大学校园该不该开放？答案也许藏在数据里 原创

现在大学生可能习惯甚至默认了校园是封闭的，校外人员来访，自己去外校，都要审批。

但十年前，绝大部分高校的大门都是敞开的。你可以去隔壁学校听一堂名师课程，周末到其他高校图书馆，感受不同学校的文化，和食堂。

大学，是城市公共文化的重要组成部分。

近年随着安全管理压力增加，大部分高校逐渐实行封闭管理，但关于"大学校园是否应开放"的话题从未消失。

从国内外高校的发展实践看，开放是大学的发展方向，而安全则是开放的前提。

如何既让校园更加开放，又守护好师生安全？基于数据的AI分析也许能给出答案。

一、工业技术落地校园

一所拥有数万名师生的大学每天都会产生大量安防数据，丢东西、车辆剐蹭、消防报警、监控设备故障、门禁异常……这些信息都会被保卫部门记录下来。

遗憾的是，在很多学校这些记录只停留在纸质或Excel表格中。一年下来形成几千上万条数据，但只承担着留痕的作用，真正被利用起来的却很少，更难回答几个关键问题：

• 校园里哪些地方最容易发生事件
• 哪个月份风险最高
• 哪类事件占比最大
• 巡逻力量如何配置才更科学

以上几个问题，也正是AI数据分析能发挥价值的地方。AI数据分析，简单说就是让计算机从历史数据中寻找规律。

这种方法的大规模应用最早来自工业领域，一家工业企业每天会产生海量数据，工程师希望通过这些数据知道：

纸质或Excel表格中。一年下来形成几千上万条数据，但只承担着留痕的作用，真正被利用起来的却很少，更难回答几个关键问题：

• 哪台设备最容易故障
• 哪条产线风险最高
• 哪个月质量波动大
• 哪些参数会影响产品合格率

同样的思路，AI数据分析也能用于校园安防，把事件按照事件类型、发生时间、出警地点以及节假日等不同维度进行分类，通过统计分析、关联分析、趋势分析等，把隐藏在数据中的规律找出来。

近期，国内某985高校保卫处便将工业AI数据分析应用到了校园安防管理中。

他们利用天洑智能数据建模软件DTEmpower，将积累的线下安防记录进行数字化整理，对校园安防做了系统分析。

分析结果十分直观，数据显示丢失物品成为校园最主要的安防事件，占全部事件的48.4%。

同时，热力相关图显示图书馆和第二餐厅成为出警最集中的区域，累计出警次数分别达到1060次和810次。监控设备异常则主要集中在7月至8月，呈现明显的季节性趋势。

过去这些信息隐藏在几千条记录中，如今通过数据分析，给保卫处的校园巡逻路线优化、监控设备布置和设备检修等很多工作提供了数据支撑。

二、数据里的校园安全

随着高校逐步开放，校园管理面临的挑战越来越复杂。保障师生安全不能靠建更多围墙，而是提升管理能力。

AI的发展，正不断打破行业边界。从工业生产到城市治理，从医院管理到校园安防，AI正成为越来越重要的基础能力。协助管理者发现人难以察觉的规律，把有限的资源投入到最需要的地方。

天洑自主研发的DTEmpower，正是面向这类场景开发的AI平台。平台可快速完成多源异构数据治理、特征分析、统计建模和预测分析，让原本沉睡的数据真正产生价值。

开放与安全，不是非此即彼的选择题。当决策建立在数据分析之上，开放和安全之间将能找到更好的平衡点。