基于人工智能的新型警務(wù)模式探索

胡勇強(qiáng)

（廣東省公安廳，廣東 廣州510050）

一、引言

警察的職責(zé)是維護(hù)國(guó)家安全，維護(hù)社會(huì)治安秩序，保護(hù)公民的人身安全、人身自由和合法財(cái)產(chǎn)，保護(hù)公共財(cái)產(chǎn)，預(yù)防、制止和懲治違法犯罪，警務(wù)即是警察職能工作的概括。為使警務(wù)工作高效有序，警察逐漸向職業(yè)化、專業(yè)化發(fā)展。伴隨著警察職能的變化，專業(yè)、社區(qū)等警務(wù)模式逐漸形成。目前，我國(guó)主要采用社區(qū)警務(wù)模式。該模式在維護(hù)社會(huì)治安、打擊區(qū)域違法犯罪方面相較專業(yè)警務(wù)模式有較大優(yōu)勢(shì)，一定時(shí)期內(nèi)比較符合我國(guó)社會(huì)發(fā)展的規(guī)律，但城市規(guī)模的擴(kuò)大、信息化程度的提高、社會(huì)治安壓力的增加對(duì)警務(wù)模式也提出了新的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)已深度介入人類社會(huì)，在人類社會(huì)物理空間外形成了一個(gè)巨大的虛擬網(wǎng)絡(luò)空間，人在其中活動(dòng)所留下的數(shù)字“痕跡”深刻反映了人的行為習(xí)慣。對(duì)這些數(shù)字“痕跡”進(jìn)行分析和運(yùn)算，可以推演出人在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)施的行為。通過(guò)預(yù)測(cè)人工智能技術(shù)的發(fā)展，可以將大量警力從繁重的數(shù)據(jù)識(shí)別、分析工作中解脫出來(lái)。在日常警務(wù)中，如果能充分利用網(wǎng)絡(luò)和人工智能的強(qiáng)大技術(shù)優(yōu)勢(shì)，逐步將犯罪預(yù)警和預(yù)防、打擊同步，進(jìn)而提升警務(wù)效率，就能夠有效破解當(dāng)前社區(qū)警務(wù)工作面臨的警力不足、犯罪率居高不下等難題。

二、社區(qū)警務(wù)模式的歷史演變和現(xiàn)實(shí)困境

突出社區(qū)服務(wù)、依靠社區(qū)力量的社區(qū)警務(wù)模式是由專業(yè)化警務(wù)模式發(fā)展而來(lái)的。專業(yè)化警務(wù)模式強(qiáng)調(diào)快速反應(yīng)、機(jī)動(dòng)巡邏和對(duì)案件的科學(xué)調(diào)查。警察是一支紀(jì)律良好、高機(jī)動(dòng)性、準(zhǔn)軍事化的打擊犯罪專門力量。應(yīng)按照人口數(shù)量配比警察數(shù)量，并提升警察器械裝備的配置與技術(shù)層次，以提高警察的快速反應(yīng)和打擊犯罪的能力[1]。專業(yè)化警務(wù)模式的核心理念在于發(fā)現(xiàn)犯罪、逮捕犯罪嫌疑人，而不是致力于消除社會(huì)問(wèn)題發(fā)生的根源。隨著人口流動(dòng)更頻繁、社會(huì)貧富差距加大，該模式的弊端日漸凸顯：社區(qū)犯罪率并沒(méi)有隨著警察數(shù)量增加及反應(yīng)時(shí)間縮短得到有效遏制；過(guò)于強(qiáng)調(diào)打擊犯罪和執(zhí)法職能導(dǎo)致警民關(guān)系疏遠(yuǎn)，警察不能發(fā)現(xiàn)并消除犯罪和騷亂的根源，社區(qū)居民很難感受到社會(huì)治安的改善和生活質(zhì)量的提高。為破解難題，社區(qū)警務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生，其實(shí)質(zhì)是從打擊犯罪為主向預(yù)防犯罪為主的警務(wù)戰(zhàn)略思想轉(zhuǎn)變[2]。

