AI大模型与AIGC技术在公安领域的应用解决方

CONTENTS人工智能概述人工智能概述人工智能应用案例AIGC与大模型技术人工智能基本概念与发展历程关键技术与研究学派1.何谓智能？人类的智能，源于人类的大脑、感觉器官和神经网络2.什么是人工智能？人工智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。人工智能就是把人的智能转移到人造的机器中，让机器来具备了感知、思考、决策的能力。1950年，图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，将机器智能定义为“若机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能”。这一测试方法至今仍是衡量AI智能水平的重要标准，例如ChatGPT等大模型均以通过类似测试为目标。图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思考为现代AI发展历程-第一次低谷第一次低谷阶段（1974年-1979年）-项目失败、政府撤资在1974年至1979年间，人工智能领域经历了第一次发展低谷，即“AI之冬”。此前，AI在1960年代迎来了黄金时代，得益于符号主义的推动和冷战时期美国政府的资金支持，AI研究取得了显著成果。然而，由于学术界对AI的预期过于乐观，加之当时计算机算力和存力有限，AI系统未能达到预期效果。特别是机器翻译等领域的失败，导致政府资助减少。1973年，《莱特希尔报告》对AI技术提出严厉批评，随后英国政府、美国DARPA和美国国家科学委员会等机构大幅削减对AI的投资，使得AI研究陷入低谷。3.3.人工智能的历史第二次高潮阶段（1980年-1987年）发展历程-第二次低谷阶段第二次低谷阶段（1987年-1993年）-专家系统遇到瓶颈在1987年至1993年间，人工智能经历了第二次发展低谷。这一阶段的原因主要包括：专家系统（符号主义）在实际应用中遇到能力瓶颈，如应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难等；同时，80年代个人电脑技术革命使得通用PC性能超越AI专用计算机，导致AI硬件市场崩溃。此外，专家系统维护更新复杂且成本高昂，使得市场和用户兴趣减退。最终，战略计算促进会和DARPA等机构削减了对AI的资助，AI研究因此进入第二次低谷阶段。3.人工智能的历史█第三次高潮阶段（1994年-现在）自1994年以来，人工智能进入第三次高潮，神经网络和机器学习复兴，深度学习诞生。大数据和云计算推动AI发展，重要算法和模型如SVM、LSTM、LeNet相继提出。AI在图像和语音识别应用广泛。里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和AlphaGo战胜李世石。GANs和无监督学习推动图片生成领域。Transformer架构改变深度学习方向。OpenAI的GPT系列和生成式AI崛起，多模态AI处理多种媒体。全球大模型竞争激烈，AI技术取得显著进展，对社会产生深远影响。3.人工智能的历史窄人工智能(NarrowAI):也称为弱人工智能,指的是在特定领域或任务上表现出智能人工智能的分类(按智能程度分类人工智能的分类(按智能程度分类)超级人工智能(SuperintelligentAI):指的是在所有领域都远远超过人类智能的系1.从自然环境中感知和解析信息，提炼知识并运用于指挥自身行为的能力，就是“智能”。2.人工智能把人的智能转移到人造的机器中，让机器来具备了感知、思考、决策的能力。3.人工智能从20世纪50年代出现，发展至今，经过了“三起两落”五个阶段。4.人工智能的分类（按智能程度分类）1.人工智能的关键技术智能芯片技术人工智能硬件基础，包括GPU（图形处理单元）、TPU（张量处理单元）等专门为AI计算优化的芯片，能够高效处理大量数据和复杂的算法。智能芯片技术机器学习深度学习基础算法技术深度学习基础算法技术强化学习1.人工智能的关键技术计算机视觉感知技术感知技术语音处理多模态分析推理技术符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。 典型代表：1997年5月，名为“深蓝”的IBM超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这一事件在当时也曾轰动世界，其实本质上，“深蓝”就是符号主义在博弈领域的成果。注：深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑（微处理器每秒钟可以计算2亿步。“深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。行为主义，又称进化主义或控制论学派，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法，思想来源是进化论和控制论。其原理为控制论以及感知——动作型控制系统。该学派认为：智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理，不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。生物智能是自然进化的产物，生物通过与环境及其他生物之间的相互作用，从而发展出越来越强的智能，人工智能也可以沿这个途径发展。 