基于人工智能的立體化偵查模式構建與對策研究

李鴻光 杜鈺 劉思維

摘要：現場勘查-物證比對-案情分析確定犯罪嫌疑人的傳統偵查模式已經無法高效地應對犯罪形勢的變化，如何行之有效的利用人工智能與大數據解決新形勢下公安工作成為了新難題。

關鍵詞：人工智能;立體化;偵查

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）09-0224-02

1 立體化偵查模式內涵

偵查，是指法定偵查部門為了查明犯罪事實、抓獲犯罪嫌疑人、收集犯罪證據，依法進行的專門調查工作和有關強制性措施的活動[1]。立體化偵查是今后重要的偵查手段之一，它可以做到全方位，全時空，全要素。通過地面空中多維度多時空的偵查，突破傳統偵查模式耗費大量人力物力的壁壘，擺脫傳統偵查模式的局限與束縛，更靈活快速的運用智能化偵查設備收集固定犯罪證據，鎖定并抓捕犯罪嫌疑人，為打擊犯罪先發制人提供預警機制，大大解決了基層公安機關警力缺乏等問題。

2 立體化偵查模式的必要性與可行性

科技強警戰略和智慧警務的實踐大大促進了公安偵查工作的轉變，促使立體化偵查模式的應用成為大勢所趨。

2.1 立體化偵查模式必要性

第一，我國正經歷著歷史性的變革，以“審判為中心”的體系正在逐步完善，言詞證據是多變的，證人證言、被害人陳述、嫌疑人供述等主觀證據不能否定其存在的重要性，但是其證明力卻是大打折扣的。只有充分的客觀證據才能為偵查破案指引方向并成為定案依據[2]。

第二，傳統偵查模式對待犯罪反應遲鈍，不能與及時制止違法犯罪相呼應。往往事后察覺，面臨各種新的變化，這種偵查方式屬于事后偵查，此時可能已經發生了危害嚴重社會公共安全或者公民人身財產安全受到侵害的事件。傳統的偵查模式已經不適用于高速發展的社會環境，急需一種現代化提前預警的人工智能立體化偵查模式，為公安工作保駕護航。

2.2 立體化偵查模式可行性

第一，人工智能的主要表現形式即人工向機器輸入代碼，使機器進行深度學習，從而代替人工進行繁瑣且復雜的計算工作，通過人工智能立體化偵查大大彌補了警力不足。

第二，近年來公安科技也發生了翻天覆地的變化，其中人工智能在安防領域的作用最為突出也更加顯著。例如人臉識別，現在已經成為各大車站、人流密集場所的標配，將身份證輕輕往機器上一貼，便可通過人臉識別系統進行比對，提高通行效率、票證核對準確率也大幅提高，人工智能在嫌疑人軌跡追蹤與串聯方面前景深遠，立體化偵查與人工智能的結合是大的趨勢。

第三，與此同時，中國構建了一個謂之天眼的系統，這便是基于街面成千上萬的視頻監控系統，可以追溯源頭尋找作案人，有了強大的基層監控網絡作為基礎，立體化偵查可謂如魚得水。將網狀的視頻監控信息緊密聯結起來再加以人工智能超級計算，目標無處可藏。

3 立體化偵查模式的主要內容

公安機關利用立體化偵查模式并結合安防行業經驗，提出以“物聯網”為基礎，以“大數據”為載體，以“人工智能”為核心的預警傳輸解決方案。提前預警能將風險控制在萌芽中，例如在毒品違法犯罪方面，大量硫磺素可用于制毒，而基礎原料硫磺素卻是可以在普通藥店或診所購買的。如果我們能利用電腦的自動化分析即“大數據+人工智能”相信在解決類似案件和工作中將效果顯著，當嫌疑人多次進入同一藥店或者多家藥店進行購物時，根據其購物清單，自動檢索其購買了哪些藥品，當發現包含了大量制毒所需要的硫磺素時，人工智能已經默默的對其進行鎖定和跟蹤，當嫌疑人像大多數民眾一樣出門時，人工智能對此時人體形態和攜帶物品進行自動化分析、識別、記錄和云存儲，在這個時候嫌疑人還在用傳統的反偵查手段，尋找是否有便衣或車輛跟蹤自己。