（一）警務(wù)的起源與發(fā)展

人類進(jìn)入階級(jí)社會(huì)后，“警察”開(kāi)始萌芽。在人類部落或氏族時(shí)期，首領(lǐng)任命部落成員扮演“警察”角色，對(duì)違反習(xí)俗和規(guī)則的氏族成員采取一定的執(zhí)法行動(dòng)，將罪犯的處置權(quán)交給受害人或受害人的家庭[3]。奴隸制時(shí)期，“警察”逐漸從社會(huì)分工中獨(dú)立出來(lái)，執(zhí)行巡邏、火警預(yù)警、消防、查案捕盜以及部分追繳稅收和裁判官、法官的業(yè)務(wù)。到封建制時(shí)期，“警察”已成為社會(huì)管理不可或缺的部分并趨于職業(yè)化，職業(yè)內(nèi)部開(kāi)始進(jìn)一步細(xì)化分工，出現(xiàn)了專門的驗(yàn)尸官“仵作”、偵探“捕快”、獄警“獄差”等。到了近現(xiàn)代，隨著工業(yè)化的發(fā)展，特別是工業(yè)城市的出現(xiàn)，警察承擔(dān)的職責(zé)更加明朗化。其既是執(zhí)法者，又是社會(huì)秩序的維護(hù)者和社會(huì)服務(wù)的提供者。警察的服務(wù)功能被強(qiáng)化，有時(shí)警察服務(wù)民眾遠(yuǎn)比控制犯罪重要。到了上個(gè)世紀(jì)六七十年代，社會(huì)群體性事件、民權(quán)運(yùn)動(dòng)等頻發(fā)。為維護(hù)社會(huì)秩序,各國(guó)政府投入巨資，加大警察的武裝力度。由于盲目追求高行政效率和低犯罪率，警務(wù)嚴(yán)重脫離社會(huì)，以至無(wú)法應(yīng)對(duì)犯罪率上升、沖突、暴力和社會(huì)騷亂等日趨嚴(yán)重的社會(huì)治安問(wèn)題，公眾不信任警察，不支持警察的活動(dòng)。警民之間的不信任使得一些國(guó)家開(kāi)始重新審視警察作為服務(wù)提供者的角色，警隊(duì)逐漸拋棄被動(dòng)式警務(wù)戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)而采取主動(dòng)預(yù)防犯罪、解決犯罪誘因問(wèn)題以及社區(qū)參與的社區(qū)警務(wù)策略[4]。

（二）社區(qū)警務(wù)的誕生

社區(qū)警務(wù)起源于20世紀(jì)70年代初的美國(guó)。在社區(qū)負(fù)面反映和聯(lián)邦資金匱乏的刺激下，美國(guó)部分警察局推行社區(qū)和警察互動(dòng)的項(xiàng)目，傾聽(tīng)民眾的聲音。到20世紀(jì)90年代，美國(guó)的社區(qū)警務(wù)模式探索出一套成熟的理念，并在實(shí)踐中取得巨大成功。據(jù)統(tǒng)計(jì)，美國(guó)實(shí)施社區(qū)警務(wù)模式10年以上的社區(qū)，犯罪率平均下降了40%，部分地區(qū)（如紐約）下降超過(guò)60%。美國(guó)警方總結(jié)出社區(qū)警務(wù)的四大工作要領(lǐng)：一是警察與社區(qū)合作推動(dòng)問(wèn)題的解決。警察機(jī)關(guān)對(duì)社區(qū)關(guān)注的重大問(wèn)題進(jìn)行深入分析，并促進(jìn)取得實(shí)質(zhì)性成果。例如，對(duì)于重復(fù)發(fā)生的案件，警察機(jī)關(guān)要探尋背后的原因，通過(guò)警民合作提升警察收集和分析數(shù)據(jù)的能力，并進(jìn)一步評(píng)估警務(wù)工作的效果。二是警察在社區(qū)秩序惡化初期就應(yīng)介入。為打擊犯罪和降低居民對(duì)犯罪的擔(dān)憂，警察必須依靠民眾的支持和協(xié)助，制止影響社區(qū)民眾生活質(zhì)量的人為破壞行為和物理性破壞行為，保護(hù)社區(qū)安全和秩序。三是參與式管理和全員參與。一方面，基層警察被允許參與與他們具體工作有關(guān)的決策過(guò)程，鼓勵(lì)內(nèi)部談?wù)摵凸ぷ鲃?chuàng)新；另一方面，警察和民眾都應(yīng)參與警務(wù)工作，共同尋找有效解決社區(qū)內(nèi)社會(huì)問(wèn)題的創(chuàng)新方法。四是警察是社區(qū)安全的資源、支援和培訓(xùn)提供者，鼓勵(lì)并授權(quán)居民開(kāi)展社區(qū)安全和秩序的自助活動(dòng)。[5]

（三）當(dāng)前我國(guó)社區(qū)警務(wù)模式面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題

受社區(qū)警務(wù)在美國(guó)取得巨大成功的示范影響，我國(guó)從上世紀(jì)90年代末開(kāi)始借鑒并實(shí)施具有中國(guó)特色的社區(qū)警務(wù)。該模式下，由社區(qū)主導(dǎo)警務(wù)，警民密切合作，達(dá)到群防群治的效果[6]。但是，隨著社區(qū)規(guī)模的擴(kuò)大和社區(qū)綜合關(guān)系的復(fù)雜，警察維護(hù)社會(huì)治安秩序的成效不佳，部分區(qū)域的社會(huì)治安持續(xù)惡化。當(dāng)前我國(guó)社區(qū)警務(wù)模式面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題包括：

