DeepSeek等生成式AI 在公安业务中的融合应用与实践

1.1.

生成式

AI

赋能公安实战的宏观图景

1.1.1.

【学识精讲】

生成式

AI

通识精解

•

概念精析

：

◦

给出生成式

AI 严谨定义，即借助研习资料特征以生成全新内容的机器智能技艺，对比传统判别式 AI，在实际应用里，突出其从 “识别” 到 “创造” 的转变。

◦

例如传统

AI 像质检员识别货品瑕疵，生成式 AI 则如同规划师创造新作品。

•

特征剖析

：

◦

阐述创造力，运行层面，如

AI 创作小说、绘画；高效性体现在短时间生成大量内容。

◦ 多样性即能生成文本、图像、音频、视频等等多种形式内容。

◦

举例为某

AI 在数小时内创作多部风格迥异的音乐作品。

•

技艺路线解读

：

◦

引见主流技艺如生成对抗网络（

GAN），借助生成器和判别器博弈研习，生成高质量图像，如 DeepFake 技艺；

◦

变分自编码器（

VAE）用于生成具备潜在语义的图像。

◦ Transformer 架构在自然语言生成中广泛运用，以 ChatGPT 为例，解说其基于 Transformer 达成连贯自然语言对话。

•

多业界运用展示

：

◦ 在传媒领域，辅助新闻写作、视频剪辑；电商业界用于商品图片生成、智能客服；

◦ 医疗业界开展医学影像生成、疾病预测模型构筑等等。

◦

例如某电商平台利用

AI 生成服装模特展示图，节省拍摄成本和时间。

•

业界冲击探讨

◦ 拆解对传统创作业界冲击，如部分初级文案、规划岗位可能被替代；

◦ 促使公司加速数智化转型，以适应新技艺竞争环境；

◦

促成业界准则和监管变革，就一线经验说，如拟定

AI 生成内容版权规则。

1.1.2.

【沙盘推演】

生成式

AI

演进前瞻推演

•

演进预测

◦

从技艺层面，预测模型性能拉升，如生成内容质量更优、速度更快；运用领域拓展至更多业界，如金融隐患预警、教育个性化研习方案拟定。

◦

从市场角度，拆解开源趋势下更多中小公司将运用生成式

AI，落地时，市场规模持续增长。

•

展望探讨

◦

设想未来人和

AI 深度协同，人类负责创意构思，就一线经验说，AI 负责高效执行，如城市规划中人类提出理念，实操中，AI 生成多种规划方案供选项；

◦

在科学研究领域，执行层面，

AI 助力药物研发、新材料探索。

•

隐患拆解

◦

探讨资料隐私隐患，

AI 训练资料可能泄露用户隐私；

◦

算法偏见隐患，导致决策不公平；

◦

虚假资讯传播隐患，从实践看，运行层面，如

AI 生成假新闻误导公众。

◦

例如曾出现

AI 生成政治人物虚假丑闻视频引发社会舆论混乱。

1.1.3.

【沙盘推演】生成式

AI

于智慧警务宏观畅想

•

智能决策辅助：

◦

在重大案件决策中，

AI 借助拆解海量历史案件资料、实时线索，生成多种行动方案，往细里说，并评核各方案成功率和隐患，辅助警方拟定最优打法。

•

城市安全态势感知：

◦

利用

AI 整合城市各类传感器资料，如摄像头、交通传感器、环境监测装置资料，实时感知城市安全态势，提前预警群体性经过、自然灾害引发的安全隐患等等。

•

新型警务模式构筑：

◦

设想

“人机协同” 巡逻模式，警察和智能机器人搭配巡逻，机器人负责基础资讯采集、异常行为初步识别，落地时，警察开展精准处置，拉升巡逻效率和安全性。

1.1.4.

【小组研讨】

AI

赋能警务展望研讨

•

主题：

“未来 5 年生成式 AI 在打击犯罪领域的要害运用”或者“生成式 AI 怎样助力拉升公众安全感”

•

要求：

各小组围绕主题，就一线经验说，结合之前所学内容，探讨

AI 赋能警务的具体方向和可能面临的挑战。

•

呈报交流：

每组选派代表呈报碰头结晶，执行层面，分享革新性看法和可行性建议，助推参训者间思想碰撞，实操中，拓宽对

AI 赋能警务的认知视野。

1.2.

