姜斌祥

犯罪治理現(xiàn)代化是社會(huì)治理現(xiàn)代化和平安中國(guó)建設(shè)的一個(gè)重要成分，研究犯罪治理現(xiàn)代化規(guī)律、模式、機(jī)制和方法就成了繞不開的任務(wù)。隨著社會(huì)步入AI 時(shí)代，給精準(zhǔn)犯罪治理帶來了新科技手段及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過犯罪治理現(xiàn)代化提供更加精準(zhǔn)治理模式是犯罪治理的一個(gè)解決途徑。但還有大量問題在阻礙犯罪治理現(xiàn)代化進(jìn)程，犯罪治理是一個(gè)復(fù)雜高階巨系統(tǒng)，且橫跨多領(lǐng)域、多部門和多行業(yè)，如何實(shí)現(xiàn)全域精準(zhǔn)犯罪治理現(xiàn)代化就成了學(xué)界和實(shí)務(wù)界的難題。本文通過引入數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行犯罪治理現(xiàn)代化研究，旨在破解其所遇難題。

一、犯罪治理現(xiàn)代化的問題

犯罪治理（Crime Governance：CG）一直以來都是社會(huì)治理的重點(diǎn)和難題，是社會(huì)治理的重要組成部分。我國(guó)經(jīng)歷了犯罪鎮(zhèn)壓、懲治、防控、治理等不同階段，隨著社會(huì)轉(zhuǎn)型不斷深入，國(guó)家對(duì)犯罪治理實(shí)踐認(rèn)識(shí)也在不斷深化，從實(shí)際運(yùn)行中的“強(qiáng)勢(shì)管制”轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲饬x上共建共治共享的“科學(xué)治理”新格局，需要把現(xiàn)代化治理理論運(yùn)用到犯罪治理制度設(shè)計(jì)和機(jī)制運(yùn)行過程中。犯罪治理是一個(gè)過程，這個(gè)過程具備協(xié)調(diào)性，且涉及多領(lǐng)域、多部門及多人員，具有持續(xù)互動(dòng)性。犯罪治理表現(xiàn)為對(duì)犯罪行為作出反應(yīng)或采取應(yīng)對(duì)措施以及預(yù)防的過程，是在客觀準(zhǔn)確觀察犯罪問題基礎(chǔ)上，確立適當(dāng)對(duì)策目標(biāo)，選擇合理路徑與方法，組合多方力量作用于犯罪現(xiàn)象的科學(xué)之道。犯罪治理是社會(huì)治理當(dāng)中必不可少的，是建設(shè)社會(huì)治安防控體系、維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定的關(guān)鍵。

犯罪治理中的主要問題有：①犯罪治理是個(gè)復(fù)雜龐大的系統(tǒng)，具有高階、多維、不確定性、復(fù)雜多變性、實(shí)時(shí)性、所以難以掌握信息、預(yù)測(cè)性很差等，傳統(tǒng)治理手段難以駕馭。②目前犯罪治理現(xiàn)代化多為單點(diǎn)系統(tǒng)，呈現(xiàn)碎片化特征，治理層次不齊，技術(shù)水平不等，這種碎片化治理難以達(dá)到全域治理期望效果。③部門利益導(dǎo)致現(xiàn)有治理現(xiàn)代化建設(shè)充斥著大量信息孤島、技術(shù)鴻溝等，共享程度低下，數(shù)據(jù)價(jià)值難以發(fā)揮。④現(xiàn)有治理現(xiàn)代化建設(shè)缺乏標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)務(wù)研究困難很多，均在摸著石頭過河，各有一套，且封閉進(jìn)行。⑤治理大數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)不了所有問題，甚至?xí)屑賳栴}和假規(guī)律。⑥缺乏治理現(xiàn)代化基礎(chǔ)理論和實(shí)務(wù)研究成果，尚未構(gòu)成支撐實(shí)戰(zhàn)的多學(xué)科交叉研究理論體系。上述問題阻礙著犯罪治理現(xiàn)代化進(jìn)程，需尋找科學(xué)合理解決辦法來反應(yīng)和解決。

二、犯罪治理數(shù)據(jù)特性與問題破解方法

（一）犯罪治理數(shù)據(jù)特性分析

經(jīng)過調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)，犯罪治理數(shù)據(jù)具有12 類特性：①犯罪治理八要素大數(shù)據(jù)特殊性。治理數(shù)據(jù)由人、地、物、組織、案（事）件、時(shí)間、位置坐標(biāo)、線索等八要素構(gòu)成，〔1〕姜斌祥：《犯罪預(yù)防數(shù)字引擎研究》，2019年第六屆犯罪學(xué)論壇論文。數(shù)據(jù)具有類型復(fù)雜、結(jié)構(gòu)多樣、體量巨大、價(jià)值密度低、挖掘潛力巨大等大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，又有其特殊性：安全保密性、可靠性、時(shí)效性、多樣性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等要求高。②社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特性。治理八要素有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特性，各要素之間的關(guān)系各不相同，關(guān)系網(wǎng)中一些要素居于核心地位，有的處于邊緣位，且是相對(duì)的，須對(duì)要素知識(shí)圖譜與語(yǔ)義推理等。③高階多維復(fù)雜性。犯罪治理涉及到社會(huì)方方面面，極其廣泛，具備多維特性和廣度和深度，具有社會(huì)治理的高階復(fù)雜性。④博弈性。治理要素?cái)?shù)據(jù)代表了社會(huì)要素的社會(huì)動(dòng)態(tài)行為寫照，映射出要素間的博弈性。⑤不完備且漸進(jìn)增長(zhǎng)性。因犯罪治理具備高階復(fù)雜性，人類認(rèn)知和技術(shù)都是在不斷演進(jìn)的，故數(shù)據(jù)采集過程是漸進(jìn)的，治理數(shù)據(jù)具備階段不完整性，雖然有邊界，但永遠(yuǎn)在路上。⑥不確定性。治理要素?cái)?shù)據(jù)具有定性定量混合、模糊、灰色與不確定特性。⑦多模態(tài)性。治理要素隨時(shí)間變化、個(gè)體和環(huán)境差異、多領(lǐng)域等，導(dǎo)致具備多模態(tài)特性。⑧協(xié)同聯(lián)動(dòng)性。治理需要遍歷社會(huì)全域，需要多領(lǐng)域、多部門、多行業(yè)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)。⑨可計(jì)算性。計(jì)算思維是運(yùn)用計(jì)算科學(xué)進(jìn)行問題求解、系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及人類行為理解等涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)之廣度的一系列思維活動(dòng)，它能夠?qū)⒁粋€(gè)問題清晰、抽象地描述出來，并將問題的解決方案表示為一個(gè)信息處理流程，包含數(shù)學(xué)和工程性思維。隨著碎片式治理的實(shí)施，積累了巨多要素?cái)?shù)據(jù)，在計(jì)算思維指導(dǎo)下，從工程化可計(jì)算角度研究治理各種復(fù)雜問題，涵蓋治理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)測(cè)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量保證、計(jì)算建模以及預(yù)測(cè)推理等多方面，進(jìn)行多層次概念化和抽象，利用迭代、遞歸、歸約、分解等計(jì)算方法解決治理現(xiàn)代化所遇復(fù)雜問題成為可能，從而達(dá)到主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和防范危險(xiǎn)行為。⑩大數(shù)據(jù)思維特性。治理八要素?cái)?shù)據(jù)具備大數(shù)據(jù)思維特性，〔2〕姜斌祥：姜斌祥：《大數(shù)據(jù)偵查學(xué)理論與實(shí)務(wù)研究框架探討》，2019年第二屆大數(shù)據(jù)偵查論壇論文。如相關(guān)性、整體性、預(yù)測(cè)性，以及傳統(tǒng)AI 的因果性，〔3〕姜斌祥：《犯罪大數(shù)據(jù)AI 模型與犯罪趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究》，載《預(yù)防青少年犯罪研究》2019年第1 期，第6 頁(yè)。從而才能實(shí)現(xiàn)犯罪治理的精準(zhǔn)研判預(yù)警。?可實(shí)驗(yàn)性。基于計(jì)算社會(huì)科學(xué)研究方法和模擬試驗(yàn)成果看，犯罪治理也一樣可仿真模擬試驗(yàn)、治理實(shí)驗(yàn)室研究、推演預(yù)測(cè)預(yù)警等；同時(shí)通過仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M進(jìn)行治理專業(yè)人才訓(xùn)練。?過程連續(xù)性。犯罪治理是一個(gè)漸進(jìn)連續(xù)治理的持續(xù)過程。以上12 類特性中最核心基礎(chǔ)特性是可計(jì)算性。

