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人工智能在社区治安防控中的应用可行性分析报告

一、总论

随着我国城镇化进程的快速推进，社区作为城市治理的“最后一公里”，其治安防控效能直接关系到居民的安全感与社会和谐稳定。传统社区治安防控模式主要依赖人工巡逻、被动响应和经验判断，存在人力成本高、覆盖范围有限、响应速度慢、数据利用率低等突出问题，难以满足当前复杂治安形势下的防控需求。与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展，特别是计算机视觉、大数据分析、机器学习等技术的成熟应用，为社区治安防控模式创新提供了全新路径。通过将AI技术融入社区治安防控体系，可实现从“人防为主”向“技防+人防”智能协同的转变，显著提升防控的精准性、主动性和高效性。

本报告旨在系统分析人工智能在社区治安防控中应用的可行性，从技术、经济、管理、社会等多个维度评估其落地实施的必要性与条件，为社区管理者、政府部门及相关企业决策提供参考依据。研究背景基于当前社区治安防控的现实痛点与AI技术的发展潜力，政策层面，“十四五”规划明确提出“推进智慧社区建设”“提升基层社会治理智能化水平”，公安部《关于推进智慧公安建设的指导意见》也强调“深化大数据、人工智能等技术在治安防控领域的应用”，为AI技术在社区治安中的应用提供了政策支撑。

研究目的主要包括：一是评估AI技术在社区出入口管理、公共区域监控、重点人群服务管理等场景的适用性；二是分析AI应用的成本投入与效益产出，明确经济可行性；三是识别应用过程中的数据安全、隐私保护、伦理风险等关键问题，提出应对策略；四是构建分阶段推进的实施路径，为社区推广AI防控系统提供操作性建议。研究意义体现在理论层面，可丰富社区治安防控理论与技术融合研究；实践层面，有助于提升社区治安防控效能，降低发案率，增强居民安全感，同时优化警力资源配置，推动社区治理现代化。

研究范围界定为城市建成区内的住宅社区，涵盖封闭式小区、开放式社区、老旧小区等不同类型，重点分析AI技术在社区出入口智能核验、公共区域视频智能巡查、流动人口动态管理、突发事件智能预警等场景的应用。研究内容包括：社区治安防控现状与AI技术匹配度分析；AI应用场景功能设计与技术选型；成本效益评估模型构建；风险识别与管控机制研究；保障措施与政策建议。

研究方法采用文献研究法、案例分析法、实地调研法、数据分析法与专家咨询法相结合。文献研究法通过梳理国内外AI在社区治安中的应用研究，明确技术进展与典型案例；案例分析法选取北京“朝阳群众”AI辅助系统、杭州“城市大脑”社区模块、深圳智慧社区安防试点等案例，总结其经验与教训；实地调研法覆盖不同类型社区，通过访谈社区负责人、民警、居民及技术人员，获取一手数据；数据分析法对比试点社区应用AI前后的治安指标变化，量化评估效果；专家咨询法邀请治安管理、AI技术、数据安全等领域专家，对可行性评估指标体系进行论证优化。

技术路线以问题为导向，首先通过现状调研明确社区治安防控痛点，其次构建技术-经济-管理三维可行性分析框架，分别从技术成熟度、成本效益、组织适配性三个维度进行评估，同时识别数据安全、隐私保护等风险，最后结合专家咨询结果，提出“试点先行—分步推广—全面覆盖”的实施路径与配套保障措施。

主要结论如下：一是技术可行性，AI技术在社区治安防控的核心场景（如人脸识别、行为分析、异常预警等）已具备成熟应用条件，准确率、实时性满足需求，边缘计算、隐私计算等技术可有效解决数据本地处理与隐私保护问题；二是经济可行性，初期投入虽包括设备采购、系统集成、人员培训等成本，但长期可通过降低人力成本、减少案件损失、提升管理效率实现投资回报，且政府补贴与市场化运营可缓解资金压力；三是管理可行性，需调整现有警务流程，建立跨部门数据共享机制，加强社区工作人员与居民的AI技能培训，具备实施基础。

建议包括：一是分阶段推进，优先在治安案件高发、管理基础较好的社区试点，验证效果后逐步推广；二是强化数据安全管理，制定《社区AI数据采集与使用规范》，采用数据脱敏、加密存储、权限分级等技术手段，明确数据使用边界；三是加大政策支持，设立智慧社区建设专项资金，对AI防控系统采购给予补贴，同时探索“政府引导+市场运作”的可持续运营模式；四是加强宣传教育，通过社区公告、体验活动等方式提升居民对AI防控的认知与接受度，消除技术抵触心理。

二、社区治安防控现状与问题分析

当前，我国社区治安防控体系正处于转型升级的关键阶段。随着城镇化进程的加速，社区作为城市治理的基本单元，其治安状况直接关系到居民的安全感和社会稳定。然而，传统防控模式在应对日益复杂的治安形势时，暴露出诸多不足。本章节将从全国社区治安现状入手，深入剖析当前防控体系存在的问题，并在此基础上分析人工智能应用的必要性，为后续可行性论证奠定基础。通过引用2024-2025年必威体育精装版数据，结合典型案例，本部分