《GA/T1054.13-2021公安數(shù)據(jù)元限定詞（13）》

專題研究報告深度目錄一、專家視角：數(shù)據(jù)治理精細(xì)化轉(zhuǎn)型，公安數(shù)據(jù)元限定詞的核心價值二、深度剖析：本標(biāo)準(zhǔn)在公安大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位與承上啟下作用三、核心聚焦：逐層拆解“人員特征

”限定詞，揭示結(jié)構(gòu)化描述的底層邏輯四、疑點(diǎn)辨析：如何精準(zhǔn)界定與使用描述類、標(biāo)識類及編碼類限定詞？五、實(shí)戰(zhàn)指引：從數(shù)據(jù)采集到研判應(yīng)用，限定詞如何驅(qū)動業(yè)務(wù)流程再造？六、熱點(diǎn)前瞻：

當(dāng)限定詞遇上人工智能——預(yù)測警務(wù)模式的數(shù)據(jù)基石七、難點(diǎn)突破：確保數(shù)據(jù)一致性——限定詞在跨系統(tǒng)交換中的關(guān)鍵角色八、趨勢洞察：基于本標(biāo)準(zhǔn)，展望未來公安數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)體系的演進(jìn)方向九、權(quán)威：本標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)范性引用文件的深層意涵與協(xié)同效應(yīng)十、賦能未來：

以標(biāo)準(zhǔn)化限定詞為抓手，構(gòu)建智慧公安數(shù)據(jù)能力新生態(tài)一、專家視角：數(shù)據(jù)治理精細(xì)化轉(zhuǎn)型，公安數(shù)據(jù)元限定詞的核心價值從粗放到精細(xì)：公安數(shù)據(jù)管理邁入“元數(shù)據(jù)驅(qū)動”新階段01本標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)志著公安數(shù)據(jù)管理理念的深刻變革。過去的數(shù)據(jù)元定義可能較為籠統(tǒng)，而限定詞（13）通過為數(shù)據(jù)元附加精確的修飾與界定，實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)含義、格式、取值范圍的精細(xì)化描述。這不僅是技術(shù)規(guī)范的升級，更是推動公安數(shù)據(jù)治理從重視“有沒有數(shù)據(jù)”向關(guān)注“數(shù)據(jù)質(zhì)量如何”、“數(shù)據(jù)如何精準(zhǔn)應(yīng)用”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵舉措，是元數(shù)據(jù)管理深化應(yīng)用的具體體現(xiàn)。02核心價值三重奏：提升質(zhì)量、促進(jìn)共享、賦能應(yīng)用其核心價值集中體現(xiàn)在三個方面：一是通過統(tǒng)一、明確的語義約束，從源頭提升數(shù)據(jù)采集的規(guī)范性與準(zhǔn)確性，夯實(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量基石；二是構(gòu)建共通的數(shù)據(jù)理解語言，極大降低不同警種、不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)理解歧義，為數(shù)據(jù)無障礙共享與融合奠定基礎(chǔ)；三是將業(yè)務(wù)規(guī)則內(nèi)化于數(shù)據(jù)定義之中，使數(shù)據(jù)更“聰明”，更能直接支撐上層的情報分析、模型構(gòu)建與智能應(yīng)用，直接賦能實(shí)戰(zhàn)。限定詞（13）的獨(dú)特定位：聚焦“人員”實(shí)體特征描述的專業(yè)化細(xì)分01作為GA/T1054系列的第13部分，本標(biāo)準(zhǔn)并非泛泛而談，而是精準(zhǔn)聚焦于公安業(yè)務(wù)中最核心的實(shí)體之一——“人員”。它專門針對描述人員各類特征（如體貌、身份、行為特征等）的數(shù)據(jù)元，提供了一套系統(tǒng)化的限定詞集合。這種專業(yè)化細(xì)分，體現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)制定從通用框架向縱深領(lǐng)域拓展的趨勢，滿足了人員情報精準(zhǔn)化管理的迫切需求。02深度剖析：本標(biāo)準(zhǔn)在公安大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系中的定位與承上啟下作用承上：對GB/T18391等基礎(chǔ)國家標(biāo)準(zhǔn)的公安行業(yè)化落地本標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格遵循GB/T18391《信息技術(shù)數(shù)據(jù)元的規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)化》等基礎(chǔ)性國家標(biāo)準(zhǔn)確立的元數(shù)據(jù)管理框架。它并非另起爐灶，而是將這些通用信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與公安行業(yè)的特殊性深度結(jié)合，進(jìn)行了具體的行業(yè)化落地和實(shí)踐細(xì)化。