（二）解決犯罪治理現(xiàn)代化的新思路：引入數(shù)字孿生技術(shù)

大數(shù)據(jù)是犯罪治理現(xiàn)代化的基石，因此，針對(duì)上述12 類數(shù)據(jù)特性以及其核心特性——可計(jì)算性，引入計(jì)算思維與犯罪治理交叉結(jié)合研究，以此反映和解決治理現(xiàn)代化所面臨問題。計(jì)算科學(xué)方法眾多，對(duì)于犯罪治理這個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)來說，要緊貼需求選擇計(jì)算科學(xué)解決方案。

經(jīng)比較研究發(fā)現(xiàn)，在智能制造和智慧城市建設(shè)中相對(duì)成熟可行的數(shù)字孿生是建模與仿真應(yīng)用重要技術(shù)，它是將現(xiàn)有或未來治理實(shí)體構(gòu)建數(shù)字模型，通過實(shí)測(cè)、仿真和分析來實(shí)時(shí)感知、診斷、預(yù)測(cè)治理實(shí)體的狀態(tài)，通過優(yōu)化和指令來調(diào)控治理實(shí)體行為，通過深度學(xué)習(xí)來進(jìn)化治理模型自身，改進(jìn)利益相關(guān)方在實(shí)體生命周期內(nèi)的決策。孿生最誘人的是建模和仿真，它們是數(shù)字模型和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，目的是為了將模型打磨得更加接近真實(shí)。對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)機(jī)理缺乏足夠認(rèn)識(shí)的情況下，基于采集數(shù)據(jù)利用AI 技術(shù)對(duì)實(shí)體進(jìn)行建模。

數(shù)字孿生是實(shí)體在虛擬世界的鏡像，是實(shí)體的虛擬映射，且模擬在現(xiàn)實(shí)中的行為，可實(shí)驗(yàn)，這樣就非常適合于犯罪治理現(xiàn)代化建設(shè)要求、特性和問題解決?；跀?shù)字孿生的精準(zhǔn)犯罪治理現(xiàn)代化機(jī)制是將治理實(shí)體搬到虛擬環(huán)境進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)映射，從而為犯罪治理的實(shí)時(shí)監(jiān)管和模擬仿真實(shí)驗(yàn)提供了一條可行路徑。數(shù)字孿生與現(xiàn)有傳統(tǒng)治理現(xiàn)代化實(shí)踐在邏輯、技術(shù)和治理理念上有根本區(qū)別：一是前者建立起統(tǒng)一廣泛的可采數(shù)據(jù)源，進(jìn)而對(duì)治理全過程數(shù)化寫實(shí)；二是前者具有同步生命周期和建設(shè)時(shí)序且能夠不斷跟進(jìn)與更新；三是前者是可計(jì)算的，兩者在一一對(duì)應(yīng)中進(jìn)行建模推演、預(yù)測(cè)和驗(yàn)證。數(shù)字孿生通過歸集全要素和全過程數(shù)據(jù)，運(yùn)用AI 識(shí)別和提取實(shí)體治理體系的特征和規(guī)律，將治理“隱秩序”顯性化；同時(shí)數(shù)字孿生通過AI，結(jié)合犯罪治理中人的智慧，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)交互，為科學(xué)合理的治理決策以及防控與實(shí)戰(zhàn)提供支持。

三、犯罪治理數(shù)字孿生體基礎(chǔ)理論研究

（一）數(shù)字孿生體概念

1.數(shù)字孿生概念

數(shù)字孿生（Digital Twin）是2003年美國(guó)密歇根大學(xué)教授邁克爾·格里夫斯(Michael Grieves)提出的概念，他稱之為“物理產(chǎn)品的數(shù)字化表達(dá)”，它是現(xiàn)實(shí)世界在虛擬世界的鏡像，這個(gè)鏡像不僅能對(duì)現(xiàn)實(shí)實(shí)體虛擬再現(xiàn)，還能模擬其在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中行為。

數(shù)字孿生是物理對(duì)象的數(shù)字模型，該模型通過接收來自物理對(duì)象的數(shù)據(jù)而實(shí)時(shí)演化，從而與物理對(duì)象在全生命期保持一致?；跀?shù)字孿生可進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)、診斷、訓(xùn)練等（即仿真），并將仿真結(jié)果反饋給物理對(duì)象，從而幫助對(duì)物理對(duì)象進(jìn)行優(yōu)化和決策。物理對(duì)象、數(shù)字孿生以及基于數(shù)字孿生仿真及反饋一起構(gòu)成一個(gè)信息物理系統(tǒng)。面向數(shù)字孿生全生命期（構(gòu)建、演化、評(píng)估、管理、使用）的技術(shù)稱為數(shù)字孿生技術(shù)。如圖1、圖2 所示。

圖1 數(shù)字孿生概念模型

圖2 數(shù)字孿生系統(tǒng)運(yùn)行原理

對(duì)建模仿真的研究已歷時(shí)多年，目前已由最早的虛擬化模型，拓展成融合社會(huì)要素實(shí)時(shí)搜集、實(shí)時(shí)計(jì)算的綜合技術(shù)。數(shù)字孿生將真實(shí)世界在數(shù)字世界中創(chuàng)建對(duì)應(yīng)虛擬實(shí)體，現(xiàn)實(shí)世界中所有變化都會(huì)立即體現(xiàn)在虛擬實(shí)體。通過可視化虛擬視圖全面掌控物理世界狀態(tài)信息，針對(duì)不同目的快速采取行動(dòng)，對(duì)其加以分析、預(yù)測(cè)和優(yōu)化。

2.數(shù)字孿生體

用“體”字模糊性來應(yīng)對(duì)Digital Twin 在不同使用場(chǎng)景下的不確定性，將Digital Twin譯為數(shù)字孿生體，是一個(gè)名詞，便于與物理實(shí)體對(duì)應(yīng)，專指與物理實(shí)體對(duì)應(yīng)的映射，將它與對(duì)應(yīng)的物理實(shí)體及其相關(guān)實(shí)體所構(gòu)成數(shù)字孿生系統(tǒng)，即digitally twinned，比如數(shù)字孿生制造、數(shù)字孿生城市、數(shù)字孿生犯罪治理等。

（二）犯罪治理數(shù)字孿生體

1.數(shù)字孿生犯罪治理

數(shù)字孿生犯罪治理包含犯罪治理物理實(shí)體與數(shù)字孿生體，其含義是將犯罪治理物理實(shí)體與數(shù)字孿生體結(jié)合，構(gòu)成一個(gè)完整數(shù)字孿生犯罪治理體系。

