中国不是没有本体的技术,而是缺乏软件商业模式

9月28日平安中国建设工作会议召开。官方披露，我国已是世界上刑事犯罪率最低、命案发案率最低、持枪犯罪最少的国家之一。官方给出了2024年每10万人命案发生数0.44起、命案破案率99.94%等数据。

如此高的社会治安水平，正如国家领导人指出，根本原因是法治支撑和科技赋能，可以认为，中国在大规模社会治理的数据化、智能化和实时态势感知方面，具有世界最高水平。

中国企业软件行业很艳羡美国的国防软件Palantir，我认为中国公安体系的软件架构和解决方案思路，和Palantir基本是一样的，从技术能力本身，一点不输于Palantir.

从公开信息看，中国各地的公安系统都强调智慧警务，以信息化基础为支撑，用大数据赋能实战，建立了市局/分局两级侦查中心，多平台数据资源整合。公安系统已经形成了这样的数字化、智能化的工作流：

案件报送→ 平台提出协助侦查申请→ 市局/分局侦查中心进行实时数据分析→ 锁定身份/线索→ 行动信息推送至派出所和社区民警→ 警员实施办案抓捕

这就是一个完整的智能运营闭环：

事件→ 数据→ 关联→ 判断→ 任务→ 执行→ 反馈

公安部前些年就与科技部建立了“科技兴警”协同机制，通过科技提高风险预警能力，并推进智能化创新平台体系。公安数据治理本身已经形成了专门的国家行业标准，例如2024年实施的《公安大数据处理 数据治理 数据资源目录技术要求》。

所以，中国已经构建了大规模的、强大的能力，把海量异构数据变成实时的社会治安态势，并进一步用于风险研判和警务行动。

实际上，除了公安系统外，中国各级政府建设了大量的政务和城市治理系统，把原来分散在不同部门、不同系统、不同物联设备里的现实世界信息汇聚起来，形成实时的社会、城市运行状态。

中国数字政务里有很多公开信息介绍多源数据融合应用、赋能城市治理的“一网统管”。 通过融合政务、时空、企业、公安、交通等多源数据，推动政府的数据决策，例如融合地铁公交、互联网实时客流和实时路况等数据，实现超阈值智能客流预警，支撑重大活动保障期间交通的提前规划、实时监控、有效疏导。

通过AI算法赋能实现事件智能发现，结合事项、流程、权责等进行智能算法训练，实现事件智能分拨，利用算法模型进行工单汇聚、智能标签、语义挖掘等，实现政情民意深度挖掘，高频热点事件主动治理。

中国的各个政务系统已经有丰富的实践，将“人、地、事、物、情、组织”等多维度数据纳入治理，实现“数据融通—预警研判—协同处置—联动指挥”的闭环。

Palantir从解决方案到技术架构上，和中国的这些智慧警务、智慧城市的系统高度相似。

Palantir解决的问题就是把美国的中央情报局、国防部、军队、警察、情报机构等，由不同承包商建设的不同应用软件和数据库里彼此割裂的信息拼起来，用于国家安全的反恐调查，以及战争中的战场态势感知和作战决策。从作战参谋到杀戮机器：AI重塑杀伤链

根据Palantir最新的年报，它提供四个主要软件平台：业务应用层的Gotham、基础数据运营层的Foundry、基础交付平台Apollo和 人工智能开发层AIP。使用本体（Ontology），用户可以构建数据、逻辑和行动，并整合到以决策为中心的架构中。

如果把Palantir的本体（Ontology） 理解为把现实世界数字化，并用于实时决策的语义—计算—行动的体系，那么中国在公安、城市治理、应急等领域，已经积累了非常类似、水平绝对不亚于Palantir的工程能力。

然而，为什么中国没有Palantir这种软件公司，能把这个系统用很通俗的语言，抽象为“一个体系、四大平台”呢？

中国的智慧城市政策语言通常是这样的叙事方式：

态势全面感知、

趋势智能研判、

协同高效处置、

调度敏捷响应

我认为真正原因是中国政府体系有很强的系统工程能力，但缺少把这些系统背后的共性抽象出来、做成可复制商业产品的机制。

而这个机制形成的原因很显而易见：政府有关部门提出具体治理需求——无论是公安系统，还是其他政务服务机构，供应商按项目形式交付解决方案。从预算、资金和采购模式上，项目来规划预算、招标建设、验收支付，业主方不是按长期软件产品资产来支付。

从方案资产上，中国的公安、政务、城市治理数据和业务高度分散在各个行政体系内，项目交付的解决方案沉淀成为了地方政府的内部能力，而不是可以拿到全国乃至全球销售的独立软件产品。

美国国防、情报体系会把很多复杂软件需求外包给私营公司。公司因此有动力把一次项目变成可以反复销售的软件资产。Palantir就是这种模式的典型例子，实际上，美国企业软件业的开山祖师Oracle就是从这种模式开始的，

1977年，Larry Ellison等几位软件工程师为美国中央情报局（ CIA）定制化开发一个数据库，项目代号叫Oracle，后来他们创业公司，就沿用了这个名字。当时，他们看到IBM 实验室提出的关系数据库理论，意识到这个东西不应该只给一个政府客户做定制系统，而可以变成通用软件产品。 

1979年，他们推出了商业版本Oracle V2，第一个客户就是美国空军Wright-Patterson Air Force Base，随后Oracle 把数据库从政府场景，扩展到整个企业市场。

中国有全世界最全的产业门类，有海量的数字化场景，中国的企业软件产业问题完全不是技术问题，而是全社会的商业模式问题——塑造良性的商业模式，而不是制定各种数据标准、技术标准，才是振兴中国软件产业的正确道路。