淺談人工智能技術在警務工作中的應用

江 山

淺談人工智能技術在警務工作中的應用

江 山

（中國人民公安大學，北京 100038）

近年來，人工智能技術在警務工作中得到廣泛應用，“AI＋警務”逐漸常態化。文章簡要介紹了可應用于警務工作的幾種人工智能技術，分析了人工智能技術應用于警務工作的優勢，闡述了人工智能技術在警務工作中的具體應用場景，分析人工智能技術應用于警務工作的風險，最后提出相關的對策。

人工智能；警務工作；應用

引言

近年來，以人工智能為代表的新一代信息技術蓬勃發展，人工智能技術迅速應用到各個行業和領域。政府先后出臺了《新一代人工智能發展規劃》《人工智能標準化白皮書》等一系列政策，鼓勵、規范我國人工智能技術的發展和應用。人工智能技術應用于公安警務工作，使警務工作更加信息化、智能化和精細化，并將持續改變和優化警務工作方式，提升公安機關工作效能。

1 可應用于警務工作的人工智能技術

1.1 人臉識別技術

人臉識別技術是最早走向實際應用的人工智能技術之一，已成為公安機關破案和打擊犯罪的常規手段。人臉識別具有方便友好、不易偽造、高準確性、能夠識別攝像頭拍攝的劣質圖像等優點，更先進的動態人臉識別技術甚至能在擁擠的人潮中找到特定的某張人臉，可用于逃犯追蹤、布控排查、失蹤人口查找、人像鑒定、大型會議安保等場景，大大提升公安機關的工作效率乃至社會的整體安全防范水平。

1.2 視頻解析技術

視頻解析技術運用強大的計算能力，對從監控設備中收集的海量視頻數據進行分類、比對和分析，從中挖掘出犯罪嫌疑人、人員關系（包括同事關系、鄰居關系、交通工具同行關系、賓館同住關系、同案犯等）、車輛軌跡時空關系、犯罪歷史過程等信息。該技術還能實時監測、識別人體動作，預測可能的犯罪行為，從源頭上減少犯罪事件的發生。

1.3 聲紋識別技術

聲紋是由百余種特征維度組成的生物特征，具有穩定性、可測量性、唯一性等特點，無論講話者怎樣模仿他人的聲音和語氣，其聲紋始終無法改變。早在2014年8月，公安部就頒布了《安防聲紋確認應用算法技術要求和測試方法》，公安部聲紋庫的建設工作也已被納入我國公安機關“三項建設”。聲紋識別技術可用于刑偵破案、治安防控、反電信欺詐、司法鑒定、身份認證等。近期湖北黃岡市公安局就利用該技術，根據僅有的一段難以辨聽的音頻線索，偵破一起重大刑事案件[1]。

1.4 指紋識別技術

指紋識別技術被譽為當代安全系數最高的身份驗證方式，利用每個人的指紋在圖案、斷點和交叉點上的唯一性，通過比較某個人的指紋和預先保存的指紋，來驗證他的真實身份。指紋識別技術極大地提高了公安機關查詢比對的效率和質量，為偵察破案發揮了重要作用。

1.5 步態識別技術

步態識別技術通過身體體型、肌肉力量特點、行走姿態等特征來識別人的身份，這些特征是遠距離復雜場景下唯一可清晰成像的生物特征。與其他識別方式相比，具有識別距離遠、無需識別對象配合、難以通過偽裝規避等特點。當犯罪現場人員具有較強的反偵察能力時，如不露臉、戴口罩、戴帽子、遠離攝像頭等，步態識別技術仍能發揮作用。

1.6 治安預測技術

治安預測技術基于收集的不同區域、不同環境、不同類別人群的治安歷史數據，應用一系列人工智能模型和算法，預測即將發生犯罪的人員、犯罪行為的地點和類型等。例如，將不同區域的犯罪率輸入模型，輸出犯罪熱點圖，警察就能加強某些區域的巡邏和監控。預測技術還可以識別未來可能的罪案受害者，從而防患于未然。例如，通過算法分析環境條件數據，提前預防虐待老人案件和其他各類暴力犯罪的發生。

