摘 要：構(gòu)建大數(shù)據(jù)支撐下的智能應(yīng)用是公安信息化發(fā)展的趨勢(shì)，警用安保機(jī)器人大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的核心功能包括機(jī)器人智能人機(jī)交互和前后端融合的大數(shù)據(jù)情報(bào)分析研判。闡述了知識(shí)圖譜技術(shù)在警用安保機(jī)器人人機(jī)交互和情報(bào)分析領(lǐng)域應(yīng)用的突出優(yōu)勢(shì)，并從知識(shí)構(gòu)建、推理挖掘、決策服務(wù)等方面提出了警用安保機(jī)器人大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建設(shè)的總體方案。

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜 機(jī)器人 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

引言

警用安保機(jī)器人綜合運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，具備自主感知、自主行走、自主保護(hù)、互動(dòng)交流、便民服務(wù)、警用巡邏等能力，可輔助警察完成基礎(chǔ)性、重復(fù)性、危險(xiǎn)性的工作，持續(xù)推動(dòng)警務(wù)服務(wù)升級(jí)。隨著人工智能的不斷發(fā)展，警用安保機(jī)器人更加關(guān)注機(jī)器人智能化能力，以及機(jī)器人與現(xiàn)有公安信息化流程無(wú)縫對(duì)接的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)的建設(shè)能力。智能化已經(jīng)成為衡量機(jī)器人性能的首要標(biāo)準(zhǔn)。

本文總結(jié)知識(shí)圖譜技術(shù)在警用安保機(jī)器人大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并圍繞警用安保機(jī)器人后臺(tái)智能人機(jī)交互和前后端融合的大數(shù)據(jù)情報(bào)分析研判兩大核心功能提出系統(tǒng)建設(shè)的總體方案。

一、知識(shí)圖譜技術(shù)

目前，人工智能的進(jìn)展突出體現(xiàn)在以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)以及以知識(shí)圖譜為代表的知識(shí)工程兩大領(lǐng)域。腦科學(xué)領(lǐng)域的一些研究進(jìn)展為機(jī)器人的研發(fā)帶來(lái)了新的啟示。相關(guān)研究顯示，人腦在進(jìn)行閱讀、問(wèn)答、計(jì)算等非反射性活動(dòng)時(shí)，通常會(huì)調(diào)動(dòng)大腦中的多個(gè)功能區(qū)域，同時(shí)進(jìn)行協(xié)作決策。如圖1所示，人腦的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作過(guò)程主要是為了充分使用不同區(qū)域所獲得和存儲(chǔ)的信息，從而做出綜合性的決策研判。由此可以看出，網(wǎng)絡(luò)是一種建模多源信息和多種要素的有效方法。

 

 

知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)是一種語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，包含大量實(shí)體和概念及其之間的語(yǔ)義關(guān)系，知識(shí)圖譜中所富含的實(shí)體、概念、屬性、關(guān)系等信息，提供了從“關(guān)系”角度去分析問(wèn)題的能力。因此，為了充分組織和管理人機(jī)交互過(guò)程中和機(jī)器人自感知過(guò)程中獲取的海量數(shù)據(jù)，知識(shí)圖譜技術(shù)的第一階段，應(yīng)從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中識(shí)別出目標(biāo)、行為、時(shí)空關(guān)系等構(gòu)建系統(tǒng)的本體模型，進(jìn)而，將要素通過(guò)相互作用的方式系統(tǒng)整合，形成目標(biāo)關(guān)系的知識(shí)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。因此，知識(shí)圖譜在警用安保機(jī)器人智能化領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大潛能。

二、警用知識(shí)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)

機(jī)器人的人機(jī)語(yǔ)音交互功能是決定機(jī)器人友好性和智能性的關(guān)鍵因素，智能問(wèn)答是未來(lái)智能化發(fā)展中人機(jī)交互的主要方式。智能問(wèn)答的核心在于聊天語(yǔ)料和知識(shí)推理兩部分。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)和專有網(wǎng)絡(luò)上，研究人員已建立了通用問(wèn)詢知識(shí)庫(kù)包含衣食住行等多個(gè)方面的常用知識(shí)。然而，針對(duì)警用安保機(jī)器人面向公安業(yè)務(wù)的知識(shí)庫(kù)目前仍處于研究階段。

