汲广阳，傅文睿，周守宇

（济南海关 海关智能视频图像应用创新实验室，山东 济南 250000）

0 引 言

近年来，海关旅检在维护国家安全和社会稳定、口岸公共卫生安全、国门生物安全以及服务保障重大活动等方面发挥着重要作用，但同时也存在着监管力度和监管效率的矛盾。本文梳理了旅检通关业务模式及信息化现状，分析了所能获取的关键数据，设计了态势感知及风险拦截体系。该体系以计算和数据为核心，以物联网为支撑，以数据联通和资源联动为基础，实现数字空间与物理环境交互的旅检风险感知及拦截。

1 海关旅检业务概述及信息化现状

海关旅检通关业务的主要职能是办理对外空港口岸进出境相关货物、运输工具及人员的通关、检验检疫、监管、征税等业务，实施口岸卫生监督，反馈执法作业结果。随着我国对外开放程度的加深，旅检业务量不断增长，旅检现场逐渐配备了信息化设备设施系统。目前在现场主要配备了行李物品、业务办理、物质识别、环境监测、调度指挥、卫生检疫、基础设施等七大类设备设施系统。

2 海关旅检现场信息化系统存在的不足

旅检现场设备设施系统及其提供的多种数据，能够支撑旅检业务的正常开展。但在数据的互联互通、执法资源的联动、分析研判的智能化等方面仍存在如下不足：

（1）设备设施系统较为孤立和分散，缺乏联网集成和信息共享。不同系统间数据闭塞孤立，没有打通设备间数据接口，难以形成监管合力。

（2）旅检现场信息化系统和智能设备支撑不足，风险感知及拦截在各孤立节点进行，无法全面、有效支撑海关关员执法、辅助决策和风险分析。

（3）旅客对通关效率敏感，现场监管既要管得住，也要放得快，但一线风险分析和处置资源紧张，实现风险有效拦截存在一定困难。

3 海关旅检现场态势感知及风险拦截体系浅议

3.1 感知拦截体系概述

AIoT技术是人工智能、物联网技术的综合应用，是构建海关旅检现场态势感知及风险拦截体系的重要路径。该技术能够对旅检现场设备设施系统数据进行集中采集，实时汇聚至海关大数据资源池中；风险防控平台中设定的风险判定规则，可自动命中风险事件，实时推送至各智能化终端及装备，实现资源机动使用，达到高效风险拦截的目标。

3.2 感知拦截体系“有机体”构建

海关旅检现场态势感知及风险拦截体系作为一个有机整体，具有“神经末梢”“神经网络”“记忆存储”“智慧大脑”“外脑”“躯干与四肢”，能够感知、分析、决策、行动。基于AIoT技术的态势感知及风险拦截系统如图1所示，构建思路如下：

图1 基于AIoT技术的态势感知及风险拦截系统

（1）依托现场传感器构建“神经末梢”。制定数据接口标准，研发边缘网关，实现数据的实时采集，叠加坐标、时间等信息，实现不同类型设备设施系统数据的采集和汇聚。

（2）依托网络通信链路构建现场“神经网络”。采用5G、物联网等传输技术，建立低时延、高带宽数据链路，提高数据实时传输效率，实现海关旅检业务“大脑”“记忆存储”“四肢”与“神经末梢”的紧密连接。

（3）依托大数据资源池完善丰富“记忆存储”。各数据按照格式存储到海关大数据资源池，具备数据查询、筛选、分析、关联、统计等功能，实现数据的便捷共享和调用。

（4）依托旅检风险防控平台构建“智慧大脑”。将大数据资源池与旅检风险防控平台对接，通过人工设定、自动生成等方式设定风险判定规则，实时输出判定结果，激活拦截预案，推送坐标、时间、音视频等关键要素，调动“四肢”实现风险有效拦截。

（5）依托智能化装备构建“躯干与四肢”。现场微模块机房、网络通信、服务器存储、5G及物联网组成信息化基础设施，构成“躯干”。智能通道、单兵装备、摄像头、机器人等各类装备与现场执法人员有效协作，构成“四肢”，提升资源处置使用效率。