2.犯罪治理數(shù)字孿生體

充分利用犯罪治理的物理模型、基于物聯(lián)網(wǎng)在線數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，集犯罪學(xué)、心理學(xué)、法學(xué)、計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等多學(xué)科，進(jìn)行多物理量、多時(shí)空尺度、多概率仿真模擬跟進(jìn)，通過在虛擬空間中完成對(duì)治理映射，反應(yīng)治理全生命期。通過仿真、物聯(lián)網(wǎng)、VR 等各種手段，將物理實(shí)體各種屬性映射到虛擬空間，形成可拆解、可復(fù)制、可轉(zhuǎn)移、可修改、可刪除、可重復(fù)操作的數(shù)字鏡像，極大加速了對(duì)治理物理實(shí)體的了解，可讓很多原來由于物理?xiàng)l件限制、必須依賴于物理實(shí)體而無法完成的操作成為觸手可及，更能激發(fā)人們探索新途徑，優(yōu)化再造治理流程。

數(shù)字孿生作為治理現(xiàn)代化的一種新途徑，充分利用采集數(shù)據(jù)和物理模型在信息空間內(nèi)全面反映物理全生命期，從而具有對(duì)問題診斷、狀態(tài)評(píng)估及趨勢(shì)預(yù)測(cè)的能力。孿生體是治理物理實(shí)體在大數(shù)據(jù)中的映射，可實(shí)現(xiàn)治理全域范圍八要素的多元空間融合，從宏觀到微觀對(duì)多粒度時(shí)空對(duì)象描述，多模態(tài)時(shí)空異構(gòu)數(shù)據(jù)高效融合與分布式協(xié)同管理，全生命期、多專業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入與探索性時(shí)空關(guān)聯(lián)分析。構(gòu)建實(shí)景三維體系是孿生體全生命期精準(zhǔn)映射與融合協(xié)同關(guān)鍵基礎(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)治理全生命期智能模擬仿真、智能預(yù)警、智能推理，保證復(fù)雜環(huán)境下治理智能水平。孿生體是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、虛實(shí)交互、先知先覺和共生共智的智能化信息模型，使數(shù)字治理與現(xiàn)實(shí)犯罪治理同步規(guī)劃、同步建設(shè)、實(shí)現(xiàn)全過程、全要素?cái)?shù)字化，做到治理全狀態(tài)實(shí)時(shí)化、可視化，以及治理管理決策的協(xié)同化和智能化。

3.犯罪治理數(shù)字孿生體的價(jià)值

犯罪治理數(shù)字孿生體將改變發(fā)現(xiàn)、認(rèn)知和治理的方式，所帶來的良法善治效果，非常值得期待。實(shí)現(xiàn)“知、防、管、控”規(guī)范化、一體化、協(xié)同化和智能化，開展全天候全方位感知治理現(xiàn)實(shí)；實(shí)現(xiàn)區(qū)域維度、行業(yè)條線、跨區(qū)域協(xié)同的聯(lián)動(dòng)發(fā)現(xiàn)與聯(lián)勤處置；實(shí)現(xiàn)國(guó)級(jí)、大區(qū)級(jí)、省市級(jí)、地區(qū)級(jí)、行業(yè)級(jí)的層層治理能力與體系；實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+5G”的治理全面監(jiān)控、最快發(fā)現(xiàn)、實(shí)時(shí)響應(yīng)、集成指揮、協(xié)同處置的能力；打造協(xié)作式、體系化、層次化的智慧犯罪治理體系，以更大力度、更實(shí)舉措，筑牢社會(huì)公共安全防火墻。

孿生體能在現(xiàn)實(shí)和數(shù)字世界間全面建立實(shí)時(shí)聯(lián)系，在數(shù)字空間再造一個(gè)治理虛擬實(shí)體，作為治理物理實(shí)體映射鏡像，將治理物理實(shí)體全生命期的變化數(shù)字化、模型化和可視化。它具有傳感即時(shí)性、信息集成性、傳遞交互性、決策科學(xué)性、預(yù)防精準(zhǔn)性、治理智能性等特征。通過大規(guī)模仿真、推演、預(yù)測(cè)，定位分析未來治理過程中的瓶頸問題與風(fēng)險(xiǎn)，通過共智促進(jìn)孿生體間互動(dòng)協(xié)作，進(jìn)一步提高治理現(xiàn)代化精準(zhǔn)程度。加快建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、實(shí)時(shí)感知、智能分析的新一代治理基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)治理數(shù)據(jù)加速匯聚、融通、挖掘、應(yīng)用，利用匯聚的基礎(chǔ)設(shè)施感知數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)脈動(dòng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建孿生體，形成實(shí)體和數(shù)字精準(zhǔn)映射、虛實(shí)交互的治理新格局。

（三）犯罪治理數(shù)字孿生體七維模型

數(shù)字孿生以數(shù)字化方式建立多維、多時(shí)空尺度、多學(xué)科、多物理量的動(dòng)態(tài)虛擬模型來仿真物理實(shí)體在真實(shí)環(huán)境中的屬性、行為、規(guī)則等。當(dāng)前數(shù)字孿生模型多沿用格里夫斯教授最初定義的三維模型，即物理實(shí)體、虛擬實(shí)體及兩者間的連接：

為適應(yīng)孿生在更多領(lǐng)域應(yīng)用，北航數(shù)字孿生技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)上述三維模型進(jìn)行了擴(kuò)展，增加了孿生數(shù)據(jù)和服務(wù)兩個(gè)新維度，提出了五維模型：〔4〕陶飛等：《數(shù)字孿生車間：一種未來車間運(yùn)行新模式》，載《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年第1 期，第2—3 頁(yè)?！?〕陶飛等：《數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索》，載《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2018年第1 期，第3—4 頁(yè)。

經(jīng)我們研究發(fā)現(xiàn)，五維模型不能完備反應(yīng)犯罪治理實(shí)戰(zhàn)需求，為適應(yīng)新時(shí)代犯罪治理新需求，對(duì)上述五維模型進(jìn)行擴(kuò)展，增加孿生智能體（Agent：算法庫(kù)）和外部數(shù)據(jù)資源接入兩個(gè)新維度，提出犯罪治理數(shù)字孿生體七維模型。七維模型公式為：

公式中：CGPE-犯罪治理物理實(shí)體，CGVE-治理虛擬實(shí)體，CGSs-治理應(yīng)用服務(wù)，CGDD-治理孿生數(shù)據(jù)，CGAgent-治理孿生智能體，ODI-外部數(shù)據(jù)資源接入，CN-各成分間連接。如圖3 所示。

圖3 犯罪治理數(shù)字孿生體七維模型圖

一是CGPE-犯罪治理物理實(shí)體，包括全過程治理實(shí)體和業(yè)務(wù)過程，涉及到立法、司法、執(zhí)法、普法、守法、預(yù)防、檢查、評(píng)估等各犯罪治理節(jié)點(diǎn)。

二是CGVE-犯罪治理虛擬實(shí)體，包括幾何模型（Gv）、物理模型（Pv）、行為模型（Bv）和規(guī)則模型（Rv），這些模型能從多時(shí)間尺度、多空間尺度對(duì)CGPE 進(jìn)行描述與刻畫：〔6〕陶飛等：《數(shù)字孿生五維模型及十大領(lǐng)域應(yīng)用》，載《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2019年第1 期，第4—6 頁(yè)。

式中：Gv 為描述CGPE 幾何參數(shù)（如形狀、尺寸、位置坐標(biāo)等）與關(guān)系的三維模型，與PE 具備良好的時(shí)空一致性，對(duì)細(xì)節(jié)層次的渲染可使Gv 從視覺上更加接近CGPE。Gv可利用三維建模軟件（如Solid-Works、3D MAX、ProE、AutoCAD 等）或儀器設(shè)備（如三維掃描儀）來創(chuàng)建。