從技術(shù)層面，問(wèn)答系統(tǒng)按照知識(shí)來(lái)源可以分為檢索式問(wèn)答(Retrieval-based Question Answering， RQA)和基于知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答(Knowledge Base Question Answering，KBQA)。RQA的知識(shí)來(lái)源為非結(jié)構(gòu)化的文檔，針對(duì)用戶的問(wèn)句對(duì)一個(gè)文檔集合進(jìn)行排序，并返回排序結(jié)果，或者將單個(gè)文檔中與問(wèn)題最相關(guān)的特定語(yǔ)句返回。KBQA的知識(shí)來(lái)源為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫(kù)，針對(duì)用戶的問(wèn)句，利用知識(shí)庫(kù)進(jìn)行查詢和推理，得出最終答案。區(qū)別于聊天機(jī)器人，KBQA更關(guān)注事實(shí)性問(wèn)題;區(qū)別于RQA，KBQA返回的不是文檔排序結(jié)果或相關(guān)的句子，而是直接給出答案。針對(duì)公安行業(yè)，警務(wù)安保機(jī)器人更應(yīng)以正規(guī)、明確的方式對(duì)群眾提問(wèn)進(jìn)行準(zhǔn)確回答。因此采用KBQA的方式，構(gòu)建警用安保機(jī)器人知識(shí)庫(kù)，問(wèn)答系統(tǒng)需要通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將用戶問(wèn)句中的主題實(shí)體識(shí)別出來(lái)，并鏈接到知識(shí)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的實(shí)體，通過(guò)關(guān)系路徑推斷推理出主題實(shí)體到答案節(jié)點(diǎn)的路徑，從而得到最終的問(wèn)題答案。

三、警用機(jī)器人后臺(tái)情報(bào)分析技術(shù)

警用安保機(jī)器人具有全面的數(shù)據(jù)感知功能，將機(jī)器人前端感知數(shù)據(jù)與已建的公安大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)深度融合，將警用安保機(jī)器人巡邏工作納入公安情報(bào)分析、處置流程中，使其成為情報(bào)分析系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來(lái)源，后端的情報(bào)研判結(jié)果可以直接指揮機(jī)器人的下一步行動(dòng)，形成公安大數(shù)據(jù)情報(bào)分析閉環(huán)。因此，公安情報(bào)分析能力是警用安保機(jī)器人大腦的重要組成部分。

在情報(bào)分析領(lǐng)域，傳統(tǒng)的情報(bào)研判模型通常是由專家系統(tǒng)和邏輯推理計(jì)算完成，其存在兩個(gè)方面的缺陷。首先，專家知識(shí)的獲取嚴(yán)重依賴領(lǐng)域?qū)＜业闹�識(shí)總結(jié)能力，但在實(shí)際工作當(dāng)中，專家知識(shí)的總結(jié)往往存在著掛一漏萬(wàn)的情況，大量細(xì)節(jié)性、隱含但非常關(guān)鍵的判定知識(shí)難以被引入到專家系統(tǒng)中，這就導(dǎo)致專家系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中效果往往不夠理想。另一方面，傳統(tǒng)的推理系統(tǒng)往往將各個(gè)知識(shí)和要素當(dāng)作孤立的個(gè)體對(duì)待，對(duì)于知識(shí)與知識(shí)、要素與要素、知識(shí)與要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系沒有非常好的建模。這就導(dǎo)致對(duì)于決策信息的研判與分析十分片面和孤立，單純依賴傳統(tǒng)專家與推理系統(tǒng)分析研判模型難以滿足公安等復(fù)雜場(chǎng)景下的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

