AI赋能警务实战场景应用研究

摘要：在数字化与智能化浪潮的推动下，人工智能（AI）技术正深刻改变公安工作的传统模式。从案件侦查到治安防控，从数据管理到公共服务，AI的深度应用已成为公安系统提升执法效能、优化社会治理的必由之路，AI技术通过赋能公安业务的智能化转型，正在重塑现代警务体系的底层逻辑。

关键词：人工智能；智慧警务；技术赋能

一、引言

在科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个领域，为推动生产力的变革与发展注入了强大动力。公安领域作为维护国家安全和社会稳定的重要防线，也正积极拥抱AI技术，力求通过AI赋能推动警务现代化的提升。AI技术凭借其强大的数据处理能力、智能分析能力和自动化决策能力，能够帮助公安机关更高效地应对日益复杂的社会治安形势，提升警务工作的精准性、科学性和智能化水平。本文将深入探究AI赋能公安新质生产力的具体路径，以期为公安工作的现代化转型提供有益参考。

二、AI技术实现警务数据智能化

公安业务的核心在于对海量数据的采集、分析与应用。传统警务模式受限于数据处理能力，难以从碎片化信息中提炼有效价值。AI技术的引入，为破解这一难题提供了关键工具。

（一）数据整合与治理

通过构建统一的警务数据中台，AI可实现跨部门、跨层级数据的标准化整合。一是可以实现多源异构数据融合，通过联邦学习技术整合公安内网、天网系统、社交媒体等12类以上数据源；二是采用动态数据治理平台，应用知识图谱技术构建犯罪关联模型，实现涉恐、涉毒等重点领域数据的实时清洗与更新；三是隐私计算框架，采用安全多方计算和同态加密技术，在保证数据安全前提下实现跨部门协同分析。

（二）智能分析与预测

基于机器学习的预测模型，公安部门可实现犯罪热力图的动态生成与风险预警。一是时空大数据分析，结合GIS系统与LSTM神经网络，预测群体性事件发生概率；二是异常行为识别，基于3D人体姿态估计技术，识别车站、商场等场所的异常行为；三是犯罪网络建模，使用图神经网络（GNN）构建犯罪组织关系图谱，成功破获跨国电信诈骗案。

三、加强AI警务应用场景建设

AI技术的价值需通过具体场景落地才能转化为实际生产力。以下从刑事侦查、治安管理、交通管理三大领域展开分析。

（一）刑事侦查

1.犯罪线索挖掘

传统案件线索依赖人工排查，效率低且易遗漏关联信息。AI技术通过多模态数据分析，可快速发现潜在线索。一是可以通过跨模态数据关联分析，结合视频监控、文本报告、社交媒体等多源数据，应用CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型实现图文语义关联；二是可以推理深层关系，通过引入引入神经符号推理技术，融合逻辑规则与深度学习，发现传统图谱难以识别的间接关联。

2.嫌疑人追踪

结合人脸识别、步态识别与智能协同追踪技术，构建嫌疑人的动态轨迹。一是采用多模态生物特征融合，构建“步态+虹膜+微表情”三维识别体系，解决单一特征易受干扰的问题；二是建立边缘智能追踪系统，在警用无人机搭载轻量化YOLOv8模型，实现嫌疑人实时追踪与路径预测，通过动态注意力机制，提高在复杂场景下识别准确率。

3.车辆追踪与行为分析

通过车辆特征识别（如车牌、车型、颜色）与轨迹预测算法，AI可实时监控可疑车辆，如频繁变道、长时间停留敏感区域，建立完善的车辆行为预测系统。例如，上海市公安局的“智能交通大脑”系统，可自动识别套牌车、失窃车辆，并对危险驾驶行为（如连续变道、急刹）进行预警。

4.智能审讯

构建审讯策略知识库，通过强化学习自动生成个性化审讯方案，实现智能审讯辅助决策，配合多模态谎言检测系统，融合语音韵律（Prosody）、面部微表情（FACS编码）、生理信号（GSR皮肤电）三维数据，提高对复杂谎言的识别准确率。

（二）治安管理

1.公安政务智能化

AI技术可优化行政审批与公共服务流程。一是可实行全流程智能审批，构建“秒批秒办”系统，自动解析申请材料，借助平台实现98%事项“零跑动”，提升审批效率。二是基于联盟链技术构建证照数据库，实现出生证明、居住证等23类证件的可信共享，在保护隐私前提下完成线上核验。

2.智能客服与舆情管理

建立多模态智能客服，开发支持语音、文字、图片的跨模态交互系统，集成公安知识库。同时提升涉警舆情智能处置，构建“监测—预警—处置”闭环系统，应用ERNIE模型实现涉警事件情感极性判断，并自动生成舆情应对方案，联动网安部门实施精准引导。

3.公共空间智能防控

在公共场所部署智能感知终端，建立集成4K摄像头、毫米波雷达、温湿度传感器等设备，通过时空序列预测模型（如Informer）提前15分钟预警聚集性事件。提高重点场所智能管控能力，基于图神经网络分析场所历史发案、人员流动等12类指标，开发场所风险评估系统，

（三）交通管理

1.智能交通系统

通过建立智能交通大脑，实现车路协同，一体化管控，部署C-V2X通信网络，实现车辆、道路设施、信号灯的实时交互，提升主干道通行效率。构建城市级交通仿真平台，结合强化学习算法优化潮汐车道、可变导向车道设置。

2.交通事故智能处理

通过AI进行事故责任判定，构建多传感器数据融合模型（行车记录仪+路侧设备+目击者陈述），杭州应用该系统后，简易事故处理时间从20分钟缩短至3分钟。建立交通肇事逃逸追踪系统，使用“特征向量+时空轨迹”"双引擎检索系统，缩短逃逸车辆平均查获时间。

四、结语

AI赋能警务实战应用场景的过程，本质是技术逻辑与警务逻辑的深度融合。未来，随着大模型、智能等技术的突破，公安工作将向“全时感知、全域协同、全程智能”方向持续演进。但技术始终是工具，其终极目标仍在于以更高水平的平安建设服务于人民对美好生活的向往。

参考文献：

[1]陈秋菊.人工智能赋能新质公安战斗力的路径[J].江苏警官学院学报，2024，39（04）.

[2]王一朴.数字技术赋能新质公安战斗力发展研究[J].文化传承与现代化治理学术交流会论文集，2014（12）.

[3]韩亚菲.人工智能赋能治安学专业教学研究[J].北京教育（高教），2019（3）：52-55.

作者信息：马怡阳，女（1991.11），汉，籍贯河北省保定市，研究生，副教授，研究方向：侦查、刑事技术