Pv 在Gv 的基礎(chǔ)上增加了CGPE 的物理屬性、約束、及特征等信息，通?？捎肁nsys，ABAQUS，Hypermesh 等工具從宏觀及微觀尺度進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)近似模擬，如活動(dòng)場(chǎng)所建模仿真分析等。

Bv 描述了不同粒度不同空間尺度下CGPE 在不同時(shí)間尺度下外部環(huán)境與干擾，以及內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制共同作用下產(chǎn)生的實(shí)時(shí)響應(yīng)及行為，如隨時(shí)間推進(jìn)演化行為、動(dòng)態(tài)功能行為等。創(chuàng)建CGPE 行為模型是一個(gè)復(fù)雜過程，涉及問題模型、評(píng)估模型、決策模型等構(gòu)建，可用有限狀態(tài)機(jī)、馬爾可夫鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、基于本體的建模方法進(jìn)行Bv 創(chuàng)建。

Rv 包括基于歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的規(guī)律規(guī)則、基于隱性知識(shí)總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，以及相關(guān)領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則等。這些規(guī)則隨著時(shí)間的推移自增長(zhǎng)、自學(xué)習(xí)、自演化，使CGVE 具備實(shí)時(shí)的判斷、評(píng)估、優(yōu)化及預(yù)測(cè)的能力，從而不僅能對(duì)CGPE 進(jìn)行控制與運(yùn)行指導(dǎo)，還能對(duì)CGVE 進(jìn)行校正與一致性分析。Rv 可通過集成已有的知識(shí)獲得，也可利用CGAgent 的深度學(xué)習(xí)算法不斷挖掘產(chǎn)生新規(guī)則。

通過以上4類模型組裝、集成與融合，創(chuàng)建對(duì)應(yīng)CGPE 的完整CGVE。通過模型校核、驗(yàn)證和確認(rèn)來驗(yàn)證CGVE 的一致性、準(zhǔn)確度、靈敏度等，保證CGVE 能真實(shí)映射CGPE。可用VR/AR 實(shí)現(xiàn)CGVE 與CGPE 虛實(shí)疊加及融合顯示，增強(qiáng)CGVE 的沉浸性、真實(shí)性及交互性。

三是CGSS，CGSS是指對(duì)孿生體應(yīng)用過程中所需各類數(shù)據(jù)、模型、算法、仿真、結(jié)果進(jìn)行服務(wù)化封裝，以組件、中間件、模塊引擎等形式支撐孿生體功能性和業(yè)務(wù)性應(yīng)用〔7〕陶飛等：《數(shù)字孿生五維模型及十大領(lǐng)域應(yīng)用》，載《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2019年第1 期，第4—6 頁(yè)。：①功能性應(yīng)用有建模仿真、模型組裝與融合、模型一致性分析等模型管理；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、封裝、清洗、關(guān)聯(lián)、挖掘、融合等數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)采集、感知接入、數(shù)據(jù)傳輸、協(xié)議、接口等連接。②業(yè)務(wù)性應(yīng)用有操作指導(dǎo)；多層次多階段仿真評(píng)估、防控策略自適應(yīng)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度、動(dòng)態(tài)過程仿真；需求分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等智能決策；仿真實(shí)驗(yàn)、用戶體驗(yàn)、虛擬培訓(xùn)等。這些應(yīng)用是屏蔽了孿生體內(nèi)部異構(gòu)性與復(fù)雜性黑箱，通過應(yīng)用軟件和APP 等形式提供標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出，從而降低孿生體應(yīng)用中對(duì)用戶專業(yè)能力與知識(shí)要求，簡(jiǎn)潔按需所用。

四是CGDD，CGDD 是孿生體數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)〔8〕：CGPE 數(shù)據(jù)（DP）、CGVE 數(shù)據(jù)（DV）、CGSS數(shù)據(jù)（DS）、ODI 數(shù)據(jù)（DO）、CGAgent 數(shù)據(jù)（DA）、知識(shí)數(shù)據(jù)（DK）、融合衍生數(shù)據(jù)（DF）：

五是ODI，ODI 是孿生體的外部數(shù)據(jù)資源接入，主要包括與治理相關(guān)各類已存在基本信息和成熟信息，可批量導(dǎo)入、API 請(qǐng)求服務(wù)接入或?qū)崟r(shí)更新，納入CGDD 統(tǒng)一管理使用。

六是CGAgent，CGAgent 是孿生體的一個(gè)核心算法庫(kù)，這些算法用于孿生體模擬仿真、推演以及管理，基本上是基于深度學(xué)習(xí)算法，故單獨(dú)一個(gè)維度管理和學(xué)習(xí)訓(xùn)練，支持CGVE和CGSS。

七是CN 連接實(shí)現(xiàn)MDT各部分互聯(lián)互通：

（四）犯罪治理數(shù)字孿生體參考架構(gòu)

犯罪治理數(shù)字孿生體是與物理實(shí)體一一映射、協(xié)同交互、智能互動(dòng)的虛擬犯罪治理，先對(duì)犯罪治理解耦，然后進(jìn)行系統(tǒng)性和模型化重構(gòu)，如圖4 所示。

圖4 犯罪治理數(shù)字孿生體參考架構(gòu)

犯罪治理物理實(shí)體是指立法過程、立法后工程、普法與守法過程、庭審量刑過程、犯罪偵查過程、監(jiān)禁與非監(jiān)禁刑事執(zhí)行、社會(huì)治安防控體系、犯罪治理評(píng)估、其他犯罪治理單元、監(jiān)督檢查等各環(huán)節(jié)的犯罪治理物理實(shí)體以及相關(guān)實(shí)體與屬性；犯罪治理數(shù)字孿生體是指與犯罪治理物理實(shí)體一一對(duì)應(yīng)的孿生組件和孿生體管理支撐功能。

（五）犯罪治理數(shù)字孿生體成熟度模型

犯罪治理數(shù)字孿生體不僅是一種物理世界鏡像，同時(shí)也要接受物理世界實(shí)時(shí)信息，更要反過來實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)物理世界，并且進(jìn)化為物理世界的先知、先覺甚至超體，稱為成熟度進(jìn)化：一個(gè)孿生體的生長(zhǎng)發(fā)育將經(jīng)歷數(shù)化、互動(dòng)、先知、先覺和共智等5 個(gè)過程，〔8〕田鋒等：《數(shù)字孿生體技術(shù)白皮書》，安世亞太數(shù)字孿生體實(shí)驗(yàn)室，2019年1月，第13—15 頁(yè)。如圖5所示。

圖5 犯罪治理數(shù)字孿生體成熟度模型

1.數(shù)化

數(shù)化是對(duì)物理世界數(shù)字化過程，將物理世界表達(dá)為系統(tǒng)所能識(shí)別的數(shù)字模型。采用測(cè)繪掃描、幾何建模、網(wǎng)格建模、系統(tǒng)建模、流程建模、組織建模等建模技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)將物理世界本身的狀態(tài)變?yōu)榭梢员幌到y(tǒng)實(shí)時(shí)感知、識(shí)別和分析。構(gòu)建犯罪治理實(shí)體場(chǎng)景的全景三維信息模型：行業(yè)場(chǎng)所、大型活動(dòng)點(diǎn)線面、學(xué)校銀行以及醫(yī)院等21 類內(nèi)保單位、地鐵公交、檢查站、居民小區(qū)、重點(diǎn)工程現(xiàn)場(chǎng)等主要建筑物信息模型。對(duì)治理全域空間信息進(jìn)行三維建模，提供與真實(shí)一致的虛擬環(huán)境，并支持三維瀏覽、三維空間分析、信息檢索等應(yīng)用；構(gòu)建面向不同治理視角應(yīng)用模型。在數(shù)據(jù)采集中，應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)（如激光三維掃描、傾斜遙感攝影、激光點(diǎn)云三維建模等）提高數(shù)據(jù)采集效率和精準(zhǔn)度。