一是警力捉襟見(jiàn)肘，社區(qū)防控能力弱。對(duì)于一個(gè)地區(qū)來(lái)說(shuō)，以社區(qū)警務(wù)為導(dǎo)向的各級(jí)公安由地市級(jí)公安局、區(qū)縣級(jí)公安分局、鎮(zhèn)街級(jí)派出所、社區(qū)警務(wù)室構(gòu)成。為保障該機(jī)制的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，各層級(jí)均需配置一定數(shù)量的警察。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，基層派出所的任務(wù)越來(lái)越繁重，警力應(yīng)付日常事務(wù)性工作已捉襟見(jiàn)肘，加上對(duì)社區(qū)警務(wù)的認(rèn)識(shí)不到位，社區(qū)警務(wù)力量日漸薄弱。在推進(jìn)一些專項(xiàng)工作時(shí)，社區(qū)民警被抽調(diào)借用，進(jìn)一步惡化了社區(qū)警務(wù)力量薄弱的情況。此外，近年來(lái)各地公安機(jī)關(guān)推行數(shù)字警務(wù)、智慧警務(wù)、云警務(wù)等警務(wù)新技術(shù)，導(dǎo)致大量基層警力被臨時(shí)安排去采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)摸索技術(shù)和探索技戰(zhàn)模型，使派出所、社區(qū)等民警數(shù)量進(jìn)一步萎縮。

二是警務(wù)社區(qū)的任務(wù)愈漸繁重。警務(wù)社區(qū)設(shè)立的初衷是為了發(fā)動(dòng)群眾預(yù)防和控制犯罪，但實(shí)踐中社會(huì)維穩(wěn)、大數(shù)據(jù)采集及派出所臺(tái)帳數(shù)據(jù)（如據(jù)廣州統(tǒng)計(jì)有36項(xiàng)之多）等工作消耗了社區(qū)民警的大部分精力，留給社區(qū)民警組織和發(fā)動(dòng)群眾群防群治的時(shí)間不足，警務(wù)室鮮見(jiàn)民警現(xiàn)身，社區(qū)警民聯(lián)系標(biāo)牌成了擺設(shè)，導(dǎo)致部分地區(qū)的社區(qū)警務(wù)處于停滯狀態(tài)，社區(qū)警務(wù)“深入群眾、發(fā)動(dòng)群眾”的初衷僅停留于文件層面。

三是社區(qū)治安防控多頭指揮，各自為戰(zhàn)。社區(qū)警務(wù)是社會(huì)治安綜合治理的重要內(nèi)容之一。社會(huì)治安綜合治理是組織和依靠社會(huì)各部門、各單位和人民群眾的力量，綜合運(yùn)用政治、經(jīng)濟(jì)、法律、教育等多種手段來(lái)預(yù)防和治理違法犯罪，化解不安定因素，維護(hù)社會(huì)治安持續(xù)穩(wěn)定的系統(tǒng)工程。社會(huì)治安綜合治理的每項(xiàng)工作內(nèi)容都明確由政府某個(gè)部門或單位負(fù)責(zé)，且每年有相應(yīng)的考核指標(biāo)。街道、城管、公安等部門為完成自己上級(jí)部門設(shè)定的考核指標(biāo)各自?shī)^戰(zhàn)，依托公安部門的社區(qū)警務(wù)理念統(tǒng)籌開(kāi)展打擊和預(yù)防違法犯罪措施的意識(shí)不足、辦法不多，導(dǎo)致與社區(qū)警務(wù)有關(guān)的措施常被弱化，進(jìn)而使社會(huì)治安綜合治理出現(xiàn)“木桶效應(yīng)”。

四是資金投入巨大，效果有限。按照社會(huì)治安綜合治理工程建設(shè)目標(biāo)，社區(qū)防控是治安綜合治理的重中之重，政府在社區(qū)防控方面不斷投入巨資，在城市關(guān)鍵出入口和人口流動(dòng)密集區(qū)域大范圍布設(shè)治安攝像頭；街道、社區(qū)在街區(qū)出入口、樓道、電梯內(nèi)安裝監(jiān)控?cái)z像頭，并設(shè)法將其接到社區(qū)警務(wù)室或派出所。但警方無(wú)足夠人力、財(cái)力對(duì)大量視頻進(jìn)行分析、研判，導(dǎo)致視頻監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法即時(shí)發(fā)現(xiàn)、預(yù)警、阻斷犯罪，造成社會(huì)資源的極大浪費(fèi)。

五是社區(qū)警務(wù)實(shí)施要領(lǐng)落實(shí)不到位。有鑒于美國(guó)社區(qū)警務(wù)實(shí)踐的良好效果，我國(guó)的社區(qū)警務(wù)模式在較短時(shí)間內(nèi)普及并運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，但美國(guó)社區(qū)警務(wù)實(shí)踐中總結(jié)的四大要領(lǐng)并沒(méi)有得到很好的貫徹落實(shí)。例如，在發(fā)動(dòng)民眾方面，部分社區(qū)民警沒(méi)有組織、調(diào)動(dòng)社會(huì)力量參與維護(hù)社會(huì)治安，轄區(qū)內(nèi)“二進(jìn)宮、三進(jìn)宮”的人員沒(méi)有得到有效教育矯正和社會(huì)引導(dǎo)，導(dǎo)致犯罪人員數(shù)量呈增多趨勢(shì)。在人心趨利的作用下，部分村、鄉(xiāng)、鎮(zhèn)沉淪為詐騙、盜搶、制假等犯罪重點(diǎn)地區(qū)。