生成式

AI

重塑智慧警务系统新范式

1.2.1.

【情境展望】

AI

赋能智慧警务情境展望（

20

分钟）

•

智能安防情境：

◦

凌晨

3

点夜市摄像头运用图像识别算法和深度研习模型，实时监测人员行为，一旦检测到醉酒人员摔倒、斗殴等等异常行为，立即向附近巡逻警察推送预警资讯，并提供经过发生位置、实地视频片段等等详细资料。

•

交通管控情境：

◦

暴雨中十字路口的智能信号灯系统，借助传感器收集实时车流量、行人流量资料，就一线经验说，利用

AI 算法动态调整信号灯时长，在实际应用里，精进通行方案，减少拥堵，从实践看，保障交通安全。

◦

例如绿灯时长根据路口车辆排队长度智能延长或者缩短。

•

警务办公情境：

◦

派出所服务窗口，借助语音识别、自然语言处理技艺，将群众方言诉求转化为文字，并借助

AI 生成规范笔录，自动提取要害资讯，如经过时间、地点、当事人资讯等等，运行层面，拉升笔录制作效率和准确性。

•

案件侦破情境：

◦

以诈骗案件为例，

利用

“专精民警”+“AI 警察” 办案模式。依托智能大模型，对海量资金交易资料、通讯记录开展拆解，生成资金流向图、犯罪团伙组织架构图，迅速查清诈骗资金往来和团伙成员关系，助力民警精准抓获犯罪嫌疑人。

1.2.2.

【学识精讲】海量资料和

AI

驱动的数智化转型范式

•

资料到智慧演进：

◦

引见从资料收集、清洗、存储，到借助资料拆解提取有价值资讯，再利用机器研习、学识图谱等等技艺将资讯转化为学识，最终借助智能决策系统达成从学识到智慧的运用进程。

◦

例如在犯罪预测中，实操中，从收集各类犯罪相关资料，到拆解出犯罪高发区域、时段资讯，执行层面，再构筑犯罪预测模型形成学识，最后用于指导警力部署决策。

•

华为五看三定解读：

◦

华为

“五看” 即看业界趋势、看市场、看买方、看竞争、看自己

▪

在智慧警务中运用为拆解警务技艺演进趋势、警务市场诉求、公安买方痛点、竞品（其他地区警务模式）优势和自身警务本领。

◦

“三定” 指定方略将控点、定标的、定打法

▪

如确定以拉升警务智能化水平为方略将控点，设定降低犯罪率、拉升破案效率等等标的，拟定引入

AI 技艺、练就专精英才等等打法。

1.2.3.

【学识精讲】

智慧警务落地架构拆解

•

“资料治理 + 智能拆解 + 安全防护” 三位一体架构：

◦

资料治理：

▪

强调资料质量拉升，借助清洗、去重、整合警务资料，确保资料准确性、完整性。

▪

例如统一不同警种资料格式，消除资料孤岛。

▪

构筑资料准则，规范资料采集、存储、采用流程，落地时，保障资料一致性。

◦

智能拆解：

▪

引见利用机器研习，深度研习算法对警务资料开展拆解，如借助聚类拆解发现犯罪行为模式，运行层面，利用关联规则挖掘案件线索。

▪

以预测警务为例，解说怎样构筑预测模型开展犯罪预测。

◦

安全防护：

▪

拆解资料加密技艺在保护警务资料隐私中的运用，如传输加密、存储加密。

▪

访问将控制度设置不同警员资料访问权限，防止资料泄露。

▪

网络安全防护措施抵御外部网络攻击，运行层面，保障警务系统安全运行。

•

技艺架构：

◦

解说云计算在智慧警务中的运用，提供弹性计算资源，支持海量资料存储和拆解，如警务云平台。

◦

边缘计算用于前端装置资料迅速处理，减少资料传输延迟，如摄像头端对图像开展初步拆解。

◦

物联网技艺达成警务装置互联互通，如智能警械、巡逻机器人和警务系统连接。

•

资讯架构：

◦

阐述资讯分类要则，将警务资讯分为案件资讯、人员资讯、地理资讯等等类别，便于管控和查询。

◦

规划资讯流动流程，如案件资讯从接警、出警、办案到结案的流转进程，确保资讯高效传递和共享。

•

资料架构：

◦

引见资料库选型，如关系型资料库存储结构化警务资料，非关系型资料库存储视频、文档等等非结构化资料。

◦

资料仓库建设用于整合历史警务资料，支持资料拆解和决策。

◦

资料湖概念引入，存储多源异构原始资料，为

AI 模型训练提供充实资料资源。

1.2.4.