例如，將抽象的數(shù)據(jù)元概念具體化為“身高”、“發(fā)型”、“特殊標(biāo)記”等公安實(shí)戰(zhàn)中亟需規(guī)范描述的特征項(xiàng)。啟下：為各類公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)設(shè)計提供直接依據(jù)1本標(biāo)準(zhǔn)處于承上啟下的關(guān)鍵位置。向上銜接基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn)，向下則直接指導(dǎo)各類警務(wù)綜合應(yīng)用平臺、情報研判系統(tǒng)、人口管理系統(tǒng)等具體業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計、接口規(guī)范和數(shù)據(jù)字典定義。開發(fā)人員在設(shè)計涉及人員特征信息的字段時，可直接引用本標(biāo)準(zhǔn)中的限定詞，確保系統(tǒng)間數(shù)據(jù)“出生”就同源、同義、同構(gòu)，從源頭避免信息孤島。2平行協(xié)同：與GA/T543等標(biāo)準(zhǔn)共同構(gòu)建完整數(shù)據(jù)描述生態(tài)在公安大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)，本標(biāo)準(zhǔn)需與GA/T543《公安數(shù)據(jù)元》等標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同使用。GA/T543定義了核心的數(shù)據(jù)元（如“姓名”、“身份證號”），而本標(biāo)準(zhǔn)則為描述這些數(shù)據(jù)元更具體的特征提供了“形容詞”或“副詞”。例如，“姓名”是一個數(shù)據(jù)元，而“曾用名”、“別名”等則可視為在特定語境下對“姓名”的限定或補(bǔ)充，共同構(gòu)成對人員姓名信息的完整描述生態(tài)。核心聚焦：逐層拆解“人員特征”限定詞，揭示結(jié)構(gòu)化描述的底層邏輯體貌特征維度：從靜態(tài)生理描述到動態(tài)標(biāo)識的標(biāo)準(zhǔn)化編碼1本部分對人員體貌特征進(jìn)行了極具操作性的結(jié)構(gòu)化分解。它不僅涵蓋了“身高”、“體型”、“臉型”等傳統(tǒng)靜態(tài)生理屬性，更系統(tǒng)化規(guī)范了“發(fā)型”、“發(fā)色”、“胡須”等易變特征，以及“疤痣痘斑”、“殘疾狀況”、“特殊體態(tài)”等關(guān)鍵識別標(biāo)識。每一項(xiàng)都力圖通過分類、分級或編碼的方式實(shí)現(xiàn)描述的唯一性，為“口頭描述”向“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換提供了標(biāo)準(zhǔn)“詞典”，是視頻偵查、人像比對等技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。2身份與社會特征維度：超越基本身份信息的關(guān)系與角色刻畫標(biāo)準(zhǔn)深入到人員身份與社會關(guān)系的復(fù)雜層面。除了對“戶籍地”、“現(xiàn)住址”等地理屬性進(jìn)行規(guī)范，更著重對“職業(yè)類別”、“文化程度”、“國籍”等社會屬性進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)分類。尤為重要的是，它涉及了對人員“違法犯罪經(jīng)歷”、“涉案類別”、“在逃/在控狀態(tài)”等特定身份標(biāo)識的限定，將這些關(guān)鍵的業(yè)務(wù)狀態(tài)信息轉(zhuǎn)化為可被計算機(jī)識別和處理的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)項(xiàng)，直接服務(wù)于風(fēng)險預(yù)警與人員管控。行為與軌跡特征維度：為動態(tài)情報分析提供數(shù)據(jù)支撐01此維度體現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)的前瞻性，將描述對象從靜態(tài)屬性延伸至動態(tài)行為。雖然不直接記錄行為，但通過對“出現(xiàn)場所類型”、“活動區(qū)域”、“交通工具偏好”等關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化限定，為勾畫人員行為模式、活動軌跡和社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)提供了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)要素。這些限定詞是構(gòu)建人員動態(tài)檔案、進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和趨勢預(yù)測不可或缺的數(shù)據(jù)基石。02疑點(diǎn)辨析：如何精準(zhǔn)界定與使用描述類、標(biāo)識類及編碼類限定詞？描述類限定詞：平衡規(guī)范性與靈活性的“藝術(shù)”描述類限定詞（如“體貌特征描述”）允許一定的文本自由描述，但這并非無的放矢。