1.7 自然語言處理技術

自然語言處理（NLP）是人工智能領域中的一個重要研究方向，被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。它研究能實現計算機理解人類自然語言并用自然語言與人類交互的各種理論和方法，是一門融哲學、心理學、語言學、計算機科學、數學于一體的科學。這一領域的研究與語言學的研究密切相關，但其重在研制能有效地實現自然語言交互的計算機系統，特別是軟件系統。

自然語言處理主要應用于機器翻譯、自動摘要、文本語義分析、文本識別、輿情監測、文本分類、人機交互、文本生成、語音識別等方面。

2 人工智能技術應用于警務工作的優勢

2.1 有助于緩解基層警力不足的矛盾

根據美國學者沃克在《美國警察》中提出的警察隊伍數量和密度理論，每萬人中至少需要配置25名警察才能確保社會治安穩定，而我國警察占比平均不到1‰[2]，警察數量明顯不足。人工智能技術在警務工作中的廣泛應用，將公安機關從以往的“人海戰術”中解脫出來，節省了大量警力和時間，而且可以根據實際情況劃分警力，將有限的警力用于需要重點防范的區域和時間段，有效地緩解了基層警力不足的矛盾。

2.2 有助于提升公安機關工作效能

工作效能是指在不改變原有資源投入的基礎上，根據區域特點合理化配置資源，以同等資源輸入實現輸出效果最大化。公安機關可以利用人工智能技術，提高有限的人員和物質資源配置效率，即資源輸入輸出轉化率。例如，2016年G20峰會期間，杭州公安的人臉識別比對技術、車輛卡口高清視頻、便攜式移動單兵設備、視頻結構優化實戰化平臺等技術手段的亮相，既確保了G20峰會的勝利召開，又保障了群眾的正常生活秩序。杭州公安機關充分發揮高德地圖、阿里巴巴等新興互聯網企業的優勢，密切警企合作，與高新技術企業聯合成立實驗室和聯動公治辦公室，利用高新技術企業的大數據分析、視覺計算、人工智能等技術與警務相結合，推動“AI＋警務”的建設進程，既減少了人力成本的輸出，又極大地提高了公安機關服務的精準性和服務效率。

2.3 有助于提升人民群眾對警務工作的滿意度

人工智能為民警執法辦案和服務群眾提供強有力的技術支撐，大大提升警務工作的時效性、指向性、針對性，有效提高了人民群眾的安全感和對警務工作的滿意度。例如，運用語音識別、角色分離、語義提取等技術提高110接處警效率，實現報警人與接警員的對話實時轉寫成文字、提煉警情要素、快速錄入生成接警單、提醒警員不文明或不規范用語等功能，提高接警工作質效。依托“智慧新警務”大數據平臺，不用花費大量警力和時間走訪排查就能發現走失老人，還能根據轄區內高發的報警類型有針對性地向群眾發布防范電信詐騙、掃黑除惡、禁毒等預警提示，提高人民群眾的法制觀念和防范意識。

3 人工智能技術在警務工作中的具體應用場景

3.1 在智能交通系統中的應用

3.1.1 交通違法行為識別

智能交通系統基于深度學習的車輛識別技術，將特征范圍由單純的車牌或車標擴展到車燈、格柵、車窗等車身特征，有效解決了干擾、遮擋等問題，大大提升了車輛識別的準確率和細致度。國內很多城市的車輛卡口系統可以識別2 000余種細化到年款的車輛類型，讓“假牌”“套牌”“車內不系安全帶”“開車打電話”等以前需要人工甄別的違法行為無所遁形。該系統還可以智能分析視頻圖像，審核識別加塞、逆行、占用公交車道、違反禁止標線隨意變道、非機動車道行駛、騎電動車不戴安全頭盔等交通違法行為，節省了大量警力。

3.1.2 提升城市道路通行效率

城市大腦通過分析通行車輛的軌跡信息、停車場和小區的停車信息，提前預測交通流量變化，結合路口路段車流量、飽和度、占有率等交通數據，實時調整紅綠燈時長，縮短等紅燈時間，并合理調配資源、避開高危路段，從而提升城市道路的通行效率和整個城市的運行效率。青島公安交警部門通過智能交通系統，將整體路網平均速度提高9.71%，高峰持續時間減少11.08%，通行時間縮短25%[3]。