2.互動(dòng)

互動(dòng)主要是指虛實(shí)動(dòng)態(tài)互動(dòng)，物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互動(dòng)核心技術(shù)。據(jù)虛擬世界預(yù)測(cè)優(yōu)化結(jié)果將指令傳遞并干預(yù)物理世界。物理世界狀態(tài)實(shí)時(shí)傳到虛擬世界，作為虛擬世界新初始值和邊界條件。依靠數(shù)字線程來實(shí)現(xiàn)互動(dòng)，達(dá)到物理實(shí)體和孿生體同步更新。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，依據(jù)犯罪治理需求，安裝布置充足的傳感器等數(shù)據(jù)采集設(shè)備，進(jìn)行動(dòng)態(tài)、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)采集；對(duì)于治理八要素，依國(guó)標(biāo)建庫(kù)、及時(shí)更新，確保有效性鮮活性，能夠快速查詢追蹤；同時(shí)對(duì)于案事件、線索進(jìn)行采集和跟蹤，確保處理閉環(huán)和可追溯性；確保治理要素從物理空間到孿生體的有效傳輸。

3.先知

先知是指用仿真對(duì)治理物理世界動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，表達(dá)物理世界幾何形狀，在數(shù)字模型中融入治理規(guī)律和機(jī)理。仿真不僅建立物理對(duì)象數(shù)字化模型，還根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)，通過物理對(duì)象確定規(guī)律和完整機(jī)理來計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)治理未來狀態(tài)，不僅是對(duì)一個(gè)階段或一種現(xiàn)象仿真，更是全周期和全領(lǐng)域動(dòng)態(tài)仿真。據(jù)物理模型和仿真預(yù)測(cè)未來，且隨著實(shí)體數(shù)據(jù)搜集，依同步速率進(jìn)行收斂。孿生體根據(jù)治理歷史和當(dāng)下信息，推演預(yù)測(cè)下一次治理重點(diǎn)內(nèi)容和位置，并以此進(jìn)行治理對(duì)策優(yōu)化調(diào)整，并將資源與演習(xí)數(shù)據(jù)反映到孿生體以預(yù)測(cè)未來。

4.先覺

先覺是依不完整信息和不明確機(jī)理通過大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)來預(yù)感未來。孿生體不應(yīng)局限于對(duì)物理世界確定性認(rèn)識(shí)，其實(shí)人類本身就不是完全依賴確定性知識(shí)領(lǐng)悟世界。比如分析治理有關(guān)因素影響，推演各類犯罪發(fā)展趨勢(shì)，提前采取預(yù)防；根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，依據(jù)AI算法找到相關(guān)關(guān)系，采取針對(duì)性預(yù)防措施；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情、敏感人員聚集，推演社會(huì)治安和群體事件風(fēng)險(xiǎn)隱患，采取預(yù)防性措施等。

5.共智

共智是通過云實(shí)現(xiàn)孿生體間信息交換共享，孿生體內(nèi)各構(gòu)件數(shù)據(jù)和智慧首先是共享的，多孿生體可通過共智形成更大、更高層次的孿生體，在共智過程中必然存在大量數(shù)據(jù)交換，區(qū)塊鏈和智能合約提供了機(jī)制。比如某個(gè)城市內(nèi)多孿生體，通過共智協(xié)同集成全市一體化孿生體；某市孿生體能夠促進(jìn)各治理現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)之間基于各自資源、特征、需求等不同和互補(bǔ)，構(gòu)建城市治理共智圈，實(shí)現(xiàn)城市群治理可持續(xù)生態(tài)化發(fā)展；通過孿生體間協(xié)同，促進(jìn)追討的警務(wù)合作，以及人口拐賣、走失人員的快速定位和查找等。

表1 犯罪治理數(shù)字孿生體成熟度、關(guān)鍵特征和關(guān)鍵技術(shù)

（六）犯罪治理數(shù)字孿生體關(guān)鍵技術(shù)

建模、仿真和數(shù)字線程是犯罪治理數(shù)字孿生體核心基礎(chǔ)技術(shù)；統(tǒng)領(lǐng)孿生體建模、仿真和數(shù)字線程的系統(tǒng)工程和MBSE 是孿生體頂層框架技術(shù)；物聯(lián)網(wǎng)是孿生體底層伴生技術(shù)；而云/霧/邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等則是孿生體外圍使能技術(shù)。

1.建模

犯罪治理數(shù)字孿生體建模目的是對(duì)物理世界理解進(jìn)行簡(jiǎn)化和模型化，通過數(shù)化和模型化，用信息換能量，以更少的能量消除各種物理實(shí)體、特別是復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性。所以建模是創(chuàng)建孿生體、實(shí)現(xiàn)孿生體的源頭和核心技術(shù)，也是數(shù)化階段的核心。需求指標(biāo)、生存期階段和空間尺度構(gòu)成了孿生體建模的三維空間，如圖6 所示。〔9〕田鋒等：《數(shù)字孿生體技術(shù)白皮書》，安世亞太數(shù)字孿生體實(shí)驗(yàn)室，2019年1月，第16—17 頁(yè)。

圖6 犯罪治理數(shù)字孿生體建模技術(shù)擴(kuò)展框架

基于主體建模（ABM）是一套成熟仿真建模理論、方法及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等科研工具，基于ABM 可將治理信息多樣性、主體異質(zhì)性、主體適應(yīng)性、因素交互性、系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性等被傳統(tǒng)科研方法簡(jiǎn)化、忽略或無力駕馭的重要因素，納入分析框架中。

2.仿真

仿真是將確定性規(guī)律和完整機(jī)理的模型轉(zhuǎn)化成軟件方式來模擬物理世界的一種技術(shù)。只要模型正確，并擁有了完整輸入數(shù)據(jù)，就可正確地反映物理世界特性。仿真的人機(jī)交互性、真實(shí)空間感、大面積三維地形仿真等特性，都是傳統(tǒng)方式所無法比擬的。

仿真是通過將犯罪治理物理實(shí)體的位置、高度、外觀、空間形態(tài)等要素進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，建立仿真模型，用于感知真實(shí)環(huán)境，開展各類論證、試驗(yàn)、分析、運(yùn)行、訓(xùn)練等工作：能夠第一時(shí)間模擬出最佳解決方案，在最短時(shí)間內(nèi)給出治理指導(dǎo)意見；能夠?yàn)橹卫頎?zhēng)取更多有利空間和提高治理效率；能夠更快、更真實(shí)模擬出治理規(guī)劃方案和效果，同時(shí)能夠根據(jù)治理評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)來檢查方案是否符合要求和標(biāo)準(zhǔn)；建立一個(gè)與現(xiàn)實(shí)同步虛擬環(huán)境；收集治理中各方面動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)仿真分析，建立一個(gè)基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。在任意角度和觀察場(chǎng)景中實(shí)時(shí)體驗(yàn)已存在的治理對(duì)象體系，還可在虛擬中仿真，進(jìn)行再規(guī)劃，優(yōu)化治理水平，使治理變得更加智能。可通過環(huán)境分析其對(duì)犯罪的影響進(jìn)行情景預(yù)防；〔10〕王瑞山：《犯罪科學(xué)的界定及其與犯罪學(xué)的關(guān)系》，載《中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2019年第2 期，第6 頁(yè)?？蓪?duì)各類犯罪進(jìn)行仿真推演態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。