基于知識(shí)圖譜的情報(bào)分析模型采用網(wǎng)絡(luò)組織的方式對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行組織，其固有優(yōu)勢(shì)明顯，適合應(yīng)用在機(jī)器人后臺(tái)中提供分析決策能力。首先，在知識(shí)圖譜中，要素對(duì)象和對(duì)象間關(guān)系是能夠獨(dú)立進(jìn)行管理的，模型可以動(dòng)態(tài)調(diào)整知識(shí)圖譜中節(jié)點(diǎn)和邊之間的關(guān)系，將目標(biāo)的識(shí)別過(guò)程和知識(shí)的組織過(guò)程有效結(jié)合起來(lái)。其次，知識(shí)圖譜本身和推理系統(tǒng)之間并不是耦合的，用戶可以根據(jù)需要定義不同的推理規(guī)則，從而挖掘知識(shí)圖譜當(dāng)中的相關(guān)關(guān)系。這種知識(shí)與模型分離的數(shù)據(jù)管理方式，保障系統(tǒng)能夠支持不同類型的推理決策模型，同時(shí)能夠和后續(xù)的預(yù)測(cè)預(yù)警模塊無(wú)縫對(duì)接，系統(tǒng)的靈活性大大提高。在系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)升級(jí)時(shí)，如果是目標(biāo)識(shí)別模塊有所改進(jìn)，可以通過(guò)更新知識(shí)圖譜中的對(duì)象與關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)模型升級(jí);如果是后續(xù)的預(yù)測(cè)預(yù)警模塊進(jìn)行了升級(jí)，則可以脫離知識(shí)圖譜，獨(dú)立進(jìn)行模型升級(jí)。

目前，基于知識(shí)圖譜的情報(bào)分析技術(shù)已應(yīng)用于各國(guó)的警務(wù)情報(bào)項(xiàng)目中。其中美國(guó)Palantir公司的Gotham平臺(tái)構(gòu)建出一套語(yǔ)義知識(shí)搜索挖掘平臺(tái)，總結(jié)提煉八個(gè)信息實(shí)體：人、車、位置、罪案、逮捕、文件、備注與其他，并構(gòu)建不同個(gè)體間的知識(shí)關(guān)聯(lián)，極大提高了破案準(zhǔn)確率和效率。在國(guó)內(nèi)，知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用于輔助公安刑偵、經(jīng)偵等警種的案件偵破工作。針對(duì)特定案件，按照人、事、地、物、組織構(gòu)建社會(huì)關(guān)系網(wǎng)，結(jié)合專家研判經(jīng)驗(yàn)規(guī)則和知識(shí)，迅速調(diào)用PB及以上量級(jí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，分析推演出案件的研判結(jié)果。

四、警用安保機(jī)器人后端系統(tǒng)總體架構(gòu)

警用安保機(jī)器人后端系統(tǒng)總體架構(gòu)的核心功能包括：機(jī)器人人機(jī)交互平臺(tái)和機(jī)器人大數(shù)據(jù)平臺(tái)，如圖2所示。

 

 

(一)機(jī)器人人機(jī)交互平臺(tái)

包含了知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)應(yīng)用。前端機(jī)器人本體將采集到的語(yǔ)音輸入至語(yǔ)音識(shí)別模塊，經(jīng)過(guò)自然語(yǔ)言處理，將結(jié)構(gòu)化的實(shí)體輸入知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)，獲取答案，并通過(guò)語(yǔ)音合成模塊進(jìn)行輸出播放。

1. 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

如圖3所示，進(jìn)一步描述了知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建過(guò)程。知識(shí)獲取的主要目的是融合通用知識(shí)基礎(chǔ)庫(kù)與領(lǐng)域?qū)�業(yè)基礎(chǔ)庫(kù)，抽取其中的概念、實(shí)例、屬性和關(guān)系。通用基礎(chǔ)庫(kù)是指從常識(shí)知識(shí)中選取和領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)構(gòu)成的知識(shí)庫(kù)。領(lǐng)域基礎(chǔ)庫(kù)是用來(lái)描述領(lǐng)域相關(guān)的其他基本知識(shí)，如便民服務(wù)更關(guān)注的證件辦理、安保巡邏更關(guān)注的安全常識(shí)，其來(lái)源于專業(yè)領(lǐng)域字典、核心詞匯表等。其次，為了獲取當(dāng)前最實(shí)時(shí)的領(lǐng)域知識(shí)，建立領(lǐng)域更新庫(kù)，不斷更新和完善知識(shí)庫(kù)內(nèi)容。

 

 

2. 知識(shí)計(jì)算

包括屬性計(jì)算、關(guān)系計(jì)算和實(shí)例計(jì)算。

3. 知識(shí)存儲(chǔ)