（6）基于数据可视化及数字孪生技术构建“外脑”。通过数据可视化技术把“记忆存储”中的“经验记忆”转化为可视化的数字模型。基于数字孪生技术，实现数据关联关系的回溯及关联规律分析，丰富“智慧大脑”中的“解决思路”。

3.3 数据接口及协议

旅检现场态势感知及风险拦截体系依赖数据的有效采集和汇聚，是“海关旅检”的流淌不息的血液。旅检现场各类设备设施系统支持的物理接口包括光纤、4G、5G、以太网、音视频接口、串口、USB、Console接口、开关量、电源等。各类系统使用协议包括HTTP、TCP、Modbus、MQTT、ONVIF等。

3.4 物联网架构设计

旅检现场数据采集和汇聚受制于技术手段，大数据资源池无法接入丰富的旅检现场设备设施系统数据，制约了人工智能分析平台的应用。有效采集和汇聚数据是有效构建旅检现场态势感知及风险拦截体系的关键所在。为解决好关键问题，采用物联网架构设计，实现旅检现场设备设施系统和海关核心网络系统中的人工智能分析平台、大数据资源池的互联对接。

4 基于AIoT技术的态势感知及风险拦截体系的应用前景展望

4.1 提升旅检现场全域态势感知能力

对旅检现场进行3D建模，实现各类数据及告警的动态呈现，将旅检业务全流程数字化呈现，直观展示现场环境以及风险行李和风险旅客的告警事件、坐标和轨迹、关联信息等数据，实现全域感知。例如在3D模型上直接展示查验、检测、监控设备运行状态及告警信息，将地图图元与报警关联，现场各类告警事件既能够通过大屏集中展示，也可以实时推送至旅检现场单兵装备，由执法人员进行现场实时管控和处置。

4.2 提高旅检执法人员单兵效能

将移动单兵装备与执法人员整合为基础作业单元，依托移动互联网成为态势感知及风险拦截体系的单个节点，后台支撑系统提供强大数据支撑，提升执法人员认知和数据获取效率，增加机动性、精准度、专业度。例如通过基于光波导等技术构建的可穿戴单兵，实现音视频、信息等数据的呈现，解放执法人员双手，不影响正常视线；通过单兵装备实现每一名执法人员与态势感知及风险拦截体系的接入，实时获得各项指令和处置预案。

4.3 增强突发事件风险防控能力

各类数据完全汇聚后，通过大数据建模的方式模拟执法者、决策者头脑中的过程和逻辑，把风险防控处置过程转化为标准化预案，提升决策效率；后台支撑系统与现场装备及人员实现联动，降低处置时延。例如基于AIoT技术对现场告警信息进行分级报警及处置，现场环境核辐射监测告警后，风险防控平台自动激活旅检机器人前往告警坐标，机器人利用便携核辐射探测器，准确锁定放射源，各类视频监控自动锁定附近区域；一线执法人员依托可穿戴单兵装备推送的告警信息，及时划定危险区域；风险防控平台启动应急处置预案，由支援人员赴现场排除核辐射危险。

4.4 构建强力有效的指挥决策中枢

利用大数据池中所整合的各种类型数据，收集和分析历史查验规律及现场执法工作人员的经验，基于不同的组合规则建立风险布控模型和风险分析预测模型，实现对进出境风险旅客和风险行李等的精准监控，提升人力资源效率及旅客通关效率。例如采用AIoT技术对历史数据进行分析预测，基于现场数据、业务系统的历史数据规律，对人力资源和监管资源进行科学测算和统筹，实现灵活的业务编组和高机动性部署，由风险防控平台进行预测分析，及时针对“堵点”和“风险点”增配监管资源，改善旅客通关体验，保护国门安全。

5 结 语

人工智能是新科技革命的主要动力，能够实现旅检现场风险的自动化识别和拦截。基于大数据建立旅检现场风险评估模型，能够精准提升规则的命中效率；通过物联网实现数据的采集和集中，为系统运行提供丰富的数据资源。综上所述，AIoT技术是人工智能、物联网等技术的综合应用，是构建海关旅检现场态势感知及风险拦截体系的重要路径。