三、基于人工智能的警務(wù)模式構(gòu)建

新技術(shù)、新理念、新思維對(duì)公安機(jī)關(guān)來(lái)說(shuō)既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。新形勢(shì)下，全國(guó)各地公安機(jī)關(guān)積極開(kāi)展科技強(qiáng)警戰(zhàn)略探索，努力提高警務(wù)工作的科學(xué)化、信息化和現(xiàn)代化水平[7]。近年來(lái)，借助人工智能技術(shù)，部分公安機(jī)關(guān)構(gòu)建起新時(shí)代“智慧”新警務(wù)雛形，取得了明顯的社會(huì)治安防控效果。其基本思路是“大數(shù)據(jù)+人工智能分析”的模式[8]，通過(guò)大量人力采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)清洗、梳理數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)處理模型實(shí)現(xiàn)警務(wù)效能的提升。人工智能的運(yùn)用更多集中在人像識(shí)別、聲音識(shí)別等方面，推進(jìn)過(guò)程中存在的問(wèn)題包括：數(shù)據(jù)提取標(biāo)準(zhǔn)不一，沒(méi)有統(tǒng)一的行為標(biāo)記方案；數(shù)據(jù)分析突出關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)于痕跡捕捉分析相對(duì)較少；數(shù)據(jù)運(yùn)算上，人工干預(yù)較多，“類人”智能還需深化；校驗(yàn)機(jī)制還是人工為主，缺乏虛實(shí)空間結(jié)合校驗(yàn)機(jī)制。因此，本文提出基于人的虛擬空間的行為特征，結(jié)合人工智能技術(shù)以實(shí)現(xiàn)警務(wù)模式的創(chuàng)新。相關(guān)模式構(gòu)想如下：

（一）行為標(biāo)記

前文已述，得益于信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)空間中逐步形成了與現(xiàn)實(shí)世界并行的虛擬世界。欲實(shí)現(xiàn)基于人工智能的警務(wù)，首先需要在虛擬空間記錄個(gè)人行為，實(shí)現(xiàn)行為標(biāo)記。具體可參照數(shù)字仿真戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境[9]，以虛擬現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景為基礎(chǔ)，提取現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人的活動(dòng)軌跡投射到虛擬網(wǎng)絡(luò)空間中，構(gòu)建以人的動(dòng)態(tài)軌跡為數(shù)據(jù)鏈條的虛擬世界。具體做法上，可用合理的數(shù)字編碼標(biāo)記獨(dú)立個(gè)體，如18位身份證號(hào)碼；人在某時(shí)某地出現(xiàn)也用字母或數(shù)字串標(biāo)記，如出現(xiàn)在某個(gè)手機(jī)基站下可標(biāo)示為“A+身份證號(hào)碼+C+基站編碼+基站經(jīng)緯度坐標(biāo)+時(shí)間+0”（A表示現(xiàn)實(shí)社會(huì)空間，N表示網(wǎng)絡(luò)虛擬空間，0表示不存疑，1-9表示存疑等級(jí)），出現(xiàn)在某個(gè)攝像頭前可標(biāo)記為“A+身份證號(hào)碼+D+攝像頭編碼+攝像頭經(jīng)緯度坐標(biāo)+時(shí)間+0”，付款行為可標(biāo)記為“A+身份證號(hào)碼+F+付款形式+付款特征碼別+付款臺(tái)經(jīng)緯度坐標(biāo)+時(shí)間+0”。數(shù)字標(biāo)記方式可以將個(gè)體現(xiàn)實(shí)軌跡以數(shù)字編碼的形式記錄在網(wǎng)絡(luò)空間。

（二）痕跡捕捉

行為標(biāo)記只確定了數(shù)據(jù)采集規(guī)則，我們還需通過(guò)標(biāo)記行為痕跡捕捉實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，為人工智能算法提供支撐?？稍谝欢▍^(qū)域內(nèi)網(wǎng)格化設(shè)置身份識(shí)別裝置，采集獲取該區(qū)域內(nèi)人員每天24小時(shí)內(nèi)的活動(dòng)軌跡。例如，在機(jī)場(chǎng)、車站、碼頭設(shè)置身份識(shí)別裝置，既可獲知一定區(qū)域內(nèi)人員的變動(dòng)情況，又可獲取具體是哪些人發(fā)生變動(dòng)；商場(chǎng)、超市、雜貨店、餐飲店的身份識(shí)別裝置既可獲知大部分人每天每分每秒的準(zhǔn)確活動(dòng)位置，又可在付款時(shí)對(duì)其真實(shí)身份進(jìn)行再確認(rèn)；利用無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星系統(tǒng)設(shè)置身份識(shí)別裝置，既可獲取動(dòng)態(tài)流動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，又可識(shí)別出其他身份識(shí)別裝置無(wú)法使用的場(chǎng)景。將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)空間，表現(xiàn)為個(gè)體在虛擬世界中同步運(yùn)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)“現(xiàn)實(shí)中人活動(dòng)”的記錄、回放、查找和分析。

