本文属于类型b（学术论文，但非单一原创研究报告），是一篇对《公共安全大数据智能化管理与服务》一书的评述性文章，发表于《安全与环境学报》（Journal of Safety and Environment）2025年9月第25卷第9期，作者为中共天津市委党校马克思主义学院的肖平助理研究员。以下为详细内容：

主题与背景

文章以城市化进程中公共安全治理面临的挑战为切入点，评析了曾子明所著《公共安全大数据智能化管理与服务》一书的理论与实践价值。该书由武汉大学出版社于2022年1月出版，聚焦“互联网+”与数字智能技术背景下公共安全治理的转型，系统阐述了大数据、人工智能（AI）与物联网（IoT）等技术在公共安全领域的融合路径。

主要观点与论据

1. 数智化技术重构公共安全治理逻辑

书中提出，传统治理模式因响应滞后、资源分散难以应对复杂风险，而数智化技术通过融合物联网感知、大数据分析与AI算法，实现了治理逻辑的革新。例如：
- 技术融合：通过5G通信、卫星遥感构建“空天地一体化”数据采集体系，实时监测城市安全指标（如PM2.5、燃气浓度）。
- 数据协同：采用区块链技术确保数据不可篡改，结合联邦学习（Federated Learning）框架打破部门数据壁垒。

2. 理论范式与技术实现的创新结合

作者梳理了该书的理论贡献：
- 理论框架：第一章结合智慧城市需求，界定公共安全大数据的特征与研究方向；第二章融合“第四范式”（数据密集型科学）与生命周期理论，提出主权区块链驱动的数据监管模型，解决数据主权与隐私保护问题。
- 技术路径：第三至五章详述从数据采集到可视化的全流程方案，首次将增强现实/虚拟现实（AR/VR）技术纳入公共安全可视化范畴。

3. 应用场景与保障机制的实践探索

第六至八章通过疫情防控、自然灾害等案例，构建了突发事件智能管控体系：
- 社会计算与情感分析：分析社交媒体数据预测舆情风险，辅助决策。
- 三位一体保障机制：技术标准（如算法透明度）、部门协同（跨部门专班）、隐私保护（差分隐私技术）的协同设计。

4. 智能治理体系的层级化架构

书中提出“技术层—算法层—系统层”三层架构：
- 技术层：多模态数据采集与清洗（如智能电表部署）；
- 算法层：深度学习与知识图谱结合，开发多任务协同模型（如交通拥堵预测）；
- 系统层：边缘计算（Edge Computing）节点实现毫秒级预警，云平台支持动态算力调配。

5. 多元主体协同网络的构建

强调政府主导下的多方参与：
- 组织创新：政府端建立“1+3+N”体系（公共安全委员会统筹，公安、应急、网信专班联动）；
- 社会动员：企业端推行安全信用积分，社会端发展“安全观察员”制度，形成“500米服务圈”快速响应网络。
- 响应优化：结合“情景-应对”预案、AR指挥系统及区块链物资调度，提升灾害处置效率。

论文的意义与价值

1. 学术价值：
   
   • 提出主权区块链与联邦学习在公共安全领域的融合应用，为数据治理提供新范式；
     
   • 构建“技术-算法-系统”三层架构，填补了智能治理系统性研究的空白。
     
2. 实践价值：
   
   • 通过案例验证了数智化技术在疫情防控、灾害预警中的实效性；
     
   • 为政府跨部门协同、社会力量参与提供了可操作性方案。
     

亮点总结

• 方法论创新：首次将AR/VR技术纳入公共安全可视化，拓展了技术应用边界；
  
• 跨学科融合：结合计算机科学（如联邦学习）、社会学（社会计算）与公共管理理论；
  
• 前瞻性观点：提出“全周期治理闭环”概念，推动治理模式从被动响应转向主动预判。
  

全文通过理论解析与技术实践的结合，为公共安全数智化转型提供了系统性参考。