以上內容是立體化偵查在犯罪感知與提前預警工作中的突出貢獻，與此同時，立體化偵查模式在案件發生后也有一定的表現。在刑事案件發生后，利用視頻監控首先開展視頻現場勘查，利用人工智能的自動獲取識別功能，利用公安網對家庭可視監控系統進行深入分析研判視頻資料，在進行現場勘查時使用小型可視化無人機對現場外圍與中心進行攝影記錄，極好的避免了刑事勘查對現場進行的人為干擾與破壞，減輕了民警勘查現場時沉重的勘驗裝備所帶來的負擔。并且，無人機搭配上5G的“高鐵列車”可以更好的實現重大案件發生時，現場與指揮中心的實時傳輸，便于“場外”人員更高效、更全面了解案情，指導工作。

4 立體化偵查模式構建存在的問題與相應的對策

4.1 缺少一套完整的公安應用體系

作為體系思維非常重要的今天，在智慧警務規模化建設的大背景下，大多數公安機關順勢而為推陳出新，積極探索數據偵查落地生根。從實踐情況來看，目前數據偵查還存在著數據產品稀缺、模型不夠豐富、實戰效益低下等諸多問題。數據偵查在刑事偵查領域的運用基本是以個案為主的快餐化、碎片化應用，系統性應用還存在上熱下冷的情況，在基層一線公安民警工作過程中，不少基層民警缺乏大數據的基本知識和應用的基礎能力，處理違法犯罪案件時往往想到什么手段運用何種手段，不能做到成體系的科學運用和完整處置思維。

4.2 電腦數據系統挖掘深度能力有限

（1）公安部門要擴展海量的數據資源，加強對各類信息數據的采集并且把該工作貫穿到公安機關的日常工作中去，真正做到全警采集;強化政府間各類管理數據的匯聚和大型互聯網公司的數據協作。堅持“犯罪嫌疑人用什么就采什么、案件落在哪就采到哪”原則，既采集傳統的人、案、物數據，也強化空中數據和地理數據的機器采集，在案件中做到即采即用，為下一步深度應用提供支撐。數據偵查的傳統方法就是對出行、住宿等軌跡信息進行碰撞比對，發現嫌疑人員。在大數據平臺上，對已破獲的多個同類案件的數據篩選出來，綜合運用各種算法建立這類案件的實戰模型，預測模型比重人員可能參與的某種犯罪。

（2）如今公安信息資源庫仍不完善，公安部門應在信息技術快速發展的背景下，搭乘上我國大數據發展進入新時代的快班車，積極申請上級政府部門的支持，為各級公安執法部門安裝配套互聯網+大數據實時結合辦案的先進的應用設備，能讓廣大公安干警熟悉設備、應用設備。與此同時，加速建設公安部大數據情報指揮中心和數據備份中心，統一數據接入接口的標準，強化數據間的集約化應用，為各級各部門各警種提供相互統一的公安云計算平臺和集中化的運行維護保障，為全國各級公安機關信息資源共享提供強有力的支撐，實現對各類安全隱患的提前預警、精準研判。

4.3 缺乏專業的公安高科技人才

（1）要注重培養公安院校預備警官高科技人才。高校應重視對人工智能專業人才培養，加大對大數據方面的研究與應用，培養復合型公安應用技術人才，增加“人工智能+大數據”與應用辦案領域的深入結合。此外學校還應加大具有人工智能應用專業的師資力量引進，為培養學生賦能。

（2）公安“人工智能+大數據”應用存在辦案能力不足的現象，應該定期聘請高科技應用領域的專家或資深民警為廣大公安干警提供新型大數據辦案方式的培訓，分享經驗，搞好相關應用“人工智能+大數據”辦案系列示范、人才培養等交流活動。推出相應人工智能辦案教材系列叢書，展示相關成功應用“人工智能+大數據”辦案教材系列叢書。

（3）公安部門對智能領域人才還達不到足夠重視，需著眼于公安智能辦案的前景，給予高科技公安人才相關政策的支持，提高公安人員參與學習的積極性。在住房補貼、職級待遇、家屬生活等方面提供政策支持，對滿足條件的高科技公安人才，分層分類提供政策支持。

5 結語

隨著科技力量的不斷研發與提高，相信在不久的將來人工智能必將在偵查破案領域大有作為。傳統偵查模式已經不能適應犯罪的智能化、非接觸式、隱蔽式等變化，通過人工智能來變革偵查模式，構建立體化偵查模式成為有序路徑之一。有不足之處還請大家多多指教，為公安工作獻計獻策。

參考文獻

[1] 郝宏奎，陳剛.偵查學[M].北京：中國人民公安大學出版社，2014.

[2] 張聰聰.大數據偵查模式的變革與發展[J].網絡安全技術與應用，2020（7）：137-138.