VR示证：北京市第一中级人民法院已尝试使用VR技术进行法庭示证。证人戴上VR眼镜，“重回”案发现场进行指认，法官和公诉人则在大屏幕上同步看到证人的第一视角。这种直观的证据展示方式极大提升了司法审判的透明度和准确性。

4.3 认知智能与知识图谱

数据知识化：传统的视频系统只能识别“这是一辆车”，新型AI通过知识图谱能识别“这辆车属于有贩毒前科的张三，且经常在深夜出现在化工厂附近”。
轨迹刻画与关系推演：系统构建了包含数十亿实体和关系的庞大图谱，能够自动推演犯罪团伙的组织架构和资金流向。这种“会思考”的系统帮助警方实现了从海量数据中提炼高价值情报的跨越。

4.4 “数字警察”与智慧服务

某地市公安，依托大模型技术开发的人工智能体正在改变基层警务模式。

全能助手：它不仅是一个聊天机器人，更是连接了400多个警务场景的智能中枢。群众可以通过微信与其对话，咨询户籍办理、交通违章处理等问题，甚至直接办理业务。
内部赋能：对于民警，数字警察是办案助手，可以快速查询法律法规、类似案例判决，甚至辅助撰写法律文书，极大减轻了基层民警的文书工作负担。