建模是模型化對(duì)物理世界的理解，仿真是驗(yàn)證和確認(rèn)這種理解的正確性和有效性。犯罪治理有立法、立法后工程、庭審、偵查、治安防控、監(jiān)禁/非監(jiān)禁行刑、普法守法、新型業(yè)態(tài)、其他治理、治理評(píng)估、監(jiān)督檢查等過程的仿真，如圖7 示例。

圖7 城市犯罪治理仿真示例

NetLogo 是一個(gè)成熟仿真平臺(tái)，適用于對(duì)隨時(shí)間演化的復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模，能很好地模擬微觀個(gè)體行為與宏觀整體現(xiàn)象，并展現(xiàn)二者之間的聯(lián)系。該平臺(tái)不需要大量實(shí)證數(shù)據(jù)，根據(jù)小范圍的調(diào)查數(shù)據(jù)能夠推斷出相關(guān)參數(shù)值。

3.VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）基于現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)生成逼真三維視聽、嗅覺等感覺，使參與者通過適當(dāng)裝置，自然地對(duì)虛擬世界進(jìn)行體驗(yàn)和交互。使用者進(jìn)行位置移動(dòng)時(shí)，VR立即進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，將精確的3D 世界影像傳回，從而產(chǎn)生臨場(chǎng)感。使用者可在虛擬現(xiàn)實(shí)世界體驗(yàn)到最真實(shí)感受，其模擬環(huán)境真實(shí)性和現(xiàn)實(shí)世界難辨真假，讓人有種身臨其境感覺。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）是VR 發(fā)展，它能促使治理真實(shí)世界信息和VR 信息之間綜合在一起，真實(shí)環(huán)境和虛擬實(shí)體之間疊加之后，能夠在同一畫面及空間中同時(shí)存在，使用者利用頭盔或眼睛，使真實(shí)世界和虛擬圖形重合在一起，重合之后看到真實(shí)的世界圍繞著它。犯罪治理數(shù)字孿生體各場(chǎng)景中會(huì)有VR/AR 重要應(yīng)用價(jià)值，VR/AR 所提供深度沉浸的交互方式，使數(shù)字化世界在感官和操作體驗(yàn)上更加接近物理世界，讓孿生體變得更為精妙。

4.數(shù)字線程

數(shù)字線程是組件化分析通信框架，基于該框架可構(gòu)建覆蓋治理生命周期全部環(huán)節(jié)的跨層次、跨尺度、多視圖模型的集成視圖，通過犯罪預(yù)防數(shù)字引擎〔11〕姜斌祥：《犯罪預(yù)防數(shù)字引擎研究》，2019年第六屆犯罪學(xué)論壇論文。和區(qū)塊鏈技術(shù)支撐，實(shí)現(xiàn)多視圖模型數(shù)據(jù)融合機(jī)制或引擎，進(jìn)而以統(tǒng)一模型驅(qū)動(dòng)孿生體生存期活動(dòng)。其目標(biāo)是要在孿生體生命期內(nèi)實(shí)現(xiàn)在正確時(shí)間、正確地點(diǎn)，把正確信息傳遞給正確孿生體。數(shù)字線程是與某個(gè)或某類物理實(shí)體對(duì)應(yīng)的若干孿生體之間的溝通橋梁，這些孿生體反映了該物理實(shí)體不同側(cè)面的模型視圖?！?2〕田鋒等：《數(shù)字孿生體技術(shù)白皮書》，安世亞太數(shù)字孿生體實(shí)驗(yàn)室，2019年1月，第22—23 頁(yè)。

5.基于模型系統(tǒng)工程MBSE

系統(tǒng)工程應(yīng)用系統(tǒng)思維、原理和方法，解決復(fù)雜問題，把復(fù)雜事情做對(duì)、做好、做快，運(yùn)用功能和進(jìn)化觀點(diǎn)從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面認(rèn)識(shí)系統(tǒng)?；谀Ｐ拖到y(tǒng)工程（MBSE）是一種形式化建模方法，MBSE 采用復(fù)雜自適應(yīng)理論作為犯罪治理仿真理論基礎(chǔ)，有聚集、流、非線性、多樣性、標(biāo)識(shí)機(jī)制、積木機(jī)制和內(nèi)部模擬機(jī)制等特性，這些特性構(gòu)成犯罪治理仿真自適應(yīng)模擬基礎(chǔ)。

6.物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)的信息承載體，它讓所有能被獨(dú)立尋址的普通物理對(duì)象形成互聯(lián)互通網(wǎng)，通過各種傳感器、指紋與人臉識(shí)別等生物識(shí)別、射頻、北斗/GPS、紅外感應(yīng)、激光掃描、二維碼等各種裝置，實(shí)時(shí)采集需要監(jiān)控、連接、互動(dòng)的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學(xué)、化學(xué)、生物、位置等各種重要的信息，通過各類可能網(wǎng)絡(luò)接入，實(shí)現(xiàn)治理要素間泛在連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)要素智能化感知、識(shí)別和管理。物聯(lián)網(wǎng)是孿生體的載體，孿生體是物聯(lián)網(wǎng)的底層邏輯，兩者相互成就。采取云/霧/邊緣計(jì)算模式，提供實(shí)時(shí)在線孿生體的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、定位追溯、報(bào)警聯(lián)動(dòng)、調(diào)度指揮、預(yù)案管理、遠(yuǎn)程控制、安全防范等功能。

7.云/霧/邊緣計(jì)算

云/霧/邊緣計(jì)算可為犯罪治理數(shù)字孿生體提供計(jì)算基礎(chǔ)，是孿生體間智慧共享提供機(jī)制。①云計(jì)算是分布計(jì)算、效用計(jì)算、負(fù)載均衡、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、熱備份冗余和虛擬化等技術(shù)混合并躍升的結(jié)果，由云平臺(tái)、云存儲(chǔ)、云終端和云安全四部分組成。從用戶角度可分公有云、私有云、混合云，從提供服務(wù)層次可分基礎(chǔ)實(shí)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）、數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）。它滿足體系級(jí)孿生體分析。②霧計(jì)算為本地化的云計(jì)算，系統(tǒng)級(jí)孿生體強(qiáng)調(diào)其組成元素之間互聯(lián)性和互操作性，以及元素間的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)協(xié)作控制，該類孿生體在地里位置上很集中，非常適合霧計(jì)算。霧計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供服務(wù)，從而促進(jìn)了實(shí)時(shí)交互、可伸縮性好互操作性。③邊緣計(jì)算是指利用靠近數(shù)據(jù)源邊緣地帶來完成運(yùn)算，即可在大型運(yùn)算設(shè)備內(nèi)部完成，也可在中小型運(yùn)算設(shè)備、本地端網(wǎng)絡(luò)內(nèi)完成。邊緣計(jì)算可以是智能手機(jī)、PC、智能家居等，也可是ATM 機(jī)、攝像頭等。節(jié)點(diǎn)級(jí)孿生體需要滿足的基本要求是狀態(tài)感知、計(jì)算和處理數(shù)據(jù)、物理實(shí)體控制等，邊緣計(jì)算適合構(gòu)建節(jié)點(diǎn)孿生體。

8.大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、商業(yè)價(jià)值高、處理速度快、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線等特征；而深度學(xué)習(xí)是基于大數(shù)據(jù)，并涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近輪、凸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、計(jì)算復(fù)雜性理論等交叉，深度學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)可自學(xué)習(xí)的算法，有監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，是一類從大數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法?！?3〕SCHROEDER G N,STEINMET Z G,PEREIRA C E,et al.Digital twin data modeling with automation ML and a communication methodology for data exchange.IFAC—Papers OnLine, 2016,49(30):12-17.在犯罪治理數(shù)字孿生體中，物聯(lián)網(wǎng)收集來自物理世界大數(shù)據(jù)，孿生體通過深度學(xué)習(xí)使用這些數(shù)據(jù)，在物理機(jī)理不明確、輸入數(shù)據(jù)不完備情況下對(duì)孿生體未來狀態(tài)和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，這預(yù)測(cè)未必準(zhǔn)確，特別是在孿生體發(fā)育期，深度學(xué)習(xí)時(shí)間尚不充足，但相比以往一無所知的境地仍富有價(jià)值。且隨著孿生體成熟度進(jìn)化，會(huì)越來越逼近真實(shí)世界，使孿生體逐漸擁有先覺能力。