（三）人工智能運(yùn)算

完成行為標(biāo)記及痕跡捕捉，就實(shí)現(xiàn)了基本的數(shù)據(jù)積累。人工智能警務(wù)還需要對(duì)場(chǎng)景情形進(jìn)行特征分析，才能實(shí)現(xiàn)警務(wù)的人工智能。筆者粗略梳理出三種行為分析情況：

一是對(duì)于違法犯罪行為動(dòng)作的自我捕捉學(xué)習(xí)。首先應(yīng)對(duì)一些違法犯罪行為樣本進(jìn)行行為定義和痕跡捕捉，然后將實(shí)施該犯罪行為的各個(gè)動(dòng)作和步驟進(jìn)行切片取樣，接著完成行為要素分析與提取，形成特征矩陣，通過(guò)人工智能算法達(dá)到主動(dòng)模擬和判斷新出現(xiàn)違法犯罪行為的程度。這種學(xué)習(xí)方式如同電腦游戲中對(duì)人物行為的捕捉和編輯，但在目標(biāo)人物數(shù)量較多時(shí)，需要超級(jí)計(jì)算機(jī)支持運(yùn)算。

二是對(duì)于違法犯罪行為特征的跟蹤學(xué)習(xí)。通過(guò)行為標(biāo)記，我們很容易實(shí)現(xiàn)個(gè)體的行為記錄和重建，并利用人工智能在虛擬空間重建和模擬該行為的各種結(jié)果，對(duì)不明行為是否有害進(jìn)行辨別和定義。一旦提取到特征，當(dāng)出現(xiàn)有害行為或某人將實(shí)施該有害行為時(shí)，人工智能就能提前預(yù)警，并在必要時(shí)通知警察干預(yù)。這種學(xué)習(xí)方式屬于被動(dòng)式智能識(shí)別某種行為對(duì)他人是否有害，并可實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)域預(yù)警防控。

三是對(duì)于違法犯罪軌跡的重塑學(xué)習(xí)，即把人的行為軌跡重現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)空間，根據(jù)行為的時(shí)間、空間坐標(biāo)，結(jié)合人的行為極限等因素，運(yùn)算出某種行為結(jié)果由哪些人實(shí)施或某人能實(shí)施哪些行為，再通過(guò)人與人之間的聯(lián)系數(shù)據(jù)（語(yǔ)音、文字、視頻等）輔助運(yùn)算出具體的行為人或具體行為。該方式用個(gè)點(diǎn)代表個(gè)人，不關(guān)注每個(gè)人的具體行為動(dòng)作，側(cè)重人的社會(huì)屬性，分析人與人之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)事件的預(yù)測(cè)和分析。其中，對(duì)違法犯罪軌跡的重塑學(xué)習(xí)是新模式下最主要的機(jī)器“智能”。其汲取互聯(lián)網(wǎng)日志分析的成功經(jīng)驗(yàn)，將現(xiàn)實(shí)世界人的軌跡類比成網(wǎng)絡(luò)日志進(jìn)行理解、重塑和自我學(xué)習(xí)、模仿。例如，通過(guò)研判一個(gè)人在網(wǎng)絡(luò)空間中的一系列數(shù)字痕跡，可知一個(gè)人每天的所有活動(dòng)；通過(guò)計(jì)算機(jī)建模運(yùn)算，也可追溯出特定區(qū)域發(fā)生的某種行為是由誰(shuí)實(shí)施的，還可以預(yù)知某個(gè)人下一步將實(shí)施何種行為。

（四）虛實(shí)空間結(jié)合的智能分析

人像識(shí)別、電子支付、上網(wǎng)及其他可驗(yàn)明身份的裝置識(shí)別記錄著每個(gè)人每時(shí)每刻的行為軌跡，遍布現(xiàn)實(shí)社會(huì)的身份識(shí)別裝置能將人類每時(shí)每刻的位置數(shù)據(jù)傳送給“中央”計(jì)算機(jī)。在“中央”計(jì)算機(jī)構(gòu)建的電子虛擬世界中，每個(gè)人都以電子的形式移動(dòng)。當(dāng)出現(xiàn)違規(guī)、違法、犯罪或其他重要行為時(shí)，“中央”計(jì)算機(jī)既可以調(diào)取模擬行為的發(fā)生情況，還可以調(diào)動(dòng)現(xiàn)實(shí)空間的攝像頭、衛(wèi)星等，對(duì)異常場(chǎng)景內(nèi)的各種痕跡以數(shù)字形式記錄下來(lái)，再進(jìn)行研判分析并向警方提供信息?？梢韵胂?，在天眼的區(qū)域中，警方緝捕逃犯將不再需要追捕。電子虛擬世界的“大腦”——“中央”計(jì)算機(jī)將實(shí)時(shí)提供逃犯的位置和將要逃跑的路線，警察只需要在“大腦”提供的路口等待罪犯“自投羅網(wǎng)”。對(duì)于罪犯的違法犯罪證據(jù)，“大腦”也可以完整打包并可視化地展示違法犯罪過(guò)程，甚至連罪犯的審判，“大腦”都會(huì)提供最佳判決方案。