標(biāo)準(zhǔn)通過規(guī)定描述的結(jié)構(gòu)、要素順序和關(guān)鍵術(shù)語，引導(dǎo)形成半結(jié)構(gòu)化的文本。例如，描述疤痣可能需按“部位+形態(tài)+大小”的順序。關(guān)鍵在于，使用時應(yīng)優(yōu)先采用標(biāo)準(zhǔn)中已結(jié)構(gòu)化的選項(xiàng)，無法歸入時再用規(guī)范格式的自由文本補(bǔ)充，確保信息既相對規(guī)范又可容納特殊性。12標(biāo)識類限定詞：追求絕對無歧義的“關(guān)鍵開關(guān)”標(biāo)識類限定詞（如“性別代碼”、“是否在逃”）通常用于邏輯判斷或關(guān)鍵分類，其取值集合是封閉且互斥的，如“是/否”、“0/1”或特定的狀態(tài)碼。在使用中必須嚴(yán)格遵循標(biāo)準(zhǔn)定義的取值，絕不允許自由發(fā)揮。這類限定詞是業(yè)務(wù)規(guī)則和流程自動化的觸發(fā)器，其準(zhǔn)確性直接關(guān)系到系統(tǒng)判斷的正確性，是數(shù)據(jù)中最需要保證一致性和可靠性的部分。12編碼類限定詞：實(shí)現(xiàn)高效計算與交換的“數(shù)據(jù)通貨”01編碼類限定詞（如“職業(yè)分類與代碼”、“國籍代碼”）將復(fù)雜的分類信息轉(zhuǎn)化為簡短的字符代碼。其核心價值在于提升數(shù)據(jù)處理效率和促進(jìn)交換。使用時，必須配套使用對應(yīng)的代碼表，確保編碼與名稱一一對應(yīng)。在系統(tǒng)間交換數(shù)據(jù)時，優(yōu)先傳遞代碼而非文字名稱，可以極大減少數(shù)據(jù)量、避免歧義并提高匹配檢索速度，是跨平臺數(shù)據(jù)融合的“通用語言”。02實(shí)戰(zhàn)指引：從數(shù)據(jù)采集到研判應(yīng)用，限定詞如何驅(qū)動業(yè)務(wù)流程再造？源頭采集環(huán)節(jié)：將標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)嵌于工具，實(shí)現(xiàn)“填得準(zhǔn)”01推動業(yè)務(wù)流程再造，首在源頭。應(yīng)在民警使用的移動警務(wù)終端、接處警系統(tǒng)、案事件登記系統(tǒng)的錄入界面中，將本標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)限定詞轉(zhuǎn)化為下拉選擇框、標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)選框或格式化的填空提示。例如，錄入嫌疑人特征時，系統(tǒng)自動彈出結(jié)構(gòu)化選項(xiàng)供選擇，從源頭將自由文本錄入轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，減少后期數(shù)據(jù)清洗成本，提升初始數(shù)據(jù)質(zhì)量。02數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)：以限定詞為規(guī)則，實(shí)現(xiàn)“管得好”01在數(shù)據(jù)匯聚到數(shù)據(jù)中心后，可利用限定詞定義的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量核查與治理。例如，根據(jù)“身高”的取值域（如合理的數(shù)值范圍）和“血型”的取值集合（A、B、O、AB等）編寫數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核規(guī)則，自動篩查異常值或非法值。同時，基于限定詞的統(tǒng)一語義，可以對來自不同系統(tǒng)的同類數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、融合與沖突消解，構(gòu)建高質(zhì)量的人員主題數(shù)據(jù)庫。02研判應(yīng)用環(huán)節(jié)：基于標(biāo)準(zhǔn)化字段，實(shí)現(xiàn)“用得活”01標(biāo)準(zhǔn)化的限定詞為上層的深度應(yīng)用提供了可能。情報分析人員可以使用統(tǒng)一的“活動區(qū)域”代碼進(jìn)行串并案分析；基于“職業(yè)類別”進(jìn)行團(tuán)伙成員背景分析；利用“特殊體態(tài)”特征進(jìn)行快速檢索與篩選。大數(shù)據(jù)建模人員可以放心地使用這些標(biāo)準(zhǔn)化字段作為模型特征變量，開發(fā)預(yù)測性警情模型或人員風(fēng)險評估模型，讓數(shù)據(jù)價值得到充分釋放。02熱點(diǎn)前瞻：當(dāng)限定詞遇上人工智能——預(yù)測警務(wù)模式的數(shù)據(jù)基石高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)：限定詞為AI模型提供“標(biāo)準(zhǔn)食糧”人工智能模型，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其性能嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。