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說起“路怒癥”，你腦海中會浮現出怎樣的形象？
2017年5月30日，微博網友@寫字李華良 發出的一條視頻引發了眾多網友的公憤。
視頻顯示，當天上午9點半左右，李華良開車右轉時，因看到前方斑馬線上有行人通過（有老人，也有推嬰兒車的人），于是停車禮讓。然而，他后方一輛車牌號為冀A02***的紅色奧迪車駕駛人卻嫌他阻礙其右轉。于是，奧迪男便惱羞成怒地將他強行截停，下車后對他辱罵、毆打，隨后駕車離開。
事后，李華良立即報警，同時微博發文，并配以行車記錄儀視頻。
該視頻一經發出就得到大量網友和媒體的轉發評論，打人者因此也在微博“一炮而紅”，被冠以#囂張奧迪男#的稱號，網友希望警方迅速把施暴者繩之以法，畢竟，他不僅打人，還很有可能酒駕，危害公共安全。
事情發生一天后，打人者依然沒被抓獲，個別網民開始對公安機關的反應速度提出了質疑。
其實，破案過程遠比我們想象的復雜，案件的偵破曾一度陷入僵局。
警方在偵查過程中發現，通過車牌號查到的涉案奧迪車的車主實際并非打人者，且暫時失聯。聯系不到車主本人，也意味著無法迅速找到打人者。專案組需要依靠線索中斷的車牌號，以及一段模糊的視頻來在石家莊一千多萬人中鎖定目標。
雖然最終“囂張奧迪男”在6月1號被抓捕，不過具體的偵破過程卻鮮有報道，雷鋒網曾在公開的資料中發現了下面這段話：
僵局之下，一個名為“昆侖鏡”的情報系統開始加入警方的破案過程中，在研判人員的操作下，警方從車牌號出發、通過找車主以外的研判路徑很快掌握了犯罪嫌疑人的關鍵情報，鎖定了打人者，為抓捕直接指明了方向。
聽上去有些神秘的“昆侖鏡”情報系統到底有何威力？它到底是如何幫助警察蜀黍破案的？
為我揭秘這個大數據系統奧秘的是“明略數據”公安事業部總經理黃艷，她所在的公司正是這個系統的重要搭建者之一。
黃艷自畢業后一直從事與警務數據有關的工作，她告訴雷鋒網，這起表面看似簡單的案件背后，其實需要交管、情報、刑偵和管轄分局等多個相關部門的通力合作。
在案件偵破過程中，有兩個關鍵點，一是你是否掌握了足夠的信息，二是你要如何抽絲剝繭把破案的關鍵點拎出來。在傳統的破案中，前者需要進行長時間扎實的調查，后者需要你擁有豐富的偵查經驗。
大概情況應該像《犯罪心理》劇中的情節相似，面對整墻的紛雜信息，需要找出最核心的關聯，依此破案。比如在嫌疑人和被害者的眾多信息中，需要找出哪個關鍵時間點和關鍵物證才是可以定罪的突破口。
那現實中，“囂張奧迪男”究竟是如何通過情報系統被揪出來的？
由于破案細節涉密，黃艷并未直接回答，但她舉了一個例子向我解釋情報系統到底是干嘛的。
首先，情報系統需要將各個不同的信息系統進行整合。
原來系統對于一個人的刻畫可能是這樣的，A系統知道我是一個女的，B系統知道我學歷是碩士，C系統知道我最近經常出差住各地的酒店，D系統知道我坐了哪些航班，F系統可能知道我的日常聯系人是誰……但這些系統在沒有整合之前，對一個人的刻畫都是片面的，只有把他們進行整合，才會有更立體和全面的描述。
情報系統要做的第一件事就是要對各個系統之間的數據進行整合，這就如同你想做一桌子好菜，首先得準備好足夠的食材，避免出現“巧婦難為無米之炊”的狀況。
也就是說，要想破案，警察需要掌握的數據不僅來自于公安內部的系統，還需要來自其他委辦局或者政府部門的多個系統的數據。
第二，依據不同的場景，找出破案的關鍵點。
