在日常遇到的雪亮工程案例中，经常会产生一些新的具体需求，举两个比较鲜明的例子，一个是在可见的摄像头范围内，对于遛狗行为的管理，如何通过摄像机的智能分析，判断目标人物是否有用绳子拴住狗，遛狗行为是否有安全隐患等，另一个则是在深圳推进视频门禁工作中，市民经常向我们反馈，是否可以实现在某处办理好相应的凭证之后，在其他小区享有优先来访的渠道等，减少重复办理的次数。
在AI赋能数字政府的的过程中，我们认为第一个要思考的问题是认知的升级，即管理层认知的升级，第二个是在安防技术的变化下，用户层面的体验也在提升，但在AI赋能中，我们自己经常调侃——“现在的人工智能是有多少人工才有多少智能”，例如管理部门提出的需求往往都是非常迫切的，但基于场景的结构化数据需要投入较大的学习与时间成本。在开始提到的例子中，虽然仅仅是基础的问题，但对于用户而言都能很好地提升体验感。对于管理层而言，目前对于底层数据的共享提出要求更高的要求，但数据的共享涉及到网络部门、数据安全等一系列问题，也是产业未来努力的方向，这是第一个层面。
第二个层面是数据的安全问题，人工智能已经在安防领域中应用开来，绝大部分是摄像头抓拍人脸，获取人员身份，与公安大数据进行关联，做出查询、比对、分析，再推送到服务的场景的应用中。在这样的应用环境中，对于数据的安全的考量应该得到重视。但现在产业对于安全数据的重视仍然不足，今天出席这个论坛，各位的数据都会被摄像机采集下来，这些数据后面由谁来管理，是设备生产商还是相应管理部门，产业对于技术的探讨很多，但对数据的安全性方面的思考仍然不到位。再比如说，当前的智慧停车场、智慧社区中，基于管理的需求，有大量的数据在被采集，但个人信息与车辆的关联的数据、同行者与个人的关联数据等，这些数据的安全保护需要落实到位，这是产业需要思考的问题。
AI赋能的应用越来越广泛，深圳公安局也同样在做大量的探索，与产业人士一起让人工智能真正“智能”。
（本文根据深圳市公安局视频警察支队四大队大队长孙子轩在第七届中国•深圳智慧城市建设高峰论坛发言整理，有删减并做不破坏原意的修改）
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