合肥：庐阳分局多举措推进智慧平安社区建设

　　2020年以来，合肥市公安局庐阳分局坚持“以人民为中心”的发展理念，围绕服务一线、服务民生、服务实战，以推进智慧平安小区建设为抓手，形成市级选点、区级规划、乡镇街道自行建设的局面，并与老旧小区改造相结合，多维度推动全区智慧安防体系建设逐步提升。截至目前，庐阳分局累计接入智慧平安小区145个，治安案件发案率下降80%，刑事案件发案率下降70%，其中106个小区可防性案件实现“零发案”，社会治安环境持续改善，基层社会治理成效明显。

　　政府牵头统筹建 狠抓落实。分局成立领导小组，细化工作方案，制定时间表、路线图，明确职责任务。按照“党政领导、综治牵头、部门联动、市场运作、各方参与”的原则，分局多次联合区政法委、住建局、数字资源局等部门召开“智慧平安社区”建设座谈会，形成“政府主导，公安、住建牵头，部门协同、社会参与”的工作格局。庐阳分局紧紧依靠党委政府，将“智慧平安小区”建设作为立体化社会治安防控体系建设的重要内容，最大限度争取党政支持，切实落实各项保障。一是科学评估、主动汇报。分局经过实地踏勘、科学评估，多次向区委政府主要领导汇报，取得了区委政府的大力支持，由区委政法委牵头，出台智慧平安小区建设以奖代补政策，先后投入资金800余万元，统一招标，对全区38个智慧平安小区打包建设。二是政策倾斜、全力保障。区委政府明确要求各职能部门要将政策、资金、技术、人力等向在建小区倾斜，按照“政府出资、居民受益”原则，打造可复制、可推广的样板化试点小区。目前38个智慧平安小区已全部成功接入市局平台。

　　部门协作推动建 互通信息。庐阳区发挥能动性和创造力，首创“数据采集汇聚平台”，在全要素采集汇聚小区人、车、物、网、图等源头信息基础上，分局治安大队、指挥中心积极和市公安局治安支队、科信支队、建设单位进行对接，将前端设备采集到的碎片化数据，先行甄别清洗后，汇聚到公安大数据平台，按照信息类别、管理流程、业务需求，将有效数据推送到相关职能部门，深度挖掘、自动预警，实现各类数据、研判成果、工作指令相互推送、上下联动、灵敏响应。

　　根据庐阳区老旧小区分布广、数量多的实际，区住建局组织牵头，对全区列入改造计划的46个老旧小区全部勘测。对于2019年施工未完成的22个老旧小区，由相关公司进场施工，现有15个小区已建成并接入,数据采取“边建设边采集”措施；对于2020年住建局确定的24个老旧改造小区，其中22个符合建设条件，由各标段建设公司承建智慧项目，治安大队、分局指挥部门同时跟进，将技术规范、智慧小区建设目标及要求与区住建局对接，现有20个小区已建成并接入。

　　多方调度全面建 各方参与。分局积极发动多方社会力量，积极挖掘利益增长点，谋求“最大公约数”。坚持统筹规划、分类施策，对纳入城区老旧小区改造试点的小区，建设资金由政府财政承担；对物业管理小区智能化建设，由政府牵头，物业公司或安保公司负责；对正在建设尚未完工的新建小区智能化建设，由项目建设单位负责；对未建小区由城乡规划主管部门和住建部门，将“智慧平安小区”建设要求纳入建设项目意见书，规范建设，严格验收，不断提高全区住宅小区的智慧化水平。

　　各派出所发挥主观能动性，紧紧围绕“传统+科技、民警+群众、责任+落实”的理念，多措并举，积极构建以党组织为核心、群众为主体、社会各方参与的社区发展治理新格局，实现派出所与街道、业主、物业智慧交互。一是加强与街道、社居委的沟通联系，牢固树立“一盘棋”思想，积极争取街区出资配套扶持，解决工作推进中政策支持不足难题。二是积极与智慧小区建设相关企业联系，探讨智慧小区建设方案。以“一区一案”为原则，派出所与承建单位针对辖区各小区的特点，有节点、有针对性地开展个性化改造建设。三是多元力量参与，拓宽资金渠道。动员物管公司、小区业主、科技公司等主体众筹共建，解决经费渠道来源狭窄建设经费不足难题。通过推动高档物业自建、参与新建小区交付验收等方式，多角度、多部门推动。从智慧小区延伸到智慧楼宇、智慧校园等多种模式，多维度的齐头并进。全区八个所自建智慧小区数量要求不低于24个，此项工作正在开展中，现已完成61个小区的接入，另有27个小区正在建设。

　　全区覆盖雪亮建，注重实效。分局各派出所认真梳理汇总辖区内不符合智慧小区建设标准的独栋楼，将其与“雪亮工程”二期建设工程对接，弥补建设条件的不足，减少资源的重复浪费；另一方面，庐阳分局积极争取党委政府和区房管局，各街道、社区、开发商、物业企业及居民支持，为节约资金和实现资源共享的目标，抓住“雪亮工程”建设机遇，主动向区政法委汇报，提出合理化修改建议，优化完善设计方案。

　　自开展智慧小区建设工作以来，累计安装视频监控探头视频监控探头3000余个，人脸抓拍识别设备1000余套，人行道闸、车辆门禁700余套；利用人脸识别等技术“控”住人、采用高清防水红外网络摄像机“管”住事，为公安情报分析、人员管控、治安防范、案件侦查、服务民生等工作提供了强大的数据支撑。