數據紛繁復雜，不能要求所有警察都具備孫悟空的火眼金睛，所以必須要揀出哪些才是與破案有關的關鍵信息。這就好比你要做出可口的飯菜，除了充足的食材，你還要考慮這么多的食材如何搭配、如何烹飪口味才會最好。
“囂張奧迪男”的抓捕，正是利用了情報系統對上面兩方面信息的處理。其實放眼全球，這類系統的搭建，在美國早有先河。
911 之后，在 CIA （美國中央情報局）等部門在調查各種線索的同時，斯坦福的的幾個教授也以公開的海量信息為基礎，利用計算機建立關于人物關系的網絡，最后他們鎖定了一堆疑似人物，并迅速將結果公開發布出去。
這讓 CIA 等部門大為震驚，因為教授們所得出的結果與 CIA 花大量精力偵查和審訊的結果有很多重合之處，當局迅速飛到斯坦福找教授們問話，懷疑他們與恐怖襲擊有關。
自此，“人腦+電腦“來分析復雜問題并輔助破案的可能性，開始被媒體關注。
回到文章開頭的問題，“囂張奧迪男”最后到底是如何在機場被抓獲？雖然黃艷并未透露破案的細節，但據雷鋒網推測，這個有些神秘的“昆侖鏡”情報系統，應該是一個具備多部門信息整合的平臺，從車牌號查到車主后，可以順藤摸瓜，查出親屬關系、最近通話記錄、相關航班信息等，最終將打人者抓獲。（此處純屬推測）
雖然信息系統的整合是做所有大數據系統的必經之路，但黃艷告訴雷鋒網，整個過程并不順利。一些地方的警務數據系統比較分散，在整合過程中不僅要滿足不同系統之間的不同權限，還要滿足各個系統不同的保密需求，這些頂尖的數據工程師在繁瑣的開發過程中遭遇了重重困難。
如何整合不同警種的數據就是一項充滿挑戰性的工程，比如有人負責緝毒、有人負責抓經濟犯罪、有人負責抓刑事犯罪，它們之間的數據都不是完全公開的，而且有些數據還涉及公民隱私，不能隨便給其他人看，要制定詳細的權限，這就是切實存在的問題。
在實際的整合過程中，黃艷和同事發現，單個系統的局部優化程度越高，最后整合的工作就越復雜和不可完成，甚至會出現許多重復建設和資源浪費的情況，整個過程要解決的細節問題非常多。
起初，一些工程師并不適應這種有些基礎并繁瑣的工作方式。比如基礎的檢索工具也是情報系統中的一環，但對于一些工程師來說，他們認為一家高科技公司沒必要做這種非常基礎的工作，類似定制化的需求，跟他們的開發身份不符，但從警察的角度來看，這又是實際需求。
最后解決這個問題的方式，其實有些“簡單粗暴”，但非常有效，就是工程師本人去實際體驗具體的辦案過程，解決這個過程中所遇到的問題，從而理解警方的辦案邏輯。
在具體的信息整合過程中，工程師們會同時想到，在查詢可疑人、可疑關系、可疑標簽的過程中，為什么要這樣查詢？在哪種業務場景下會需要用到這個查詢？查完以后接下來的動作是什么？需要跟哪個警種做互動？是否需要派出所協查？這一系列的問題都應該在產品中進行優化。
在深入一線的過程中，這些大數據工程師終于實現了從工程師思維到民警思維的轉變。
對于黃艷和同行而言，一家頗具“警察思維”的大數據公司一直是他們的榜樣，名叫“Palantir”，這家美國公司多年來一直服務于 CIA、FBI 等情報機構。最近，在一張硅谷實習生工資排行榜中，Palantir 超越谷歌、蘋果等一眾大牌公司，名列第一，換句話說，吃警務情報這碗飯，非常掙錢！
據雷鋒網了解，伊拉克戰爭后，反恐變成政府最急切的需求之一。盡管CIA、FBI等情報機構掌握著成千上萬個數據庫，包括財務數據、DNA樣本、語音資料、錄像片段以及世界各地的地圖，但要在這些數據之間建立聯系，卻相當耗費時間。如何從浩如星海的數據中快速找出有價值的線索，提前掌握恐怖份子可能發動襲擊的消息，對情報部門的技術水平有非常高的要求。?