（五）身份查驗(yàn)校對(duì)機(jī)制

在基于人工智能警務(wù)新模式中，人工智能技術(shù)在虛擬網(wǎng)絡(luò)空間對(duì)“人”進(jìn)行社會(huì)化管理。當(dāng)其與現(xiàn)實(shí)空間對(duì)應(yīng)時(shí)，人在現(xiàn)實(shí)空間活動(dòng)的復(fù)雜性，如部分人為達(dá)到欺詐、盜竊、破壞等目的而刻意隱藏或偽裝自己的身份，不以真實(shí)面目示人，會(huì)給虛擬空間“人”的身份的確定帶來(lái)諸多困擾，可能出現(xiàn)特定的行為標(biāo)記字符串指向并不唯一。對(duì)此，可結(jié)合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景情況對(duì)存疑個(gè)體身份進(jìn)行查驗(yàn)校對(duì)。下文以兩個(gè)場(chǎng)景闡述查驗(yàn)校對(duì)機(jī)制。

一是消費(fèi)支付環(huán)節(jié)。每個(gè)人支付時(shí)使用的銀行卡、微信或支付寶等都需要經(jīng)過(guò)實(shí)名認(rèn)證，每一個(gè)都有特定的身份識(shí)別碼。在支付時(shí)，攝像頭會(huì)采集并識(shí)別出使用人的身份識(shí)別碼。一般情況下，實(shí)名認(rèn)證的登記人和使用人的身份識(shí)別碼是相同的，但當(dāng)借用或盜用時(shí)，這兩個(gè)碼是不同的。人像識(shí)別出的具體使用人優(yōu)先級(jí)高于登記人的，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)優(yōu)先記錄使用人的身份識(shí)別碼，并在記錄的字符串尾部標(biāo)記存疑，即行為軌跡數(shù)字串“A+身份證號(hào)碼+D+攝像頭編碼+攝像頭經(jīng)緯度坐標(biāo)+時(shí)間+存疑值”中的“存疑值”選擇0-9的數(shù)字，其中0表示不存疑，1-9表示存疑程度。

二是上網(wǎng)環(huán)節(jié)。每個(gè)人擁有自己獨(dú)有的電子郵箱、微信、支付寶帳號(hào)等網(wǎng)絡(luò)身份，以密碼的形式固化為自己持有和使用。當(dāng)臨時(shí)使用人與持有人不符時(shí)，兩者的身份識(shí)別碼不吻合，存在身份被冒用、盜用、借用的嫌疑或臨時(shí)使用人故意隱藏了真實(shí)的身份特征。當(dāng)臨時(shí)使用人故意隱藏了真實(shí)身份時(shí)，為進(jìn)一步核明臨時(shí)使用人的真實(shí)身份，需要對(duì)臨時(shí)使用人前幾個(gè)小時(shí)的特征進(jìn)行追溯核準(zhǔn)，以驗(yàn)明當(dāng)前人的真實(shí)身份。

四、對(duì)人工智能警務(wù)模式的展望

在人工智能警務(wù)模式下，現(xiàn)有的大量警務(wù)工作將交由網(wǎng)絡(luò)和人工智能算法實(shí)現(xiàn)，由“類人”智能對(duì)社會(huì)進(jìn)行精細(xì)化管理，警察起引領(lǐng)、支撐作用。相較專業(yè)警務(wù)、社區(qū)警務(wù)等模式，基于人工智能的警務(wù)模式有巨大優(yōu)勢(shì)，將促使警察體制、任務(wù)范圍、工作重心等發(fā)生重大變革。

（一）人工智能警務(wù)模式的優(yōu)勢(shì)

第一，實(shí)現(xiàn)智慧警務(wù)。從數(shù)據(jù)采集、分析、處理到輸出結(jié)果、調(diào)度指揮等，新警務(wù)模式全部交由機(jī)器完成，全程不需要人參與。

第二，全天候工作。機(jī)器構(gòu)建的虛擬人工智能警務(wù)網(wǎng)絡(luò)（以下簡(jiǎn)稱智能網(wǎng)）只需要通電即可以對(duì)社會(huì)進(jìn)行全面監(jiān)控和記錄，對(duì)社會(huì)隱患、違法犯罪行為等24小時(shí)進(jìn)行運(yùn)算和預(yù)警，全程不需要人工干預(yù)，既避免了人為感情因素的影響，又可擺脫人自身物理屬性的限制，實(shí)現(xiàn)警務(wù)活動(dòng)全天候，做到真正客觀、公正、公平處理各種社會(huì)問(wèn)題。

