DeepSeek等生成式AI 在公安业务中的融合应用与实践

1. 使学员全面掌握生成式 AI 的基本概念、特点、原理及发展脉络，构建扎实的理论知识基础，为后续理解其在警务工作中的应用筑牢根基。

2. 通过深入剖析典型案例，引导学员洞察生成式 AI 在提升警务效能、激发警务创新、推动警务工作升级方面的核心价值，提升学员对新技术的敏锐感知和价值判断能力。

3. 借助互动环节，让学员切实理解生成式 AI 在各类智慧警务实际业务场景中的应用，提高学员将新技术有效应用于日常公安业务工作的实践能力。

4. 助力学员深入探讨生成式 AI 在警务应用中面临的信息安全等风险挑战，并共同探索预置解决方案，提升学员应对新技术风险的防范意识和解决能力。

5. 引导学员对生成式 AI 在公安业务中的未来发展进行展望，激发学员创新思维，为绵阳公安在科技兴警道路上的长远发展提供思路和方向。

1.1. 生成式 AI 赋能公安实战的宏观图景

1.1.1. 【知识精讲】生成式 AI 通识精解

概念精析：

▪ 给出生成式 AI 严谨定义，即通过学习数据特征以生成全新内容的人工智能技术，对比传统判别式 AI，突出其从 “识别” 到 “创造” 的转变。

▪ 例如传统 AI 像质检员识别产品瑕疵，生成式 AI 则如同设计师创造新作品。

特征剖析：

▪ 阐述创造力，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。

技术路线解读：

▪ 介绍主流技术如生成对抗网络（GAN），通过生成器与判别器博弈学习，生成高质量图像，如 DeepFake 技术；

▪ 变分自编码器（VAE）用于生成具有潜在语义的图像；

▪ Transformer 架构在自然语言生成中广泛应用，以 ChatGPT 为例，讲解其基于 Transformer 实现连贯自然语言对话。

▪ 多行业应用展示：

▪ 在传媒领域，辅助新闻写作、视频剪辑；电商行业用于商品图片生成、智能客服；

▪ 医疗行业进行医学影像生成、疾病预测模型构建等。

▪ 例如某电商平台利用 AI 生成服装模特展示图，节省拍摄成本与时间。

▪ 行业冲击探讨

▪ 分析对传统创作行业冲击，如部分初级文案、设计岗位可能被替代；

▪ 促使企业加速数字化转型，以适应新技术竞争环境；

▪ 推动行业标准与监管变革，如制定 AI 生成内容版权规则。

1.1.2. 【沙盘推演】生成式 AI 发展前瞻推演

▪ 发展预测

▪ 从技术层面，预测模型性能提升，如生成内容质量更优、速度更快；应用领域拓展至更多行业，如金融风险预警、教育个性化学习方案制定。

▪ 从市场角度，分析开源趋势下更多中小企业将应用生成式 AI，市场规模持续增长。

▪ 展望探讨

▪ 设想未来人与 AI 深度协作，人类负责创意构思，AI 负责高效执行，如城市规划中人类提出理念，AI 生成多种设计方案供选择；

▪ 在科学研究领域，AI 助力药物研发、新材料探索。

▪ 风险分析

▪ 探讨数据隐私风险，AI 训练数据可能泄露用户隐私；

▪ 算法偏见风险，导致决策不公平；

▪ 虚假信息传播风险，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 通过分析海量历史案件数据、实时线索，生成多种行动方案，并评估各方案成功率与风险，辅助警方制定最优策略。

▪ 城市安全态势感知：

▪ 利用 AI 整合城市各类传感器数据，如摄像头、交通传感器、环境监测设备数据，实时感知城市安全态势，提前预警群体性事件、自然灾害引发的安全隐患等。

▪ 新型警务模式构建：

▪ 设想 “人机协同” 巡逻模式，警察与智能机器人搭配巡逻，机器人负责基础信息采集、异常行为初步识别，警察进行精准处置，提升巡逻效率与安全性。

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 在打击犯罪领域的关键应用”或“生成式 AI 如何助力提升公众安全感”