【学识精讲】

智慧警务组织变革

•

英才诉求拆解：

◦

阐述既懂警务业务链路，又掌握

AI 技艺原理、运用的复合型英才意义。

◦

例如在开发智能警务运用时，需要英才将警务诉求转化为技艺达成方案。

◦

拆解当前公安队伍英才结构短板，如

AI 技艺专精英才匮乏。

•

练就架构构筑：

◦

探讨内部培训制度构筑，邀请

AI 专家对警员开展技艺培训。

◦

外部英才引进打法，勾住

AI 专精英才加入公安队伍。

◦

搭建实践平台，具体来看，让警员在实际项目中锻炼

AI 运用本领，就一线经验说，如参与智慧警务项目开发和测试。

•

队伍协同模式：

◦

引见跨部门协同队伍组建，落地时，包括技艺部门、业务部门、管控部门人员，执行层面，运行层面，共同推进智慧警务项目。

◦

以开发警企联动系统为例，说明各部门怎样协同事务，技艺部门负责系统开发，业务部门提供诉求和业务链路指导，管控部门协调资源和推进项目进度。

1.2.5.

【情境研讨】

生成式

AI

警务情境研讨

•

本领和情境匹配拆解：

◦

详细拆解生成式

AI 各项本领在不同警务情境运用。

◦

如推理本领用于复杂案件推理，借助拆解线索生成案件可能演进路径；

◦

资料拆解本领在资料挖掘情境，从海量警务资料中发现潜在犯罪规律；

◦

智能搜索问答在警务学识库查询中，警员输入问题，

AI 迅速提供准确答案和相关实例。

•

分组研讨：

◦

将参训者分组，每组给定若干警务情境，如大型活动安保、社区治安管控、网络犯罪侦查

等等。

◦

研讨生成式

AI 在这些情境中的具体运用方式、优势和可能遇到的问题。

◦

例如在大型活动安保中，怎样利用

AI 开展人员流量预测、隐患预警。

•

结晶分享：

◦

每组选派代表分享研讨结晶，提出革新性运用思路和解题打法，共同探讨可行性，助推参训者对生成式

AI 警务运用纵深领会。

1.2.6.

【实例拆解】

智慧警务典型运用实例剖析

（

演进迭代历程以及未来展望）

•

察打一体化系统：

◦

引见先进城市察打一体化系统实例，过去依靠人工识别标的、拟定打击方案，效率低并且准确性有限。

◦

AI 时代，利用图像识别、标的跟踪技艺达成智能标的识别，借助资料拆解和机器研习辅助精准打击决策。

◦

如某城市运用

AI 使标的识别准确率拉升 80%，从实践看，打击行动成功率拉升 50%。

◦

展望未来，

AI 将达成更复杂环境下标的识别，就一线经验说，和无人机、智能武器系统深度融合，往细里说，运行层面，拉升打击效能。

•

舆情监测系统：

◦

回顾传统舆情监测依靠人工浏览、筛选资讯，时效性差。

◦

AI 时代，借助自然语言处理技艺实时监测网络舆情，自动生成舆情拆解报告，预测舆情演进趋势。

◦

例如某城市借助

AI 舆情监测系统，提前发现并妥善处理多起网络舆情经过。

◦

未来，

AI 将达成多语言、多模态舆情监测，更精准拆解公众情绪和态度。

•

警企联动系统：

◦

讲述过去警企联动依靠人工交流、线下协同，效率不高。

◦

AI 时代，利用 AI 开展公司安全隐患评核，智能拟定警企携手打法，如根据公司类型、规模、安全隐患生成个性化携手方案。

◦

某地区借助

AI 精进警企联动系统，警企协同效率拉升 60%。

◦

未来，

AI 将助推警企资料共享和深度协同，共同化解新型安全挑战。

1.2.7.