3.1.3 車輛與乘客關聯

人車關聯系統通過判斷車輛與乘客在相同時刻的位置及速度是否相同，將同速度、同位置的一個或多個乘客與車輛關聯，實現車輛的乘員判定。人車關聯系統能實現車輛與乘客的同時監管，不僅能用于交管部門的人流車流管控、交通事故監控，還能用于疫情防控中的同車人員識別和流調。

3.2 在移動警務中的應用

基層警務工作具有任務繁重、執法要求嚴格、強移動、職業危險性和突發性高等特點，而且基層民警在出外勤時經常面臨需要采集大量復雜信息的情況。融入人工智能技術的移動警務設備，包括移動警務終端、移動警務平臺、移動車載、警用穿戴設備等，具備人臉識別、身份證讀取、在逃人員和案件查詢、人口信息查詢、衛星定位、毒品檢測、視頻圖像識別和結構化處理、現場信息錄入和上傳等多種功能，可幫助民警快速出警、現場勘查、巡防互動、信息采集和核驗，大大提升了警務工作效率，降低了基層警務人員的工作強度。目前，移動警務在110接處警、交通管理、突發案件偵破、行政執法領域的應用日益廣泛，人工智能技術給基層民警在執法工作中帶來極大便利，新一代移動警務通已經成為基層民警處理警務工作的有力工具。

3.3 在尋找失蹤兒童中的應用

一是用人工智能技術修復老照片。華中科技大學某團隊研發出一套修復速度快、細節還原準確的人工智能算法，能大大提高老照片的清晰度，原本20 kB左右的照片經修復可達到150 MB。對過于模糊的照片，進行裁剪、調節對比度、降噪等預處理后再輸入修復系統，并經過反復溝通完善，可得到清晰的照片。二是用人工智能程序生成失蹤兒童成年后的樣貌。將兒童失蹤前的照片輸入人臉識別和智能模擬程序，輸出他們現在的面容，然后將照片與國家數據庫中的照片比對。2021年1月中國公安部部署開展了“團圓”行動，截至2021年11月30日，公安機關累計找回歷年失蹤被拐兒童8307名[4]，人工智能技術在找回失蹤兒童的過程中發揮了重要作用。

3.4 在判定犯罪嫌疑人時的應用

基層公安民警主要通過常態化巡邏執勤。對巡邏民警而言，在人群中迅速、準確地判定犯罪嫌疑人是一項非常重要的能力。通常巡邏民警根據行為人是否存在違背正常邏輯的行為、言語和行動等方面是否前后矛盾、犯罪疑似（包括長相疑似通緝犯、攜帶危險工具或類似兇器、身上有血漬和體液痕跡等）來判定犯罪嫌疑人。但是，上述三個特點在人眼觀測下具有極大的主觀性和不確定性。通過人工智能視覺識別技術，可以克服人眼觀測的局限。例如，一對雙胞胎的長相非常類似，在人眼觀測下無法區分，但在人工智能算法下，任何細微的差別都能被識別，五官之間的距離就算只相差0.1 mm，計算機也能準確判斷，雖然無法做到絕對不出差錯，但識別精度已經足夠滿足基層民警的實戰需求。

3.5 在打擊犯罪行為中的應用

打擊犯罪是公安機關的主要任務，也是公安執法的最終目的。可以從以下幾個方面加強人工智能技術在公安機關巡邏盤查、打擊犯罪等執法領域的運用。

一是加強數據庫建設，包括人臉數據、聲紋數據、指紋數據、案犯和案件數據等。數據是人工智能的血液，沒有大量的數據用于訓練人工智能模型，算法就無法發揮其威力。要大量積累數據并充分利用人工智能算法和算力對數據進行標注、分析、場景化建模及關聯性挖掘，以充分發揮數據價值，實現對海量數據的深度應用。

二是綜合運用大數據分析、圖像識別、語音識別、視頻解析、3D智能生物識別等多種技術手段，并將圖像識別技術擴展到常用的人臉識別外的贓物識別、疑似血跡和作案兇器識別、邊境檢查、布控排查、重點場所門禁以及網吧、賓館、娛樂場所安全管理等更廣泛的領域，實現多維數據的綜合處理和應用，達到1＋1＞2的效果。

