數(shù)字化浪潮風(fēng)起云涌， 中奧科技在數(shù)字化這條新賽道，賽出成績，賽出口碑，跑出數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速度，實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

此次“人工智能在社區(qū)現(xiàn)代化治理中的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用示范”課題，主要研發(fā)內(nèi)容方向是為構(gòu)建基層治理現(xiàn)代化提供技術(shù)上的支撐，將人工智能、大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)和網(wǎng)格化治理相結(jié)合，基于業(yè)務(wù)規(guī)則建立塊數(shù)據(jù)模型和關(guān)系圖譜的知識數(shù)據(jù)，充分挖掘紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)背后蘊藏的客觀規(guī)律，感知社會運行態(tài)勢，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)的分析、治理、服務(wù)和反饋，提升基層社會治安防控體系法治化、社會化、智能化、數(shù)字化水平，增強(qiáng)社會治安整體防控能力，同時構(gòu)建基層社會網(wǎng)格數(shù)據(jù)中臺和人員管控系統(tǒng)。

中奧科技也針對研發(fā)內(nèi)容方向，分解了四項主要任務(wù)：

1、完成重點關(guān)注人員行為預(yù)測、社會網(wǎng)格治理相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)分解與研究。

2、構(gòu)建基于知識圖譜的群體挖掘人員分類關(guān)系模型。

3、建立相關(guān)模型系統(tǒng)，搭建數(shù)據(jù)資源模塊。

4、開展應(yīng)用示范，并完善各模塊和系統(tǒng)。

課題研究卓有成效，現(xiàn)階段基礎(chǔ)成果完成了包含人物危險度的評估方法、裝置及電子設(shè)備等在內(nèi)的6項與本項目相關(guān)的授權(quán)發(fā)明專利、10項軟件著作權(quán)。