【沙盘推演】

AI

演进资讯安全隐患推演

•

隐患识别：

◦

拆解

AI 算法被攻击隐患，具体来看，如对抗样本攻击使 AI 识别系统误判；

◦

资料泄露隐患，黑客窃取警务训练资料。

◦

虚假资讯生成隐患，

AI 生成假证据，运行层面，假警情干扰警务事务。

◦

例如曾有黑客攻击某城市警务

AI 系统，在实际应用里，篡改识别结果。

•

化解打法研讨：

◦

分组碰头化解打法，如加强算法安全检测，定期对

AI 算法开展漏洞扫描；

◦

资料加密存储和传输，采用区块链技艺保障资料完整性和不可篡改；

◦

构筑虚假资讯识别制度，利用

AI 对抗 AI，识别虚假内容。

•

情境上手：

◦

设定还原情境，换个角度看，如黑客攻击警务资料中心，参训者分组还原化解流程，包括发现攻击、启动应急响应，资料恢复、追踪黑客等等环节，具体来看，拉升参训者化解资讯安全隐患实践本领。

1.2.8.

【沙盘推演】

“

AI +

安全

+

业务” 资讯安全模式探索

•

模式构筑：

◦

解说

“AI + 安全 + 业务” 模式理念，在实际应用里，即利用 AI 技艺拉升资讯安全防护本领，在实际应用里，保障业务安全运行。

◦

例如借助

AI 实时监测网络流量，运行层面，识别异常流量，及时发现潜在攻击；利用 AI 拆解业务资料，检测资料异常，防范资料泄露隐患。

•

运用情境拆解：

◦

拆解在警务资料共享、警企携手等等情境中，该模式怎样运用。

◦

如在警务资料共享时，

AI 自动对共享资料开展脱敏处理，同时监测资料流向，防止资料滥用；

◦

在警企携手中，利用

AI 评核公司安全资质，保障携手安全。

•

施行打法研讨：

◦

分组研讨该模式施行打法，落地时，包括技艺选型、人员培训、制度建设等等方面。

◦

例如选项合适的

AI 安全技艺货品，具体来看，落地时，对警员开展 AI 安全技艺培训，从实践看，落地时，在实际应用里，构筑资料安全管将控度等等。

1.2.9.

【

未来

展望】

智慧警务未来图景展望

•

技艺突破展望：

◦

预测未来

AI 模型在准确性，效率、可解释性方面突破，如开发可解释 AI 模型，让警员领会 AI 决策进程，从实践看，增强对 AI 信任。

◦

量子计算和

AI 融合，大幅拉升计算速度，就一线经验说，加速复杂警务问题破解。

•

警务运用革新：

◦

设想虚拟警察广泛运用，在实际应用里，换个角度看，从实践看，提供

24 小时在线服务，落地时，解答群众咨询、处理简单案件。

◦

智能化警务决策支持系统升级，就一线经验说，达成全流程自动化决策，从实践看，从案件受理到处置完成都由

AI 辅助完成。

•

社会影响探讨：

◦

拆解智慧警务对社会安全、公众生活影响，实操中，如犯罪率显著降低，公众安全感大幅拉升；

◦

警务服务更为便捷高效，拉升公众满意度。

1.3.

【收束】

· 内容收束、展望和交流问答

1.

收束课程内容（强调生成式机器智能对

千行百业

的意义和挑战）

收束前述课程内容，

厘清受训参训者的

take away

。

2.

鼓励参训者持续研习和探索，积极运用生成式机器智能促成公司演进

【

生成式

机器智能

赋能

智慧公安】

²

未来的运用前景和可行性研究

² 组织、流程、管控和主力练就方面的化解打法

3.

展望生成式机器智能的未来演进前景，激发参训者的革新思路和创造力

4.

交流问答和碰头

²

回应

参训者

关于生成式

机器智能

的要害问题，

碰头具体的

具体运用情境

²

结合华为、字节跳动的实际运用心得，分享怎样在

公安系统

中达成

AI

技艺的有效落地

2.

注意事项

Ø

在解说技艺细节时，考虑到受众的专精来由，适当调整难度，防止过于深奥的技艺术语

。

Ø

强调

生成式机器智能

的实际运用价值以及其对

各

业界可能带来的正面影响。

Ø

提供实际操作的机会或者实例拆解，支援参训者更好地将理论学识转化为实践本领。

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|李檀老师