“Palantir”的創始團隊認為，硅谷比政府承包商的技術更先進，因為政府不能接觸到最好的工程師。如果由他們建立一個數據分析庫，整合相互分離的數據庫來進行搜索和分析，以提升數據分析效率，或許可以向政府“推銷”這項技術。?
讓低調的“Palantir”一炮而紅的，是通過大數據分析識別出了華爾街大佬麥道夫的龐氏騙局、協助美國當局找到了本拉登的藏身地。當年，眾多媒體用“本拉登最終被大數據整死”這樣的標題來報道這個爆炸性的新聞。
由于大數據分析在很多案件中發揮了巨大作用，目前無論是國內還是國外，對于警務系統數據的整合分析已經是一個大趨勢，但黃艷認為，“堆在一起進行數據治理就是大數據”這種觀點離真正大數據還相差很遠。目前來看，要真正實現大數據破案，這三點亟待突破。
第一，需要政策的推動來進行數據的整合，這還需要時間。
數據掌握的越多，對于破案就意味著能掌握到更多的線索，但各個部門數據整合與否的決定權，并不在明略手上，作為一個第三方的服務公司，它沒有權限要求北京市的交管部門和海南省的交管部門將彼此的數據整合，要想推動這件事向前走，就一定要通過頂層設計。
黃艷告訴我，中國公安系統目前還是分灶吃飯，就是地方財政的建設模式，它還沒有那么的集中化和中心化，但未來看，大集中肯定是一個趨勢。
在近兩年的項目中，團隊可以明顯感覺到自公安部開始的自上而下的政策推動效果，各個地方的數據正在越來越多的進行整理和匯總，如果沒有這些政策的推動，沒有自上而下對于數據的重視，就不會出現像明略一樣的公司，更不會出現這兩年飛速的發展，是整個環境造就了行業的發展。
第二，需要對業務進行深入的挖掘和了解。
任何一個行業要進行大數據的落地，只做一個數據資源服務平臺遠遠不夠。這是一個需要跟業務人員反復溝通、共同創造的過程。
在具體的項目中，要做的不僅僅是數據的處理和分析，還需要更多地關注行業的業務發展模型，專注分析細節的處理，這些對行業洞察的能力，需要在積累一定客戶在基礎上才會有長足的進步。
第三，分析工具固然重要，但是人的判斷也是非常重要，要發揮人機結合的最大效用。
當有了數據，做出具體的業務模型后，就需要考慮如何把人和機器的最強的優勢發揮出來。
在數據處理的過程中，如果每一條數據都需要人來進行處理，會因耗費人力而行不通。但與此同時，數據處理分析又需要人的辨識能力，如何協調人與機器之間的關系，是需要解決的核心問題。
“不管白貓黑貓，抓住老鼠就是好貓”。這句老話在警務系統的建設中，同樣適用，用了再多的高科技，最后到底能不能幫警察抓住壞人，才是最終考驗。
明略數據創始人吳明輝的父親是一名警察。從小，吳比別人更能體會老警察的辛苦，一起重大案件需要幾百個警察分析情報，找線索，過程相當痛苦。因此，吳在創辦明略時，萌生了搭建大數據網絡平臺，讓人工智能協助警察辦案的想法。
他想，借助數據與智能，也許父親以及和父親一樣的警察辦案不用那么辛苦。
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