典型代表：著名的研究成果还有波士顿动力机器人和波士顿大狗，以及国内的宇树科技的人型机器人和四足机器狗。工地上监工检测病人体温变身“牧羊犬”放羊工地上监工检测病人体温应急排险收集施工现场的数据按照设置好的路线行走扫描应急排险收集施工现场的数据联结主义，又称仿生学派或生理学派，是一种基于神经网络和网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。连接主义强调智能活动是由大量简单单元通过复杂连接后，并行运行的结果，基本思想是，既然生物智能是由神经网络产生的，那就通过人工方式构造神经网络，再训练人工神经网络产生智能。 典型代表：在人工智能的算法、算力、数据三要素齐备后，连接主义学派就开始大放光彩了。2016年DeepMind公司（AlphaGo）击败围棋冠军李世联结主义：从生物神经网络到人工神经网络符号主义行为主义联结主义联结主义C与八型大模型与AIGC概述DeepSeek推理大模型提示词与提示工程AlGC与GPT(通用大模型的代表)各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。AI的“iPhone时刻”大型语言模型(又称:大语言模型、大模型,英文:LargeLanguageModel,缩写LLM)是在大量语料库上训练的机器学习模型,使用自监督或半监督学习在大量未标记文本上训练数十亿个参数。大模型在语言理解方面表现出非凡的能力,也能够执行从情感分析到数学推理的各种任务。大模型与搜索引擎有着本质的不同:大模型通过理解问题直接给出答案;搜索引擎则是给出你要查询信息的参考链接,答案需要用户查看返回链接的内容并自行进行总结。总之,大模型经过训练,可以执行简单任务,如预测句子中的下一个单词。然而,它们也能够理解人类语言的大部分结构和含义,并具备丰富的常识,能够在训练中“记住”大量的事实。将大模型想象成一个巨大而灵活的大脑,只要它们有足够的数据和处理能力,就可以学会执行各种任务。因此,当与大模型互动时,请记住您正在与一种令人印象深刻的人工智能技术进行交流。“是谁”“什么时候”“是谁”“什么时候”“在哪里”跟跟事实有容易问题容易问题“发生了什么事””为什么”难的问题跟逻辑推理难的问题跟逻辑推理有关的问题“怎么做”核心是两个，一个是理解自然语言，明白人的意图；另一个是产生自然语言的文本，满足人的要求。大语言模型也可按照其生态系统进行层次划分，包括场景层、应用层、功能层、模型层、平台层、算力层和社区层AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）指的是利用人工智能技术自动生成内容的生产方式。这些内容可以是文本、图片、音频、视频甚至3D模型等多种形式。AI模型可大致分为决策式/分析式AI（决策式AI：学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主生成式AI：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已AIGC的核心价值AIGC（AI-GeneratedContent）指利用人工智能技术自动生成的内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后一种新型生成内容的方式。国际上被称为人工智能合成媒体（AI-generatedMedia或Syntheticmedia是通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操作和修改的统称。AI绘画作品出圈、一级投资活跃，2022年AIGC爆发式发展。2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者提交AIGC绘画作品《太空歌剧院》获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖，而参赛者没有绘画基础，通过AI绘图软件MidJourney耗时80个小时创作了该作品。AI绘画技术发展快速，从年初的技艺生疏到目前能够生成专业级别的图像仅过去几个月的时间，目前国外已有StableDiffusionMidjourney等多个成熟的AIGC平台。其中技术领先的AI公司OpenAI当前估值或达290亿美元，StableDiffusion背后的StabilityAI估值也达到10亿美元。文本生成是生成式AI最早应用的领域之一，已经在对话机器人、内容续写、新闻稿撰写、诗歌小说创作等领域具有广泛的应用。对话机器人：包括问答型机器人、闲聊型机器人、任务型机器人、知识图谱型机器人、多轮对话机器人，在智能客服场景中能够显著降低企业人力成本。新闻稿撰写：在全球范围具有广泛的应用，很多新闻机构使用AI生成稿件，尤其是体育、天气、股市交易变动、公司业绩报道等结构性新闻报道。自然语言生成公司AutomatedInsights仅在2014年就产生了10亿篇新闻文章，每秒可撰写多达2000篇新闻报道，用户包括雅虎、美联社等。内容续写：基于给定的文本续写新的内容，续写的内容包括文学创作、商业写作、教学内容等，典型应用有Google推出的Wordcraft、OpenAI推出的GPT-3等。Wordcraft:2021年由谷歌推出，作者和AI以对话的形式共同编辑故事，支持续写、扩写、改写、生成大纲等功能，能够极大提升写作效率，激发创作者灵感。