本標(biāo)準(zhǔn)提供的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的限定詞，能夠確保輸入模型的特征數(shù)據(jù)是清晰、無歧義且格式統(tǒng)一的。這就像為AI提供了標(biāo)準(zhǔn)化的“食糧”，避免了因數(shù)據(jù)含義模糊、格式混亂導(dǎo)致的“消化不良”（模型訓(xùn)練效果差）或“決策偏差”，是構(gòu)建可靠公安AI應(yīng)用的先決條件。特征工程加速器：直接可用的標(biāo)準(zhǔn)化特征維度1在AI建模流程中，“特征工程”是耗時且關(guān)鍵的一步。本標(biāo)準(zhǔn)實(shí)質(zhì)上完成了一次面向公安人員分析領(lǐng)域的預(yù)特征工程。它將業(yè)務(wù)知識沉淀為一系列定義明確的數(shù)據(jù)維度（特征），如“體型分類”、“發(fā)型變化”、“職業(yè)變遷軌跡”等。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以直接或稍加組合后，將這些標(biāo)準(zhǔn)化的限定詞作為模型輸入特征，大幅縮短模型開發(fā)周期，讓業(yè)務(wù)專家與算法專家在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語言上高效協(xié)作。2驅(qū)動復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析：構(gòu)建多維度人員知識圖譜1單一限定詞價值有限，但通過本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的多維度限定詞組合，能夠構(gòu)建出豐富、立體的人員數(shù)字畫像。AI算法可以輕松地關(guān)聯(lián)分析一個人的“體貌特征”、“出現(xiàn)場所”、“社會關(guān)系”等多種標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)簽，挖掘出人、案、物、地、組織之間隱含的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，自動構(gòu)建和擴(kuò)充人員知識圖譜。這使得預(yù)測警務(wù)模式從基于簡單統(tǒng)計向基于深度關(guān)聯(lián)推理演進(jìn)成為可能。2難點(diǎn)突破：確保數(shù)據(jù)一致性——限定詞在跨系統(tǒng)交換中的關(guān)鍵角色語義一致性：消除“同名不同義”與“同義不同名”痼疾01跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換的核心障礙是語義歧義。例如，甲系統(tǒng)“發(fā)型”指當(dāng)前發(fā)型，乙系統(tǒng)可能指案發(fā)時發(fā)型。本標(biāo)準(zhǔn)通過精確的定義、語境說明和分類，為每個限定詞鎖定唯一、明確的語義，成為所有系統(tǒng)共同遵守的“數(shù)據(jù)憲法”。它強(qiáng)制要求各系統(tǒng)在交換涉及人員特征的數(shù)據(jù)時，必須采用本標(biāo)準(zhǔn)定義的語義和表述方式，從根本上消除理解偏差。02格式一致性：為數(shù)據(jù)流提供統(tǒng)一的“包裝規(guī)范”01數(shù)據(jù)交換不僅需要理解一致，還需要格式統(tǒng)一。本標(biāo)準(zhǔn)對限定詞的數(shù)據(jù)類型、表示格式（如字符型、數(shù)字型、日期型）、長度以及編碼規(guī)則都做出了明確規(guī)定。這好比為數(shù)據(jù)規(guī)定了統(tǒng)一的“包裝箱”和“標(biāo)簽格式”。在數(shù)據(jù)共享接口設(shè)計、數(shù)據(jù)文件生成時，遵循這些格式規(guī)范，可以確保數(shù)據(jù)能被接收方系統(tǒng)正確、無損地解析和入庫，實(shí)現(xiàn)無縫對接。02動態(tài)更新與協(xié)同：建立限定詞維護(hù)的聯(lián)動機(jī)制業(yè)務(wù)在變，描述需求也在變。確保長期一致性，需要建立本標(biāo)準(zhǔn)限定詞的動態(tài)維護(hù)與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步更新的聯(lián)動機(jī)制。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)因業(yè)務(wù)發(fā)展而修訂、增加新的限定詞或調(diào)整編碼時，應(yīng)建立權(quán)威的發(fā)布渠道和版本管理機(jī)制，并推動所有關(guān)聯(lián)系統(tǒng)在一定周期內(nèi)同步更新其數(shù)據(jù)字典和接口，避免因版本不同步產(chǎn)生新的不一致，保障數(shù)據(jù)生態(tài)的持續(xù)健康發(fā)展。12趨勢洞察：基于本標(biāo)準(zhǔn)，展望未來公安數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)體系的演進(jìn)方向從“部分”到“整體”：形成覆蓋全業(yè)務(wù)要素的限定詞標(biāo)準(zhǔn)簇GA/T1054.13是一個成功的起點(diǎn)和范例。