第三，所需人力少。因計(jì)算機(jī)可以運(yùn)算出某種行為結(jié)果最有可能是由誰(shuí)實(shí)施的，且對(duì)特定行為結(jié)果提前預(yù)警，指揮調(diào)度、偵查取證、調(diào)查研判、查控緝捕等警務(wù)工作將由計(jì)算機(jī)給出最優(yōu)工作方案，警察只需要按照運(yùn)算結(jié)果工作，以最少的時(shí)間、最低的成本高效維護(hù)社會(huì)秩序。

第四，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)可控。一是行為提取技術(shù)成熟、設(shè)備改造簡(jiǎn)單。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的攝像頭終端設(shè)備進(jìn)行技術(shù)改造升級(jí)，加裝微型計(jì)算芯片，人員圖像的識(shí)別和比對(duì)即可在新終端邊緣計(jì)算完成，識(shí)別比對(duì)后的結(jié)果可上傳到節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心。二是線路帶寬要求大幅降低。邊緣計(jì)算使圖像、視頻等大數(shù)據(jù)無(wú)需傳送到區(qū)域節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心，節(jié)省了大量帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。三是場(chǎng)地改造容易?，F(xiàn)有的公安分局、派出所等警務(wù)行政單位主要按照轄區(qū)人口劃分，且人口數(shù)量相對(duì)穩(wěn)定，行為痕跡較穩(wěn)定，新增行為人較少，故其升級(jí)為區(qū)域數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和分析中心耗費(fèi)的資源少，計(jì)算機(jī)運(yùn)算要求相對(duì)較低且更為準(zhǔn)確。四是人工智能設(shè)備投入低。中央計(jì)算機(jī)運(yùn)算準(zhǔn)確但價(jià)格昂貴，而縣區(qū)或較大的鎮(zhèn)域人員移動(dòng)較固定，數(shù)據(jù)量不大。通過(guò)將公安機(jī)關(guān)的計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)成分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，充分利用空閑的運(yùn)算力運(yùn)算穩(wěn)定小區(qū)域的數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)中央計(jì)算機(jī)的運(yùn)算效果。

第五，運(yùn)行成本低。不論是終端的微型計(jì)算機(jī)還是超級(jí)運(yùn)算，都可以利用現(xiàn)有成熟的技術(shù)低成本實(shí)現(xiàn)，且故障率低，維護(hù)技術(shù)難度低，維護(hù)成本小。

第六，投入低，見(jiàn)效快。資金充裕的可以改造一個(gè)城市區(qū)域，財(cái)力緊張的可以改造一個(gè)派出所的區(qū)域。將派出所區(qū)域構(gòu)建成智能警務(wù)防護(hù)的“堡壘”，將違法犯罪和各種社會(huì)隱患從“堡壘”擠壓出去，一個(gè)個(gè)“堡壘”連接在一起就形成了真正的“堡壘城市”，從技術(shù)上降低了城市的犯罪率和安全隱患。

第七，數(shù)據(jù)更安全。人工智能警務(wù)模式下，各種個(gè)人隱私數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)中。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是按照計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的新的電子虛擬網(wǎng)絡(luò)，是與互聯(lián)網(wǎng)物理隔離的獨(dú)立閉合網(wǎng)絡(luò)空間。警察和其他安全人員無(wú)法接觸到數(shù)據(jù)源，自然無(wú)法泄露數(shù)據(jù)接觸。

（二）警務(wù)變革的態(tài)勢(shì)

新警務(wù)模式使警察的工作任務(wù)、工作重心、工作方法發(fā)生根本性改變，有些工作崗位趨于消失，新的工作崗位將會(huì)出現(xiàn)，部分曾經(jīng)忽略的崗位得到重視。

一是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)警察數(shù)量將減少。在人工智能警務(wù)模式下，每個(gè)人都被身份識(shí)別設(shè)備所監(jiān)督。一方面，大眾更加約束自己的行為；另一方面，人工智能能夠預(yù)判每個(gè)人的行為，并針對(duì)隱患提前引導(dǎo)警方干預(yù)，將違法犯罪扼殺在萌芽階段。較低的犯罪率和由機(jī)器設(shè)備承擔(dān)部分偵查、緝捕、勘查和服務(wù)等警務(wù)工作將使警察人數(shù)大幅減少，社會(huì)管理成本大幅降低。