▪ 要求：各小组围绕主题，结合之前所学内容，探讨 AI 赋能警务的具体方向与可能面临的挑战。

▪ 汇报交流：每组选派代表汇报讨论成果，分享创新性观点与可行性建议，促进学员间思想碰撞，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. 【场景展望】AI 赋能智慧警务场景展望（20 分钟）

▪ 智能安防场景：

▪ 凌晨3点夜市摄像头运用图像识别算法与深度学习模型，实时监测人员行为，一旦检测到醉酒人员摔倒、斗殴等异常行为，立即向附近巡逻警察推送预警信息，并提供事件发生位置、现场视频片段等详细资料。

▪ 交通管理场景：

▪ 暴雨中十字路口的智能信号灯系统，通过传感器收集实时车流量、行人流量数据，利用 AI 算法动态调整信号灯时长，优化通行方案，减少拥堵，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缩短。

▪ 警务办公场景：

▪ 派出所服务窗口，借助语音识别、自然语言处理技术，将群众方言诉求转化为文字，并通过 AI 生成规范笔录，自动提取关键信息，如事件时间、地点、当事人信息等，提高笔录制作效率与准确性。

▪ 案件侦破场景：

▪ 以诈骗案件为例，利用 “专业民警”+“AI 警察” 办案模式。依托智能大模型，对海量资金交易数据、通讯记录进行分析，生成资金流向图、犯罪团伙组织架构图，快速查清诈骗资金往来与团伙成员关系，助力民警精准抓获犯罪嫌疑人。

