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AI推动了传统公共安全工作模式的快速变革，打造警务工作智慧化的新理念和新模式，但同时也给原有安防建设模式带来了巨大变化。传统的公共安全安防建设，可以藉由一家企业提供从前端采集、到处理逻辑，直至业务应用的一揽子解决方案。但在智能安防的公共安全应用场景下，由于应用场景化、场景碎片化、算法迭代化和需求个性化等特征，任何一家企业都无法独立提供完整解决方案，只有在统一的体系框架下共建新生态，建设参与者以场景为牵引，分工加协同，才能可持续性地、最大限度地赋能基层一线实战，提升公共安全智能化应用核心战斗力。

基于分层解耦的方法论，依托微服务平台的技术支撑，建设智能图像赋能开放平台，在功能单一和完全解耦的微服务基础上，通过跨技术系统的接口融合和按应用逻辑的接口封装，为智能应用提供标准的算法能力接口，实现场景驱动的智能图像能力汇聚和开放。通过技术+业务融合的赋能开放平台，应用开发人员只需专注在界面展现和操控交互，无须困惑于算法系统的异构接口和业务逻辑。通过算法与数据解耦、算法与应用解耦，场景驱动算法算力调度，沉淀业务能力，推动业务复用，助力快速应用集成。

优势特性

业务应用开发便捷上层业务应用通过标准化的简单接口即可实现多厂家、多算法融合调度，以及人脸/车辆的布控任务下发、比中预警回收、比中梯度拟合、业务数据融合等复杂逻辑。
能力可持续扩展平台适配层负责对于后续算法类型和精度的持续迭代，通过标准接口进行集成的智能应用，无需再进行复杂的定制对接，就能实现智能应用的能力升级和持续创新。
建设成果持续沉淀遵循微服务的技术框架和标准规范，各类建设单位将算法、数据、流程等资源解耦、封装成微服务，注册、运行在微服务池中，供全分局的系统共享调用。
资源使用效率提升秉持“厚中台，薄应用”的理念，通过服务化的资源能力共享，避免了重复建设，达到了能力复用，集约化建设通过平台创新显著提升资源的利用成效。