二是警察維護(hù)社區(qū)秩序的職責(zé)將得到強(qiáng)化。秉承警察應(yīng)該在社區(qū)秩序惡化前介入并制止才能最大程度保護(hù)民眾和社會(huì)財(cái)富的宗旨，警察在服務(wù)人民、管理社會(huì)秩序、打擊違法犯罪和糾正各種社會(huì)亂象的同時(shí)，更應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)民眾共同維護(hù)社會(huì)秩序，服務(wù)和回報(bào)社區(qū)，如通過(guò)與社區(qū)民眾廣泛的互動(dòng)，使有違法犯罪意向或已經(jīng)違法犯罪的人認(rèn)知自己的錯(cuò)誤，反省自己的行為，自動(dòng)自覺(jué)地維護(hù)社會(huì)秩序、承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，從而真正減少或阻止擾亂和破壞社會(huì)秩序的行為。

三是警察將承擔(dān)新的工作——社區(qū)教育。社區(qū)教育有別于傳統(tǒng)的“教書(shū)育人”式的教育，其工作重點(diǎn)是維護(hù)社區(qū)秩序和提高民眾的生活質(zhì)量，如社區(qū)普法、和諧社區(qū)建設(shè)、社區(qū)社會(huì)問(wèn)題矯正等，解決個(gè)別人重復(fù)犯罪、個(gè)別地區(qū)區(qū)域性犯罪等問(wèn)題。

四是警察服務(wù)大眾的事項(xiàng)更加豐富。人工智能警務(wù)改變的不僅僅是警務(wù)模式，還有整個(gè)人類社會(huì)的管理模式。當(dāng)一個(gè)人的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)（身體、學(xué)習(xí)、技能、衣食住行習(xí)慣等）被準(zhǔn)確提取，人工智能網(wǎng)絡(luò)利用這些數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)人所有思維和行為活動(dòng)進(jìn)行智能運(yùn)算、模擬、重塑和預(yù)測(cè)，就可以遠(yuǎn)程辦理各種證件、預(yù)警事故發(fā)生等。

五是警察工作重點(diǎn)和范圍將發(fā)生轉(zhuǎn)變。警務(wù)工作范圍將被重新界定，服務(wù)、打擊、教育將成為警察的新使命，社區(qū)教育將成為警察新的工作重心。由于人工智能網(wǎng)絡(luò)能夠給出優(yōu)化工作方案，預(yù)防、打擊的同步運(yùn)行極大地減少了警務(wù)力量，但社區(qū)教育對(duì)象因其情感、思維、經(jīng)歷無(wú)法通過(guò)行為標(biāo)記進(jìn)行提取，故只能通過(guò)警察的社區(qū)干預(yù)減少或消滅違法犯罪。

六是機(jī)器人將大量參與警務(wù)。隨著科技的迅猛發(fā)展、公安業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)和人口老齡化的加快，警察警力不足、安全隱患增加和勞動(dòng)強(qiáng)度增大等問(wèn)題亟需解決。在警務(wù)工作中引入機(jī)器人，以降低警察勞動(dòng)強(qiáng)度、勤務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是未來(lái)警務(wù)改革的趨勢(shì)之一。當(dāng)前的警用機(jī)器人研制蓬勃發(fā)展，如5G智能機(jī)器警察、警用無(wú)人機(jī)、排爆機(jī)器人等能夠開(kāi)展服務(wù)、偵查、管理等多種活動(dòng)，極大地提高了警務(wù)工作效率，減輕了一線警察的壓力。在人工智能警務(wù)模式下，現(xiàn)有的大部分警務(wù)機(jī)器人將失去使用價(jià)值，而一些更為重要的、承擔(dān)識(shí)別身份的機(jī)器人將被研發(fā)出來(lái)，承擔(dān)現(xiàn)場(chǎng)勘查發(fā)現(xiàn)和物證提取、電子數(shù)據(jù)的提取與分析、人體痕跡提取與分析等工作，幫助確認(rèn)某個(gè)位置有哪些人及具體的運(yùn)動(dòng)軌跡，且對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的破壞遠(yuǎn)小于警務(wù)技術(shù)人員。

五、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前我國(guó)警務(wù)戰(zhàn)略以側(cè)重服務(wù)的社區(qū)警務(wù)模式為主，在專項(xiàng)工作時(shí)參照了專業(yè)警務(wù)模式。在信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，兩種警務(wù)模式在社會(huì)治安秩序管理方面取得了較好的成效，但二者的技術(shù)升級(jí)均需大量人力物力財(cái)力支撐，且難以將社會(huì)犯罪率穩(wěn)定控制在較低水平，無(wú)法滿足當(dāng)前社會(huì)治安的復(fù)雜需求。在不投入大量人財(cái)物的前提下，利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)的新警務(wù)模式能做到對(duì)人的精細(xì)化管理，預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)防各種人、組織、族群的行為，并以優(yōu)化的方式方法處理難題。在該模式下，越來(lái)越多的警察能走進(jìn)民眾、社區(qū)，清除誘發(fā)違法犯罪的潛在因素，幫助那些有違法犯罪意圖的人，使違法犯罪在萌芽階段被制止，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)社會(huì)防控由“打”到“防”的轉(zhuǎn)變，真正實(shí)現(xiàn)社會(huì)的“清風(fēng)明月”。