1.2.2. 【知识精讲】大数据与 AI 驱动的数字化转型范式

▪ 数据到智慧演进：

▪ 介绍从数据收集、清洗、存储，到通过数据分析提取有价值信息，再利用机器学习、知识图谱等技术将信息转化为知识，最终借助智能决策系统实现从知识到智慧的应用过程。

▪ 例如在犯罪预测中，从收集各类犯罪相关数据，到分析出犯罪高发区域、时段信息，再构建犯罪预测模型形成知识，最后用于指导警力部署决策。

华为五看三定解读：

▪ 华为 “五看” 即看行业趋势、看市场、看客户、看竞争、看自己

▪ 在智慧警务中应用为分析警务技术发展趋势、警务市场需求、公安客户痛点、竞品（其他地区警务模式）优势与自身警务能力。

▪ “三定” 指定战略控制点、定目标、定策略

▪ 如确定以提升警务智能化水平为战略控制点，设定降低犯罪率、提高破案效率等目标，制定引入 AI 技术、培养专业人才等策略。

1.2.3. 【知识精讲】智慧警务落地架构解析

▪ “数据治理 + 智能分析 + 安全防护” 三位一体架构：

▪ 数据治理：

▪ 强调数据质量提升，通过清洗、去重、整合警务数据，确保数据准确性、完整性。

▪ 例如统一不同警种数据格式，消除数据孤岛。

▪ 建立数据标准，规范数据采集、存储、使用流程，保障数据一致性。

▪ 智能分析：

▪ 介绍利用机器学习、深度学习算法对警务数据进行分析，如通过聚类分析发现犯罪行为模式，利用关联规则挖掘案件线索。

▪ 以预测警务为例，讲解如何构建预测模型进行犯罪预测。

▪ 安全防护：

▪ 分析数据加密技术在保护警务数据隐私中的应用，如传输加密、存储加密；

▪ 访问控制机制设置不同警员数据访问权限，防止数据泄露；

▪ 网络安全防护措施抵御外部网络攻击，保障警务系统安全运行。

▪ 技术架构：

▪ 讲解云计算在智慧警务中的应用，提供弹性计算资源，支持海量数据存储与分析，如警务云平台。

▪ 边缘计算用于前端设备数据快速处理，减少数据传输延迟，如摄像头端对图像进行初步分析。

▪ 物联网技术实现警务设备互联互通，如智能警械、巡逻机器人与警务系统连接。

▪ 信息架构：

▪ 阐述信息分类原则，将警务信息分为案件信息、人员信息、地理信息等类别，便于管理与查询。

▪ 设计信息流动流程，如案件信息从接警、出警、办案到结案的流转过程，确保信息高效传递与共享。

▪ 数据架构：

▪ 介绍数据库选型，如关系型数据库存储结构化警务数据，非关系型数据库存储视频、文档等非结构化数据。

▪ 数据仓库建设用于整合历史警务数据，支持数据分析与决策。

▪ 数据湖概念引入，存储多源异构原始数据，为 AI 模型训练提供丰富数据资源。

1.2.4. 【知识精讲】智慧警务组织变革

▪ 人才需求分析：

▪ 阐述既懂警务业务流程，又掌握 AI 技术原理、应用的复合型人才重要性。

▪ 例如在开发智能警务应用时，需要人才将警务需求转化为技术实现方案。

▪ 分析当前公安队伍人才结构短板，如 AI 技术专业人才匮乏。

▪ 培养体系构建：

▪ 探讨内部培训机制建立，邀请 AI 专家对警员进行技术培训；

▪ 外部人才引进策略，吸引 AI 专业人才加入公安队伍。

▪ 搭建实践平台，让警员在实际项目中锻炼 AI 应用能力，如参与智慧警务项目开发与测试。

▪ 团队协作模式：

▪ 介绍跨部门协作团队组建，包括技术部门、业务部门、管理部门人员，共同推进智慧警务项目。

▪ 以开发警企联动系统为例，说明各部门如何协同工作，技术部门负责系统开发，业务部门提供需求与业务流程指导，管理部门协调资源与推进项目进度。

1.2.5. 【场景研讨】生成式 AI 警务场景研讨

▪ 能力与场景匹配分析：

▪ 详细分析生成式 AI 各项能力在不同警务场景应用。

▪ 如推理能力用于复杂案件推理，通过分析线索生成案件可能发展路径；

▪ 数据分析能力在数据挖掘场景，从海量警务数据中发现潜在犯罪规律；

▪ 智能搜索问答在警务知识库查询中，警员输入问题，AI 快速提供准确答案与相关案例。

分组研讨：

▪ 将学员分组，每组给定若干警务场景，如大型活动安保、社区治安管理、网络犯罪侦查等。

▪ 研讨生成式 AI 在这些场景中的具体应用方式、优势与可能遇到的问题。

▪ 例如在大型活动安保中，如何利用 AI 进行人员流量预测、风险预警。

▪ 成果分享：

▪ 每组选派代表分享研讨成果，提出创新性应用思路与解决方案，共同探讨可行性，促进学员对生成式 AI 警务应用深入理解。

1.2.6. 【案例分析】智慧警务典型应用案例剖析（发展迭代历程及未来展望）

▪ 察打一体化系统：

▪ 介绍先进城市察打一体化系统案例，过去依靠人工识别目标、制定打击方案，效率低且准确性有限。