9.區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)且幌盗谐墒旒夹g(shù)有機(jī)整合，它對(duì)賬本進(jìn)行分布式有效記錄，且提供完善腳本以支持不同業(yè)務(wù)邏輯，數(shù)據(jù)以區(qū)塊為單位產(chǎn)生和存儲(chǔ)，并按時(shí)間順序連成鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，所有節(jié)點(diǎn)共同參與區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)驗(yàn)證、存儲(chǔ)和維護(hù)。新區(qū)塊創(chuàng)建通常需到全網(wǎng)多數(shù)（數(shù)量取決于不同的共識(shí)機(jī)制）確認(rèn)，并向各節(jié)點(diǎn)廣播實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)同步，之后不能更改或刪除。在多孿生體共智過程中，區(qū)塊鏈提供去中心化機(jī)制能很好地支持分步、實(shí)時(shí)和精細(xì)化共智過程。

10.智能測(cè)繪

當(dāng)今已是衛(wèi)星導(dǎo)航定位、無人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智能測(cè)繪，犯罪治理數(shù)字孿生體的構(gòu)建需要智能測(cè)繪強(qiáng)力支撐，在治理時(shí)空大數(shù)據(jù)、地理監(jiān)測(cè)、高精度測(cè)繪等提出快速測(cè)繪和精準(zhǔn)采集高要求，利用傾斜攝影、全景拍攝和激光雷達(dá)（LiDAR）等技術(shù)，通過多視角圖像匹配、多數(shù)據(jù)融合來獲取實(shí)景三維數(shù)據(jù)是孿生體空間地理框架建設(shè)基礎(chǔ)，更是孿生體時(shí)空信息模型空間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)重要內(nèi)容。例如，利用實(shí)景三維數(shù)據(jù)，在社會(huì)公共安全與應(yīng)急反恐等方面（反劫持場(chǎng)景），可使決策者看到比正射攝影更多的環(huán)境信息，可看到實(shí)發(fā)地建筑物側(cè)面的緊急出口，可以進(jìn)行準(zhǔn)確量算，比如計(jì)算通視距離、規(guī)劃制高點(diǎn)和狙擊方案等。

11.BIM

建筑信息模型（BIM）把一個(gè)建筑項(xiàng)目所有信息，如設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)、管理等過程信息、功能和性能全部整合到一個(gè)模型里，以三維數(shù)字化為載體，關(guān)聯(lián)整合城市建筑設(shè)計(jì)、施工建造、運(yùn)營(yíng)到拆除等全生命期每個(gè)階段空間及語(yǔ)義信息。因?yàn)槌青l(xiāng)建筑物是犯罪治理的物理載體，也是情境預(yù)防重要陣地，故BIM 成為孿生體工具。

12.3D-GIS

3D-GIS 是以空間技術(shù)為基礎(chǔ)對(duì)三維空間數(shù)據(jù)加以分析管理、為治理提供逼真信息的一項(xiàng)技術(shù)。3D-GIS 是將VR 用于治理環(huán)境仿真，對(duì)治理物理實(shí)體真實(shí)地形、地上地下進(jìn)行數(shù)字化三維模擬，提供一個(gè)與真實(shí)實(shí)體一致的虛擬環(huán)境。具有三維瀏覽、空間分析計(jì)算、檢索等功能。3D-GIS 研究三維的數(shù)空間據(jù)模型、拓?fù)?、?shù)據(jù)庫(kù)、查詢和可視化等。與VR 融合將物理空間環(huán)境中的視聽動(dòng)等行為全方位治理展現(xiàn)在孿生體中，它具有獨(dú)特復(fù)雜空間分析能力，成為孿生體情境預(yù)防工具。

13.人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是基于人臉特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別術(shù)，由檢測(cè)出圖像中人臉位置；定位人臉五官關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；識(shí)別性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性值。人臉識(shí)別簡(jiǎn)潔快速且可進(jìn)行身份認(rèn)定，具有安全可靠準(zhǔn)確特點(diǎn)，易于配合犯罪治理數(shù)字孿生體應(yīng)用，提升治理智能化程度，例如在刑偵追逃、罪犯識(shí)別以及安全檢查、社區(qū)門禁控制和出入管理等。

（七）犯罪治理數(shù)字孿生體譜系

犯罪治理數(shù)字孿生體譜系為多層樹狀結(jié)構(gòu)，根部為全域?qū)\生體，立法、立法后工程、犯罪偵查、庭審量刑、監(jiān)禁與非監(jiān)禁刑、治安防控、普法守法、治理評(píng)估、監(jiān)督檢查、其他犯罪治理等一級(jí)孿生體；每個(gè)一級(jí)孿生體又繼續(xù)被分成二、三級(jí)、四級(jí)……孿生體，直到不能再分為止，構(gòu)成孿生體樹狀譜系結(jié)構(gòu)，孿生體間通過共智進(jìn)行共享，如圖8 所示。

圖8 C 市犯罪治理數(shù)字孿生體譜系

該譜系也可按照全域、體系、系統(tǒng)、節(jié)點(diǎn)等劃分，多個(gè)節(jié)點(diǎn)級(jí)通過數(shù)字線程集為系統(tǒng)級(jí)，不同系統(tǒng)級(jí)或結(jié)合節(jié)點(diǎn)級(jí)構(gòu)建出某個(gè)體系級(jí)；所有孿生體組合構(gòu)建全域級(jí)孿生體。

四、犯罪治理數(shù)字孿生體應(yīng)用分析

（一）C 市治安防控?cái)?shù)字孿生體研發(fā)實(shí)例

基于犯罪治理數(shù)字孿生體原理，經(jīng)在C 市研發(fā)試驗(yàn)，幫C 市有關(guān)部門構(gòu)建了C 市社會(huì)治安防控體系數(shù)字孿生體，包括1 個(gè)體系級(jí)、10 個(gè)系統(tǒng)級(jí)、51 個(gè)節(jié)點(diǎn)級(jí)孿生體，如圖9 所示。

圖9 C 市社會(huì)治安防控體系數(shù)字孿生體實(shí)例

基于C 市雪亮工程視頻監(jiān)控，進(jìn)行孿生體智能識(shí)別分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類警情可視化，從而實(shí)現(xiàn)治安防控安全防范預(yù)警、提示、資源優(yōu)化管理等。如某地發(fā)生打架斗毆、盜竊事件、疑犯追蹤、被拐或走失人員、地域性職業(yè)犯罪等，孿生體自動(dòng)識(shí)別、顯示并進(jìn)行精準(zhǔn)分析、整體研判和協(xié)同指揮，同時(shí)調(diào)動(dòng)附近警力進(jìn)行處置，實(shí)現(xiàn)對(duì)警力優(yōu)化配置?；诓煌^測(cè)技術(shù)獲取包括地形、影像、視頻、文本、專題數(shù)據(jù)以及模型數(shù)據(jù)等，形成C 市社會(huì)防控時(shí)空大數(shù)據(jù)，利用空天地一體化數(shù)據(jù)，構(gòu)建C 市全域范圍高精度、可量測(cè)實(shí)景三維模型，建立實(shí)景三維關(guān)鍵空間框架，實(shí)現(xiàn)C 市治安防控要素全方位感知，為C 市犯罪治理提供技術(shù)支撐。