三是加強新一代移動警務終端及配套軟件系統建設，逐步實現高清云視頻協作平臺、警務云平臺、智能安防系統的全覆蓋，對在基層警務工作中獲取的數據進行實時監測與分析，實現動態信息的自動化更新，實現基層警務人員所負責片區管理的智能性、自主性、自發性，將基層警務人員從繁重的工作中解放出來。而且，要轉變打擊犯罪的工作模式，利用人工智能技術進行研判分析，實現從事后偵查到主動防范的轉換，從而大大提升公安機關打擊犯罪的工作效率。

3.6 在智能輔助辦案系統中的應用

智能輔助辦案系統主要應用自然語言處理技術中的文字識別、知識圖譜自動構建、語義分析和推理、文本生成等技術，對基層公安民警辦理的各類案件數據進行分析和處理，實現對案件的全流程輔助與監督，提升公安機關執法的規范化和智能化水平。一是通過對卷宗內容的自動識別匹配，實現證據文書等卷宗材料自動分類，并可根據公安機關案件卷宗組卷規范對卷宗自動排序和組卷并自動生成配套的組卷信息。二是從各類證據文書中提取案件關鍵性要素，自動構建案件知識圖譜，實現單一證據和證據間的自動校驗。三是為基層辦案民警在面臨不同案件類型、辦案階段和案件情形時，提供證據采集、案件分類分情、文書制作等智能化輔助指引。四是運用知識圖譜和語義推理技術，實現案件深層次邏輯校驗、矛盾檢測、類案推送、智能文書寫作等功能。

4 結束語

隨著人工智能技術的迅速發展，其在警務工作中的應用會越來越深入和廣泛。在某些城市，甚至已經有人工智能交警機器人在路口執勤。未來，類似電影中人類警察與智能機器人助手合作共同破案的場景，也可能會成為現實。但是，任何事物都有兩面性，人工智能也是一把雙刃劍，而且目前的人工智能是弱人工智能，還遠未達到代替警務人員獨立思考和判斷的程度。此外，隨著大量警務工作被人工智能取代或簡化，產生了算法黑箱、忽視主觀能動作用、過度依賴智能系統機械執法、信息安全、人工智能倫理問題以及法律法規不健全等風險。公安機關應該以更加科學與謹慎的態度來審視人工智能技術在警務工作中的應用，除了進一步優化人工智能算法提升其準確性、可靠性、公正性之外，還要在完善個人信息安全保障措施、明確人工智能在警務工作中的權限范圍、減少對人工智能技術的過度依賴、健全人工智能應用的法律法規等方面做工作。這樣，才能更好地利用人工智能技術帶來的科技便利。

[1] 法制新聞. 光谷企業“聲紋”技術助力公安部門破案[EB/OL]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1734244904266987532&wfr=spider&for=pc，2022-5-30.

[2] 蘇娜，莫芃. 人工智能時代公安機關參與社會治理的機遇、挑戰與變革[J]. 江蘇警官學院學報，2021(3): 101-106.

[3] 齊魯壹點. 青島全面推進數字化轉型，總體發展水平已進入全國第一梯隊[EB/OL]. https://baijiahao.baidu. com/s?id= 1712194125716347567&wfr=spider&for=pc，2021-9-29.

[4] 中華人民共和國公安部. 公安部部署持續深入推進“團圓”行動，今年以來已找回歷年失蹤被拐兒童8307名[EB/OL]. https://www.mps.gov.cn/n2254314/n2254487/ c8344812/ content.html，2021-12-3

A Brief Discussion on the Application of Artificial Intelligence Technology in Police Work

In recent years, artificial intelligence technology has been widely used in police work, and "AI+ police work" has gradually normalized. This paper briefly introduces several kinds of AI technology that can be applied to police work, analyzes the advantages of AI technology applied to police work, expounds the specific application scenarios of AI technology in police work, analyzes the risks of AI technology applied to police work, and finally puts forward relevant countermeasures.

artificial intelligence; police work; application

TP391.4

A

1008-1151(2022)11-0176-03

2022-08-11

江山（1998－），男，中國人民公安大學在讀碩士研究生，研究方向為公安管理學。