未來趨勢必然是沿此路徑，陸續(xù)推出針對“車輛”、“物品”、“地址”、“組織”、“案事件”等不同核心實(shí)體的限定詞標(biāo)準(zhǔn)，形成完整的限定詞標(biāo)準(zhǔn)簇（系列）。每個部分都如本標(biāo)準(zhǔn)一樣深度聚焦，最終拼接成一幅覆蓋公安業(yè)務(wù)全要素的、精細(xì)化的數(shù)據(jù)描述版圖，支撐全方位的數(shù)字化偵查與防控。從“靜態(tài)”到“動態(tài)”：加強(qiáng)對行為、過程與關(guān)系的描述能力01當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)雖涉及行為特征，但主體仍偏向靜態(tài)屬性。未來標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展將更加強(qiáng)化對動態(tài)過程、行為序列和關(guān)系演變的描述能力。例如，可能出現(xiàn)專門規(guī)范“通訊行為模式”、“資金交易特征”、“軌跡時空規(guī)律”等動態(tài)、過程性數(shù)據(jù)的限定詞標(biāo)準(zhǔn)。這將使數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)更好地服務(wù)于對復(fù)雜犯罪網(wǎng)絡(luò)、動態(tài)犯罪過程的分析與模擬。02隨著物聯(lián)網(wǎng)感知終端和視頻監(jiān)控的普及，海量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)涌入。未來的數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)體系，需要向這些領(lǐng)域延伸?？赡軙a(chǎn)生專門用于描述物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)特征（如設(shè)備類型、采集頻率、地理位置精度）和視頻結(jié)構(gòu)化信息（如場景分類、目標(biāo)屬性、行為片段）的限定詞標(biāo)準(zhǔn)，為多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化接入點(diǎn)。1與新技術(shù)深度融合：定義物聯(lián)網(wǎng)、視頻數(shù)據(jù)元的標(biāo)準(zhǔn)“標(biāo)簽”2權(quán)威：本標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)范性引用文件的深層意涵與協(xié)同效應(yīng)GB/T2260-2007等代碼標(biāo)準(zhǔn)：構(gòu)建國家級數(shù)據(jù)互通的橋梁本標(biāo)準(zhǔn)引用了《中華人民共和國行政區(qū)劃代碼》（GB/T2260）等一系列國家級基礎(chǔ)代碼標(biāo)準(zhǔn)。這并非簡單引用，而是將公安數(shù)據(jù)根植于國家宏觀數(shù)據(jù)體系的關(guān)鍵舉措。通過使用統(tǒng)一的行政區(qū)劃、職業(yè)、國籍等代碼，確保了公安數(shù)據(jù)在宏觀層面上能與人口、社保、民政等其他國家級信息系統(tǒng)進(jìn)行對話和關(guān)聯(lián)，為跨部門、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)協(xié)同共享埋下了伏筆。12GA/T2000.2-2014等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：凝聚公安內(nèi)部共識的基石01引用《公安信息代碼第2部分：機(jī)構(gòu)代碼》等大量公安行業(yè)內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)，體現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)制定的繼承性與統(tǒng)一性。這些代碼是公安內(nèi)部運(yùn)行多年形成的“共識語言”。本標(biāo)準(zhǔn)的限定詞通過與這些既有代碼體系掛鉤，確保了新標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)有龐大的公安信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)遺產(chǎn)的兼容，降低了實(shí)施和遷移成本，使新標(biāo)準(zhǔn)能夠平穩(wěn)地融入現(xiàn)有技術(shù)生態(tài)，快速產(chǎn)生效益。02引用體系的戰(zhàn)略價值：避免重復(fù)造輪子，融入更大數(shù)據(jù)生態(tài)這種規(guī)范性引用體系本身具有戰(zhàn)略價值。它表明本標(biāo)準(zhǔn)制定者具有開放的生態(tài)觀，主動將自身構(gòu)建于既有的、更權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)之上。這避免了“重復(fù)造輪子”造成的資源浪費(fèi)和新的隔離，更重要的是，它使本標(biāo)準(zhǔn)成為連接國家基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、公安行業(yè)通用標(biāo)準(zhǔn)和具體業(yè)務(wù)