□刘三满
在信息化、智能化的时代背景下，人工智能（AI）技术已深度融入公安工作的各个环节。从智能监控到自动化犯罪预警，从案件侦查到管理与服务，AI正逐步改变着传统的警务模式，引领公安工作迈向智能化新时代。
人工智能极大提高警务效能
在公安工作中，AI优化了警务流程，降低了人力成本，极大提高了警务效能，为打击犯罪、维护社会治安提供了强大的技术支持。
在数据分析层面，AI通过深度学习算法构建预测模型，能够精准识别犯罪时空规律，预测高发区域，为警力部署提供科学依据。在犯罪预测方面，AI深度解析海量犯罪历史数据，构建时空预测模型，能够提前锁定高发区域与时段，让警方实现警力的动态调配。在犯罪防范领域，AI驱动的智能公共安全视频图像信息系统可对城市公共空间进行行为分析，预警响应速度提升至秒级。AI还能生成区域风险热力图，为警力部署提供可视化决策支持。
AI技术的融入为案件侦查工作带来巨大变革。案件发生时，AI即刻启动自动化数据采集程序，通过多源信息整合，构建案件全息图谱。NLP（自然语言处理）技术可自动解析文本信息，精准提取关键要素；机器学习模型则能通过行为模式分析，为侦查提供方向指引。在生物特征比对环节，AI依托深度学习算法，实现生物信息的秒级比对。基于历史案件数据库的智能分析系统，还能为警方提供相似案件侦办经验及侦查策略建议，拓宽破案思路。
在社会服务方面，智能客服系统借助NLP和机器学习技术，准确理解群众需求，提供个性化解决方案，节省了人力成本，减轻了警务人员的压力。同时，为群众带来了便捷、高效的服务体验，提升了群众满意度。
强化研发应用突破技术瓶颈
尽管AI在公安工作中取得了显著成效，但其数据质量问题、算法偏见、数据安全与法律伦理问题、技术局限性、智能化与人工的协同问题以及智能化设备的普及与维护等挑战，仍需我们积极应对。
应对措施需从源头强化数据治理。构建统一的数据标准体系，确保全流程数据格式规范、存储精准。引入自动化采集工具与智能校验机制，减少人为干预，提升数据录入准确性。运用深度清洗与预处理技术，对原始数据进行降噪、补全与标准化处理，为算法模型提供“高纯度”的数据，助力警务决策从模糊洞察迈向精准打击。同时，需加强跨学科、跨领域的合作，鼓励公众参与算法的讨论与监督，深入剖析算法中的潜在偏见，确保算法能够反映社会的多元性，从而做出更加公正、合理的决策。
公安机关在运用AI技术开展工作时，要完善法律法规，明确技术应用边界，规范执法行为。要加强伦理规范建设与执行，制定严格准则并确保落实。要建立数据保护机制，通过加密、访问控制等手段，保障个人隐私信息安全。同时，要加大技术研发投入，突破现有技术瓶颈，推动算法模型创新，提升识别的准确性与稳定性。
智能化与人工协同是公安工作的关键。AI虽然能够提升工作效率与准确性，但公安工作复杂多变，技术难以应对所有场景。警务工作核心在于人的判断与执行，AI作为辅助工具，不可替代警务人员的专业判断。公安机关要建立完善协同机制，通过数据共享实现无缝对接。同时，加强警务人员培训，提升其信息素养与AI应用能力，促进人机高效协同。
不断拓展应用领域新场景
随着人工智能技术的迅猛发展，公安工作正迎来前所未有的变革机遇。深度学习、强化学习等前沿技术将引领公安工作迈向更高层次的智能化与自动化。在物联网、5G、大数据和云计算等技术的协同作用下，智慧警务系统将实现质的飞跃。未来，这些技术不仅使实时数据采集与分析成为可能，更通过先进的算法和模型，赋予智慧警务系统强大的预测和预警能力，推动警务管理向更加智能化、自动化的方向迈进。
人工智能除了在传统公安工作中发挥重要作用外，还将拓展应用领域新场景。智能巡逻系统利用无人驾驶车辆或智能机器人，将实现对特定区域的自动巡逻与实时监控，大幅提升巡逻效率，降低人力成本。智慧警情分析系统将深度学习算法与大数据分析紧密结合，通过对海量警情数据的深入挖掘，为警方提供更加精准和有效的决策支持。在应急响应、智能执法、心理干预等方面也将展现出巨大潜力。
AI在警务中的应用横跨多个学科领域，跨学科合作与协同发展至关重要。通过跨学科协作，各领域知识和资源得以融合，共同应对警务复杂问题。智慧警务将与智慧城市、智慧社会等深度融合，使人工智能在城市规划、交通管理、社会治理等多领域发挥协同作用，推动公安工作创新发展。
展望未来，AI在公安工作中的应用前景广阔。随着技术不断进步和应用场景的持续拓展，AI将为公安工作带来更加深远的影响和变革。公安部门应抢抓机遇，积极应对，推动AI与公安工作深度融合与创新发展，为维护社会和谐稳定作出更大贡献。
（作者为山西警察学院网络安全保卫系主任、二级教授）
