近两年，人工智能技术逐渐从科幻走入现实，谈论ai不再是一张口就要通用型的强人工智能管家，或是铺天盖地的宣扬机器人即将毁灭人类，ai开始作为一门对产业真正具有推动力的新科技，被广泛关注。
谈到人工智能赋能产业，被大众所熟知的就是ai手机了，语音助手、人脸识别解锁、智能美颜等等，已经成为了当下手机的主流功能，但目前为止ai落地佳的市场并不是手机行业，而是基于视频监控领域的大安防场景。
安防行业2018年市场规模，及ai相关软硬件市场规模
十三五规划以来，大力建设平安城市、雪亮工程，打造以摄像监控网络为基础的智能公安系统，计算机视觉、视频图像分析、自然语言处理等人工智能技术找到了佳的落地场景，也为安防行业带来了新的活力，2018年中国整体安防行业产值约为7096亿元，其中ai相关软硬件市场规模达到了135亿元，相较于2017年增长接近250%，预计2019年市场仍将保持高增速，到十三五收官之年2020年增速开始稳定，届时市场规模可达到453亿元。
公安大数据应用的三大痛点
2018年，公安大数据应用面临三大痛点。，公安信息化建设中产生了大量结构化、非结构化、半结构化的数据资源，现有公安系统在数据应用中往往只能就结构化数据进行简单应用，多数非结构化和半结构化数据并没有发挥作用；第二，各地方公安数据库建设情况不同，大多只停留在标准库和原始库层次，数据之间缺乏有价值的关联；第三，大部分地区只有反恐、缉毒等少数警种在开展智能化应用探索，没有形成全警种的智能应用网络，预测、预警、预防能力普遍偏低。
知识图谱定义和与其他分析服务的区别
对于解决数据关联性问题，建设行业知识图谱成为了公安大数据应用的主流方向。知识图谱是解决数据梳理和组织成知识库的技术，是一种应用语义理解技术实现更高质量、可计算、计算机可理解的大数据结构，用于提高对数据、信息、情报的搜索查询能力。知识图谱与大数据分析和视频结构化分析同属于软件应用类服务，但存在着明显区别，视频结构化分析是通过计算机视觉技术，将非结构化的视频数据进行处理，变为机器可识别的数据集，是知识图谱上游的数据来源之一，可以说，视频结构化分析实现的是人眼及人右脑视觉区域所解决的部分问题，而知识图谱更像是人的左脑，通过对右脑存储信息的分析进行知识构建和调用；大数据分析实现的是数据结构化及关联，知识图谱是在大数据分析的基础上，通过语义理解将“点线面”的数据关联与事物现实中非简单指向性的复杂关系相联结，而形成的实用型认知应用。
公安知识图谱的意义与建设
在公共安全领域，公安多年积累的实战经验与技术算法如何相互转换，是大的行业难点，也是知识图谱主要解决的问题。公安知识图谱通过数据采集、数据处理、数据库重构、知识转化和实战应用五个步骤，运用分布式存储、关联算法、语义推理等技术，以及大量的公安专家团队与技术人员配合，来实现技术与业务的深度融合。目前，国内能够在“十亿数据节点，百亿关联边”的图谱结构下，实现秒级查询的公安知识图谱应用是较为的产品标准，在*和*大力推动下，未来将有更大规模，更高数据集的知识图谱应用落地。
公安知识图谱的发展演变
公安知识图谱建设起步较晚，2015年有少部分大数据分析公司开始尝试建设，初期以小而具体的工具软件形式出现，数据关联更多是通过人工打标签实现，效率低且价值有限，在全国范围的应用率仅为10%以下。经过技术发展和落地实践，以及企业内部技术标准统一和服务工具自动化迭代，自2017年开始市场认知产生变化，随着2018年*出台相关指导意见，各级公安系统对公安知识图谱的认知逐渐清晰、统一，更多基础层平台化的大型项目开始投入建设，已有项目维护和应用持续进行，2018年工具型公安知识图谱应用率为30%，平台型建设率达到10%，艾瑞将持续看好其发展。