在云平臺(tái)微服務(wù)架構(gòu)下，構(gòu)建集數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、大數(shù)據(jù)可視化、仿真模擬等于一體的C 市時(shí)空信息云，其分布式存儲(chǔ)、構(gòu)建空間信息存儲(chǔ)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)以及三維模型數(shù)據(jù)等；非空間數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)傳感器數(shù)據(jù)等；模型-知識(shí)庫(kù)則通過機(jī)理模型、知識(shí)圖譜以及智能算法等；場(chǎng)景語(yǔ)義建模、智能推薦、模擬分析等。實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨區(qū)域、跨部門、跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)共享交換與業(yè)務(wù)協(xié)同，支撐社會(huì)治安隱患識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)防控等全生命期的智能化防控應(yīng)用?；贑 市防控孿生體可實(shí)時(shí)傳遞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)判，基于防控歷史數(shù)據(jù)，可預(yù)判某個(gè)區(qū)域未來10 分鐘至1 個(gè)小時(shí)之間社會(huì)治安態(tài)勢(shì)和治安指數(shù)，幫助防控部門在問題出現(xiàn)前及時(shí)制定應(yīng)急預(yù)案、提前實(shí)施干預(yù)，并實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)串并案分析、溯源管控等。

（二）犯罪治理數(shù)字孿生體建構(gòu)方式

經(jīng)C 市治安防控?cái)?shù)字孿生體研究試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)開展犯罪治理數(shù)字孿生體建設(shè)已具備了一定基礎(chǔ)，幾乎所有地級(jí)市以上的城市開展了警務(wù)云、傳統(tǒng)智慧警務(wù)等建設(shè)，雖然碎片化，但擁有空天地一體化基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)部署和數(shù)據(jù)采集，在互聯(lián)網(wǎng)+警務(wù)等方面也有應(yīng)用。但現(xiàn)狀是并沒有達(dá)到孿生體狀態(tài)，亟待提升價(jià)值。

在犯罪治理數(shù)字孿生體建設(shè)推進(jìn)上，從物理世界向數(shù)字世界數(shù)化開始，到虛實(shí)結(jié)合交互，再到基于仿真和大數(shù)據(jù)先知先覺，直到各孿生體間及不同城市孿生體間協(xié)同共智，最終達(dá)到期望狀態(tài)。其中雙向交互、先知、先覺和共智是孿生體區(qū)別于傳統(tǒng)犯罪治理現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。建構(gòu)方式可以按照部門全國(guó)、省、市、縣建構(gòu)，或按照各級(jí)的不同部門進(jìn)行建構(gòu)，也可小具體到某個(gè)具體行業(yè)前端節(jié)點(diǎn)，比如某大型活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)安保。

五、有關(guān)犯罪治理數(shù)字孿生體的建議

（一）犯罪治理數(shù)字孿生體規(guī)約建議

犯罪治理數(shù)字孿生體存在AI 和大數(shù)據(jù)的黑箱化、算法歧視和數(shù)據(jù)權(quán)利等現(xiàn)象，給孿生體帶來倫理、合規(guī)、數(shù)字利維坦等問題。

1.孿生體倫理合規(guī)

孿生體倫理是不可回避的問題，孿生體會(huì)導(dǎo)致倫理問題：孿生體權(quán)利、事故責(zé)任認(rèn)定、道德地位等。其成因是技術(shù)上局限性、倫理規(guī)制缺乏、政策法規(guī)滯后與不完善。從技術(shù)、道德、法律、人類自身等層面建議采取相應(yīng)策略解決。在孿生體中融入更多哲學(xué)和倫理學(xué)的思考要素、以生態(tài)價(jià)值觀推動(dòng)孿生體發(fā)展、增強(qiáng)研發(fā)人員道德責(zé)任感、積極構(gòu)建有關(guān)孿生體法律規(guī)范。除倫理問題外，還有孿生體合規(guī)問題，由于算法歧視性、數(shù)據(jù)鴻溝、技術(shù)黑箱等導(dǎo)致孿生體可能會(huì)出現(xiàn)不合規(guī)行為，要注重標(biāo)準(zhǔn)化、算法透明化及采取我們提出的嵌入式倫理合規(guī)黑匣子〔14〕姜斌祥：《大數(shù)據(jù)偵查學(xué)理論與實(shí)務(wù)研究框架探討》，2019年第二屆大數(shù)據(jù)偵查論壇論文。嵌入孿生體進(jìn)行規(guī)約。

2.孿生體數(shù)字利維坦

孿生體不僅孕育著走向數(shù)字民主巨大機(jī)會(huì)，且潛伏著滑向數(shù)字利維坦的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)家依靠信息技術(shù)全面裝備，將公民置于徹底而富有成效監(jiān)控體系下，公民卻難以有效地運(yùn)用技術(shù)來維護(hù)其權(quán)利，即無法通過數(shù)字民主來制衡國(guó)家監(jiān)控體系。大數(shù)據(jù)與數(shù)字利維坦形成了觀念上沖突與對(duì)立。面對(duì)觀念對(duì)沖、思潮起伏，如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮且不至于陷入盲目濫用、誤讀誤解、動(dòng)輒泛化的數(shù)據(jù)陷阱，成為在孿生體中開展循數(shù)管理的關(guān)鍵。孿生體監(jiān)視的絕對(duì)懷疑邏輯廢除了無罪推定，取而代之的是一種有罪推定。建議采用嵌入式倫理合規(guī)黑匣子嵌入孿生體進(jìn)行規(guī)約。

（二）犯罪治理數(shù)字孿生體標(biāo)準(zhǔn)化建議

犯罪治理數(shù)字孿生體的研究與推廣研究迫切需要標(biāo)準(zhǔn)化，為信息共享、不重建、統(tǒng)一架構(gòu)體系、構(gòu)建全域?qū)\生體，建議政府組織專家學(xué)者和實(shí)務(wù)部門共同研究制定行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、功能要求、信息共享、倫理法、性能、安全保密、推廣使用等制定規(guī)范。

六、結(jié)論

本文創(chuàng)新性的將數(shù)字孿生引入犯罪治理現(xiàn)代化進(jìn)行研究，為犯罪治理現(xiàn)代化理論研究和實(shí)務(wù)研發(fā)探索新思路。分析了犯罪治理可計(jì)算性等特性，提出了犯罪治理數(shù)字孿生體七維模型；改進(jìn)了數(shù)字孿生體成熟度模型；首次歸納并提出犯罪治理數(shù)字孿生體譜系，同時(shí)從犯罪治理數(shù)字孿生體的七維模型、體系架構(gòu)、成熟度、關(guān)鍵技術(shù)、樹狀譜系等視角研究構(gòu)建了數(shù)字孿生犯罪治理的基礎(chǔ)理論體系，并展現(xiàn)了將數(shù)字孿生犯罪治理理論成果用于C市社會(huì)治安防控體系建設(shè)，構(gòu)建了C 市社會(huì)治安防控體系數(shù)字孿生體，獲得了很好的應(yīng)用，案例證明本文研究的理論成果是可行的，得到了實(shí)務(wù)部門認(rèn)可和犯罪治理實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)。同時(shí)本文提出了犯罪治理數(shù)字孿生體的建構(gòu)模式、標(biāo)準(zhǔn)化的建議。尤其是提出了犯罪治理數(shù)字孿生體的倫理法規(guī)與數(shù)字利維坦問題，并首次建議使用嵌入式倫理合規(guī)黑匣子規(guī)約機(jī)制，留待后續(xù)研究。