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人工智能+公共安全防范体系建设研究报告

一、总论

1.1研究背景与意义

随着城市化进程加速和社会结构深刻变革，公共安全面临的挑战日趋复杂化、多样化。传统公共安全防范体系依赖人工巡检、被动响应的模式，已难以满足对突发风险“早发现、早预警、早处置”的需求。在此背景下，人工智能（AI）技术与公共安全防范的深度融合，成为提升国家治理体系和治理能力现代化的重要路径。

从政策层面看，我国《“十四五”国家信息化规划》《新一代人工智能发展规划》等文件明确提出，要推动AI技术在公共安全领域的创新应用，构建智能化防控体系。2023年公安部《关于推进智慧公安建设的指导意见》进一步强调，以AI为核心驱动力，打造“主动防控、精准打击、高效服务”的现代公共安全新模式。从技术层面看，计算机视觉、自然语言处理、大数据分析等AI技术的成熟，为安防系统从“事后追溯”向“事前预警”“事中智能处置”转型提供了支撑。例如，通过视频结构化分析可实时识别异常行为，基于多源数据融合能预测风险趋势，智能算法可辅助优化应急资源配置。

从现实需求看，我国公共安全领域长期面临三大痛点：一是风险感知能力不足，传统监控设备依赖人工盯守，对隐蔽性风险（如电信诈骗、涉恐线索）识别效率低；二是跨部门协同不畅，公安、交通、应急等部门数据壁垒尚未完全打破，信息孤岛导致响应滞后；三是处置精准度待提升，突发事件中依赖经验决策，缺乏智能化预案生成和动态优化能力。AI技术的引入，有望通过数据驱动、智能研判、协同联动，系统性解决上述问题，为公共安全防范体系注入“智慧大脑”。

因此，开展“人工智能+公共安全防范体系”建设研究，既是落实国家战略的必然要求，也是应对新型安全风险的现实需要，对提升社会治安综合治理水平、保障人民群众生命财产安全、促进社会和谐稳定具有重大战略意义。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内研究现状

我国AI+公共安全防范体系建设已进入快速推进阶段。在政策驱动下，多地开展试点示范：北京市依托“雪亮工程”构建全域覆盖的视频智能分析网络，实现对重点区域异常聚集、人员轨迹的实时预警；上海市通过“城市大脑”整合公安、交通、气象等12部门数据，运用AI算法优化警力部署，2022年盗窃案件同比下降23%；广东省推出“智慧新警务”平台，利用人脸识别、语音识别技术提升案件侦破效率，命案破案率达98.6%。

技术应用层面，国内企业已形成一批成熟解决方案：海康威视的“AI中台”支持多模态数据融合分析，可识别2000余种异常行为；华为的“城市安防大脑”通过边缘计算+云端协同，将视频响应时间从分钟级缩短至秒级；商汤科技的“SenseTime系统”在重点区域人群密度监测、危化品车辆识别等场景实现商业化落地。然而，国内体系建设仍面临三方面挑战：一是数据共享机制不完善，部分地区存在“重建设、轻整合”现象；二是AI算法泛化能力不足，复杂场景下误报率较高；三是标准体系尚未统一，不同厂商设备接口协议差异影响互联互通。

1.2.2国外研究现状

发达国家在AI+公共安全领域起步较早，技术应用注重“场景化”与“伦理规范”并重。美国通过“智能城市挑战计划”推动AI安防落地，如纽约市运用AI分析犯罪数据，精准部署巡逻力量，2021年凶杀案件发生率创历史新低；欧盟“HorizonEurope”科研计划重点研发AI驱动的“预测警务”系统，通过历史犯罪数据与社会经济因素关联分析，提前识别高风险区域。日本则在灾害预警领域应用AI，如“东京防灾AI平台”整合地震、气象、交通数据，可提前30分钟预测洪水淹没范围，辅助人员疏散。

国外体系建设特点突出：一是注重隐私保护，如欧盟《人工智能法案》将公共安全AI应用列为“高风险等级”，严格要求数据脱敏和算法透明；二是强调公私合作，美国企业与警方共建“AI安全实验室”，推动技术迭代与实战需求对接；三是标准先行，国际标准化组织（ISO）已发布《公共安全AI系统评估指南》，规范技术指标与测试方法。但国外体系也存在本土化适应问题，例如欧美算法在种族、文化差异背景下可能出现识别偏差，需结合本地场景优化。

1.3研究目标与内容

1.3.1研究目标

本研究旨在构建“全域感知、智能研判、协同处置、持续优化”的人工智能+公共安全防范体系，具体目标包括：

（1）技术层面：突破多模态数据融合、风险智能预测、动态决策优化等关键技术，形成具有自主知识产权的AI安防技术方案；

（2）体系层面：建立“感知层-网络层-平台层-应用层”全链条架构，实现跨部门数据共享与业务协同；

（3）应用层面：在城市治安、反恐防暴、交通管理、灾害预警等核心场景形成可复制、可推广的应用模式；

（4）标准层面：制定AI公共安全系统建设规范、数据接口标准、算法评估指南，为行业提供标准化指引。

1.3.2研究内容

为实现上述目标，研究内容涵