進入21世紀，“互聯(lián)網+”“大數據+”“人工智能+”逐漸滲透并擴散至社會各個領域，引起了社會各界的廣泛關注。許多學者認為，人類社會已經從“人工智能1.0”時代邁入“人工智能2.0”時代，即從簡單運算、低效識別、機器輔助的特性向極致運算、高能甄別與人機交互的特性蛻變。

在5G智能時代，傳統(tǒng)的物理區(qū)隔日漸式微，新興的數字聯(lián)結積勢成能，出現了諸如“大數據+”“互聯(lián)網+”以及“人工智能+”等技術賦能形態(tài)。

傳統(tǒng)警務工作主要依靠人工巡視的方式對匯集的數據進行機械式的整合與分析，在實際的偵查與破案過程中，更多憑借肉眼辨析標注、目擊證人佐證等手段展開治安防控和罪犯打擊，此時警務技術呈現出顯著的生理體態(tài)感應特征。

伴隨著以人工智能為主導的技術群的嵌入式滲透，從“手勢指引”的交通治理應對到智能調節(jié)紅綠燈的“城市數據大腦”，從以機器換人力到以機器賦能警務服務發(fā)展，從“實體辦公”到“無人辦公”和“虛擬辦公”的轉型，從線下窗口的證件受理到線上線下一體的異地證件申辦，無不凸顯“人工智能+”的警務技術在未來警務發(fā)展中的重要性。

因此，從警務技術來看，以自動學習、優(yōu)化算法、智能識別為核心的智能技術賦能警務技術更具自動感知、更顯科技感應和智能集成。

一般來講，警務工作不僅涉及日常警物調撥、案件偵破、嫌犯跟蹤、證件審批、治安防控等即時性民生安全治理，也包括自衛(wèi)觀念、法律權利、災害應急等民生安全意識強化教育。

據此，我們將警務工作技術劃分為數據技術、防控技術與業(yè)務技術三個方面。案例特征、嫌犯傾向、嫌犯軌跡等數據經過人工智能算法的辨析、整合與建構，可助力警員精準探析數據與數據之間、人與數據之間隱匿的潛在關聯(lián)，并具象還原犯罪經過。這深刻地改變了公安機關偵察追蹤工作的質態(tài)，進而實現了警務數據技術的智能化。“人工智能+”編織的智慧警務數據網點覆蓋了一定范圍內的公安、政府和重要的社會組織信息系統(tǒng)，無邊界的數據分布實現了重點案件、資料的實時共享、共用，拓展了警務人員安全檢查的范圍，同時也增強了公安機關與政府、社會組織等社會力量主體的協(xié)同力和行動力，進而助推警務防控技術走向敏捷化和智能化。

此外，隨著智慧警務的縱深發(fā)展，其實踐觸角可延伸至證件審批、安全意識教育等民生業(yè)務。融合計算機圖像、音頻處理技術和生物統(tǒng)計學原理的虹膜識別、語音識別、指紋識別等智能技術加速了重要證件、重要材料的自動審批、一鍵審批與在線審批。基于動態(tài)感知、認知算法、自然語言處理等技術的智能民意感知系統(tǒng)能夠將公民的搜索數據轉化成其對公共網絡安全的需求及評價，從而助力警務人員精準識別網絡系統(tǒng)“短板”和潛在的安全服務需求，進而倒逼公安系統(tǒng)自身服務的變革和轉型。

雖然“大數據+”“人工智能+”的技術賦能增強了警務技術的靈活性、便捷性和智能性，但是在技術風險盛行的背景下，公安系統(tǒng)仍需維護好倫理與技術之間的秩序生態(tài)，防止算法歧視、隱私泄露、“數據殺熟”、數據威權等技術風險給社會安全造成的損害。

來源：廣州大學南方治理研究院陳潭、王鵬