广州日报
陈耀宗
2025-08-03 17:52:05
在城市的早晚高峰，公交车成为人流密集、信息暴露高度集中的场域。乘客的安全感不仅来自安保人员的presence，更来自对风险的早期识别与快速响应。传统的安保手段，如视频监控回放、巡逻员巡查和报警系统，虽然在一定程度上提高了安全水平，但面对复杂场景、海量数据以及资源分配的现实约束，仍然存在盲区与滞后。
这就催生了一种新的思路：以生物识别等前沿技术为辅，建立以“识别与预警”为核心的安全治理机制，同时确保个人隐私、数据安全与合规合拍。
把生物识别引入公交场景，核心并非一味“识别某个人”，而是利用生物信号的特征性与行为模式的异常检测能力，提升对潜在风险的感知和响应效率。比如，顺利获得在公交站点闸机、车厢入口端设置本地化的生物识别与行为分析模块，结合视频分析、行为轨迹、异常接触的模式识别等多源信息，形成一个“快速、局部、可信”的预警系统。
这样做的前提是数据处理尽量本地化，降低跨域传输与集中存储的风险，确保个人信息的最小化使用和最短留存。
生物识别的落地并非单纯技术堆叠，而是要遵循数据治理的原则：明确使用目的、取得必要同意、实现可撤回与可删除、强化访问控制与日志审计、并对跨域传输设定边界。把握好这一点，生物识别就成为提升安全的工具，而不是侵害隐私的风险源。国家层面的数据保护法规、行业标准与合规要求，成为设计与评估过程中的导航线。
生物识别在公交领域的价值，逐步显现为“事件前置的预警能力”、“证据链的可追溯性”、“高峰时段的快速处置能力”等维度的综合提升。
在此基础上，软硬件协同的设计思想显得尤为关键。边缘设备承担对生物信号、行为数据的初步分析，核心算法尽量在本地完成，只有极简的、脱敏的聚合数据才可能被上传至云端进行全量分析与模型更新。这样既能缩短响应时间，又能降低数据泄露的潜在面向。关于“什么数据要收集、以何种形式保存、保留多久、谁能访问、如何授权”的问题，治理框架需要提前在设计阶段就予以明确，避免落地后因数据权限错配、权限漂移造成安全与隐私的双重风险。
在具体应用中，我们应将焦点放在“以人身安全为目标的行为与风险识别”，而非对个人身份的无差别锁定。对于超出常规行为边界的情况，系统给出可操作的应急提示，例如通知安保人员快速核实、触发就地安保流程、记录事件证据链等。这样的设定不仅提升了事件处置的效率，也让乘客在公开场域中的隐私权得到尊重。
可以说，生物识别在公交场景的价值，更多体现在对风险信号的早期识别、对安保资源的优化分配，以及对事件链路的可追溯性，而非单纯地对某个人做身份确认。
面向企业和公共组织的现实切入点也逐渐清晰：先从具备高可控性、低资源消耗的场景入手，例如高风险时段、特定线路中的重点站点；以可控的试点逐步评估系统对乘客体验、安保效率、数据安全性的综合影响；并辅以明确的合规框架、透明的告知机制和可验证的风控模型。
将“网络安全”作为底层脆弱点的治理工具，结合“生物识别+行为分析”的混合态势，公交安全的提升不是一日之功，而是一个持续迭代的治理过程。把握好这一过程，既能增强对潜在风险的早期识别能力，也能在乘客心中树立对公共交通的信任感与安全感。
要把“生物识别+行为分析”的安全治理落地，需要一个清晰的系统架构与可控的实施路径。方案应以“本地化处理、最小化数据、合规可验证”为核心原则，尽量在边缘完成核心计算，确保数据在产生之地就被处理、筛选和封存，只把必要的、脱敏的结果回传到云端用于模型持续优化与风控联动。
公交系统中的生物识别落地，并非简单的“新技术叠加”，而是一个包含设备、网络、算法、治理、运营、法律等多维度的综合性工程。
在技术层面，首要的设计是选型与防护的平衡。公交场景的人员接触点主要集中在车厢门口、站台闸机、以及关键时段的候车区域。系统可采用以人脸识别为核心的生物信号采集，辅以行为态势分析、姿势识别、可疑接触的模式检测等多模态融合算法。活体检测与反欺骗机制不可缺少，以抵御照片、视频、以及现场替身等攻击手段。
对数据的处理尽量在边缘设备完成，核心模型以轻量化、可部署的形式落地，并顺利获得安全的本地缓存与短期保留实现快速响应。
数据治理方面，需建立一个清晰的“数据最小化+用途限定+使用同意+可撤销”的治理模型。乘客在进入公交系统时，需顺利获得已取得授权的方式参与必要的识别与分析，系统将只在本地生成与事件相关的匿名化特征，非个体身份的持续追踪数据才具备回传云端的条件。对数据的存储与传输，采用端到端加密、密钥分离、分区存储和严格的访问控制策略。
日志审计、数据脱敏、以及定期的安全评估，成为常态化的运营标准。遇到数据泄露风险或合规问题，需具备明确的应急处置流程与可追溯的责任分工。
在落地路径上，可以分阶段推进：阶段一是需求与风险评估，明确要解决的具体安全痛点、涉及的场景、数据类别及法务合规的边界，产出风险矩阵与数据治理白皮书；阶段二是原型设计与安全评估，搭建边缘端的试点系统，进行活体检测、抗欺骗性测试、边缘安全性渗透、以及隐私影响评估（PIA），确保方案在技术与法务层面均无明显风险；阶段三是试点运营与数据积累，选取一至两条线路进行小范围落地，观测系统的稳定性、误报/漏报率、乘客体验及安保响应效率，结合运营数据不断优化算法与流程；阶段四是扩规模、完善治理，形成跨部门协同的运营机制与持续改进闭环，同时对外发布透明的隐私保护与合规声明，提升公众信任。
透明度是信任的关键，乘客应当知晓系统的工作原理、数据使用范围、以及如何撤回同意与删除数据的具体流程。
从经济与运营角度看，初期投资主要集中在边缘设备、网络安全防护、数据治理体系建设及人员培训等方面。长期收益体现在提升的乘客信任度、降低的安全事件发生率、以及对安保资源的更高效配置。对于城市公共交通运营方而言，选择一个合规、可扩展、可验证的生物识别解决方案，意味着在提升公共安全的保留运营弹性与社会信任的边界。
未来，随着法规完善、技术成熟与公众理解的深入，生物识别在公交场景的应用将以更成熟的隐私保护与更高的数据治理标准来实现，成为有助于城市交通安全与智能治理协同开展的重要一环。
如果你愿意，我们可以把这篇文章的具体段落进一步扩展为案例分析、技术白皮书风格的附录，或把其中的治理框架转化为一个可执行的合规清单，帮助你在实际采购与部署时更快落地。
