“安全智能大脑”平台建设

需求的背景和应用场景

在当前城市安全领域，网络与物理风险相互交织，跨域攻击呈现出隐匿化、复杂化的特点，对城市的安全管理提出了严峻挑战。传统的安全系统往往采用“烟囱式”架构，各系统间缺乏有效协同，导致数据孤岛化现象严重，预警能力不足，且运维效率低下。为应对这些挑战，本项目旨在建设一个基于国产算力的“安全智能大脑”平台。该平台将深度融合网络、数据、物理、心理健康及大数据等全线业务，通过先进的人工智能技术，实现对多域安全数据的全面关联分析与主动管控。此平台将为首都重大活动保障与城市精细化治理提供核心支撑，有效提升城市的安全管理水平和应急响应能力。

要解决的关键技术问题

1. 硬件与算力对接：需实现与国产高性能AI芯片与服务器的无缝对接，确保平台能够支持大规模视频的实时分析，同时满足核心软硬件国产化率100%的目标。
2. 核心AI技术集成：

• 集成多模态安全大模型，融合自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）与时序分析能力，实现对多模态数据的实时处理与深度解析。
• 构建知识图谱，实现跨域安全数据的深度关联分析，挖掘数据间的潜在联系，提升预警的准确性和及时性。
• 应用联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，进行联合模型训练，增强模型的学习能力和泛化性能。
• 引入自动化响应（SOAR）技术，实现威胁预警与响应的自动化，显著提升应急响应效率和准确性。

3. 关键技术指标达成：

• 数据处理能力需达到日均PB级，以满足大规模数据处理的需求。
• 视频分析延迟需控制在500ms以内，事件关联分析时间不超过3秒，确保实时性和高效性。
• 未知威胁检测率需达到90%以上，系统可用性需保持在99.99%的高水平。

效果要求

本“安全智能大脑”平台应具备以下效果：

• 技术先进性：通过跨模态融合、协同推理和隐私保护等先进技术，构建跨域协同的一体化安全体系，引领行业技术发展。
• 降低人工依赖：大幅减少对人工专家的依赖，通过智能化手段实现安全数据的自动分析、预警和响应，提高运维效率。
• 提升安全水平：通过全面、实时的数据关联分析和主动管控，有效提升城市的安全管理水平和应急响应能力，为首都重大活动保障和城市精细化治理提供坚实支撑。
• 竞争优势：平台以国产算力为基础，结合先进的人工智能技术，形成独特的竞争优势，满足国家对信息安全和自主可控的迫切需求。