▪ AI 时代，利用图像识别、目标跟踪技术实现智能目标识别，通过数据分析与机器学习辅助精准打击决策。

▪ 如某城市运用 AI 使目标识别准确率提升 80%，打击行动成功率提高 50%。

▪ 展望未来，AI 将实现更复杂环境下目标识别，与无人机、智能武器系统深度融合，提升打击效能。

▪ 舆情监测系统：

▪ 回顾传统舆情监测依靠人工浏览、筛选信息，时效性差。

▪ AI 时代，借助自然语言处理技术实时监测网络舆情，自动生成舆情分析报告，预测舆情发展趋势。

▪ 例如某城市通过 AI 舆情监测系统，提前发现并妥善处理多起网络舆情事件。

▪ 未来，AI 将实现多语言、多模态舆情监测，更精准分析公众情绪与态度。

▪ 警企联动系统：

▪ 讲述过去警企联动依靠人工沟通、线下协作，效率不高。

▪ AI 时代，利用 AI 进行企业安全风险评估，智能制定警企合作策略，如根据企业类型、规模、安全隐患生成个性化合作方案。

▪ 某地区通过 AI 优化警企联动系统，警企协作效率提升 60%。

▪ 未来，AI 将促进警企数据共享与深度协作，共同应对新型安全挑战。

1.2.7. 【沙盘推演】AI 发展信息安全风险推演

▪ 风险识别：

▪ 分析 AI 算法被攻击风险，如对抗样本攻击使 AI 识别系统误判；

▪ 数据泄露风险，黑客窃取警务训练数据；

▪ 虚假信息生成风险，AI 生成假证据、假警情干扰警务工作。

▪ 例如曾有黑客攻击某城市警务 AI 系统，篡改识别结果。

应对策略研讨：

▪ 分组讨论应对策略，如加强算法安全检测，定期对 AI 算法进行漏洞扫描；

▪ 数据加密存储与传输，采用区块链技术保障数据完整性与不可篡改；

▪ 建立虚假信息识别机制，利用 AI 对抗 AI，识别虚假内容。

模拟演练：

▪ 设定模拟场景，如黑客攻击警务数据中心，学员分组模拟应对流程，包括发现攻击、启动应急响应、数据恢复、追踪黑客等环节，提升学员应对信息安全风险实践能力。

1.2.8. 【沙盘推演】“AI + 安全 + 业务” 信息安全模式探索

▪ 模式构建：

▪ 讲解 “AI + 安全 + 业务” 模式理念，即利用 AI 技术提升信息安全防护能力，保障业务安全运行。

▪ 例如通过 AI 实时监测网络流量，识别异常流量，及时发现潜在攻击；利用 AI 分析业务数据，检测数据异常，防范数据泄露风险。

▪ 应用场景分析：

▪ 分析在警务数据共享、警企合作等场景中，该模式如何应用。

▪ 如在警务数据共享时，AI 自动对共享数据进行脱敏处理，同时监测数据流向，防止数据滥用；

▪ 在警企合作中，利用 AI 评估企业安全资质，保障合作安全。

实施策略研讨：

▪ 分组研讨该模式实施策略，包括技术选型、人员培训、制度建设等方面。

▪ 例如选择合适的 AI 安全技术产品，对警员进行 AI 安全技术培训，建立数据安全管理制度等。

1.2.9. 【未来展望】智慧警务未来图景展望

▪ 技术突破展望：

▪ 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，让警员理解 AI 决策过程，增强对 AI 信任。

▪ 量子计算与 AI 融合，大幅提升计算速度，加速复杂警务问题解决。

▪ 警务应用创新：

▪ 设想虚拟警察广泛应用，提供 24 小时在线服务，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，实现全流程自动化决策，从案件受理到处置完成均由 AI 辅助完成。

社会影响探讨：

▪ 分析智慧警务对社会安全、公众生活影响，如犯罪率显著降低，公众安全感大幅提升；

▪ 警务服务更加便捷高效，提升公众满意度。

1.3. 【总结】 内容总结、展望与互动问答

1. 总结课程内容（强调生成式人工智能对千行百业的重要性和挑战）

总结前述课程内容，厘清受训学员的take away。

2. 鼓励学员持续学习和探索，积极应用生成式人工智能推动企业发展

【生成式人工智能赋能智慧公安】

▪ 未来的应用前景与可行性研究

▪ 组织、流程、管理与人才培养方面的应对策略

3. 展望生成式人工智能的未来发展前景，激发学员的创新思维和创造力

4. 互动问答与讨论

▪ 回应学员关于生成式人工智能的关键问题，讨论具体的具体应用场景

▪ 结合华为、字节跳动的实际应用经验，分享如何在公安系统中实现AI技术的有效落地

2. 注意事项

Ø 在讲解技术细节时，考虑到受众的专业背景，适当调整难度，避免过于深奥的技术术语。

Ø 强调生成式人工智能的实际应用价值及其对各行业可能带来的正面影响。

Ø 提供实际操作的机会或案例分析，帮助学员更好地将理论知识转化为实践能力。