經(jīng)驗(yàn)證的海量知識(shí)存儲(chǔ)于圖數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。

4. 知識(shí)應(yīng)用

通過(guò)建立知識(shí)圖譜，可開展語(yǔ)義檢索、個(gè)性化推薦、知識(shí)問(wèn)答。其中警用機(jī)器人直接調(diào)用知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用。

(二)機(jī)器人大數(shù)據(jù)平臺(tái)

包含了知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、推理挖掘和決策支持。將機(jī)器人感知數(shù)據(jù)與公安大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，形成公安情報(bào)分析知識(shí)庫(kù)，利用關(guān)聯(lián)分析等算法，實(shí)現(xiàn)可視化分析、關(guān)系人挖掘等上層應(yīng)用，并將分析結(jié)果反饋到機(jī)器人本體，指導(dǎo)本體下一步工作。

1. 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

提取的人、事、地、物、組織等要素對(duì)象，將其作為知識(shí)圖譜當(dāng)中的實(shí)體進(jìn)行建模。其次，基于實(shí)體—鏈接二維理論，將實(shí)體之間的關(guān)系(例如：社交關(guān)系、家庭、戶籍、資金往來(lái)、住宿出行等關(guān)系)抽象為鏈接表示為連線，存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成不同主題的知識(shí)圖譜。

2. 推理挖掘

能夠從已有知識(shí)中發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)。在知識(shí)圖譜之上，通過(guò)開發(fā)各類數(shù)據(jù)研判模型，如對(duì)象關(guān)系的異常檢測(cè)、與特定事件關(guān)聯(lián)關(guān)系的查詢等，就可以有效支撐情報(bào)分析中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)研判任務(wù)。

3. 決策支持

分析研判結(jié)果結(jié)合全息圖像可視化、時(shí)空可視化、圖可視化分析等可視化分析技術(shù)，將數(shù)據(jù)中多維度知識(shí)以易于人類理解的方式盡可能多地提供給決策專家。專家通過(guò)系統(tǒng)一鍵下發(fā)功能，可快速向前端警用安保機(jī)器人下發(fā)巡邏指令，到達(dá)指定地點(diǎn)，開展數(shù)據(jù)搜集或巡邏工作。

五、成果試用

在公安工作的眾多場(chǎng)景，特別是安保工作中，有很多涉及到基于公安行業(yè)安保知識(shí)圖譜的人機(jī)交互場(chǎng)景需求。例如：安保工作中的安保機(jī)器人自動(dòng)區(qū)域巡邏、基于動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別與分析的重點(diǎn)人員現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別與核驗(yàn)系統(tǒng)、基于安保人員人臉識(shí)別與證件識(shí)別雙因子身份認(rèn)證系統(tǒng)等場(chǎng)景中，通過(guò)安保機(jī)器人的引入，能大大提高安保工作的效率、水平和安全能力。同時(shí)通過(guò)將前端安保機(jī)器人與后臺(tái)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建立高速、高效、安全的連接與互動(dòng)通道，能夠切實(shí)將后端的行業(yè)知識(shí)處理分析能力和行業(yè)知識(shí)圖譜直接服務(wù)于一線工作，從而使前端感知機(jī)器人變成能夠交互、學(xué)習(xí)、思考的智能交互機(jī)器人。這點(diǎn)在重要場(chǎng)所的安保機(jī)器人實(shí)驗(yàn)工作中已經(jīng)得到檢驗(yàn)，對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)、技術(shù)平臺(tái)、安全互聯(lián)、知識(shí)圖譜的場(chǎng)景化應(yīng)用進(jìn)行了實(shí)地驗(yàn)證。下一步將繼續(xù)擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景和范圍，力爭(zhēng)在完善功能、技術(shù)架構(gòu)、知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，將安保機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景推向更大范圍。

六、結(jié)語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，以智能化為核心的警用安保機(jī)器人大數(shù)據(jù)平臺(tái)已初步應(yīng)用于公安實(shí)戰(zhàn)。利用知識(shí)圖譜理論將公安多源、異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組織，構(gòu)建以“知識(shí)”為核心的知識(shí)庫(kù)、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和推理模型，可為警用安保機(jī)器人的應(yīng)用提供重要的技術(shù)支撐。

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