文学创作：2017年微软研发的AI“小冰”出版了人类历史上第一部人工智能诗集《阳光失了玻璃窗》，其中包含139首现代诗；2018年，AI创作的小说《1TheRoad》出版；2022年谷歌子公司DeepMind发布剧本写作AIDramatron，能够从一句话表述的戏剧冲突中生成剧本标题、角色、场景、对话；越来越多的AI文学创作平台进入公众视野，AI创作的内容包括剧本、诗歌、小说、对联等等。AIGC的使用方法用户可以自行选择使用市面上已有的AIGC工具，在使用AIGC工具之前，需要去对应的平台或者网站注册才能使用。用户可以通过计算机、手机或其他设备打开AIGC的应用平台，并进行注册或登录操作。需要注意的是，不同的AIGC平台可能具有不同的使用方式和功能特点。用户在使用AIGC时，需要根据自己的需求和实际情况选择合适的平台，并了解其使用方法和功能特点。在AIGC的主界面，用户可以在文本框中输入问题或对话内容，并单击发送按钮进行发送。AIGC会分析用户输入的内容，然后生成回答或建议，并将其显示在对话框中。除了简单的提问，用户还可以与AIGC进行更深入的对话。用户可以输入一个或几个完整的句子，然后AIGC会根据上下文和语义进行回应。这种对话方式使用户可以与AIGC进行自然而流畅的交流，就像两个人在交谈一样。AIGC能够保存先前的对话记录，并在此基础上生成新的回应。这意味着用户可以和AIGC逐步深入地探讨一个问题，不断获得新的信息和视角。当用户的问题不够清晰或不够具体时，AIGC会进一步追问用户以获取更多信息。用户可以根据AIGC的追问进行补充说明，以便AIGC能够更好地理解问题并给出准确的回答。例如，如果用户AIGC会自动保存与用户的对话历史记录，用户可以通过查看历史记录来回顾以往的对话内容。这有助于用户了解之前的问题和回答，避免重复提问。此外，查看历史记录还可以帮助用户更好地理解对话的上下文，从而更好地参与到对话中。为了方便用户查看历史记录，DeepseekDeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。AI+国产+免费+开源+强大等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中自然语言处理：DeepSeek可以进行语言翻译、文本摘要、情感分析和命名实体识别等任务智能对话：能与用户进行智能对话，理解用户的意图和情感，并给出相应的回答代码生成和辅助：DeepSeek-Coder-V2支持338种编程语言，可以生成代码、解释代码含义、修复代码错误等问答系统：回答用户提出的各种问题，包括常识、专业、历史和科技等领域内容创作：根据用户提供的关键词和主题，自动生成相关的文章和内容智能客服：代替人工客服，回答用户的咨询和问题，提高客服效率和质量多模态交互：处理图像、音频等多种数据形式，适用于智能助手和移动应用等场景数学和推理任务：在数学计算和复杂推理任务方面表现出色信息推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的内容和信息概率预测概率预测（快速反应模型，如ChatGPT4o）链式推理(慢速思考模型，如OpenAIo1)性能表现慢速思考，算力成本高理基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能的答案基于链式思维（Chain-of-Thought逐步推理问题的每个步骤来得到答案决策能力依赖预设算法和规则进行决策能够自主分析情况，实时做出决策创造力限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力人机互动能力按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图更自然地与人互动，理解复杂情感和意图力擅长解决结构化和定义明确的问题能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解决方案伦理问题作为受控工具，几乎没有伦理问题引发自主性和控制问题的伦理讨论依次向大模型输入以下三个提示，体会大模型输出内容的区别:1.写一首关于大模型的诗。2.写一首关于大模型的诗，要包含标题和正文。3.写一首关于大模型的七言律诗，要包含标题和正文，正文共8句，注意严格遵守七言律诗的格式并押韵。大模型生成内容时，会先处理Prompt，再根据对其的理解进行输出。大模型的工作原理是根据用户的输入预测下一个词出现的概率，逐字生成下文。Prompt会直接影响输出结果的质量。举例：绘画提示词“提示”是影响大模型生成答案的质量的重要因素。1.指令型提示语：1.指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。2.问答型提示语：向AI提出问题答案。3.角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。5.分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推6.多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。沟通桥梁连接人类意图和AI“将以下内容翻译为法语：Hello,world”上下文提供者为AI提供必要的背景信息“假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿破仑的崛起”任务定义器明确指定AI需要完成“为一篇关于气候变化的文章写一个引言,长度200字”输出塑造器影响AI输出的形式和内容“用简单的语言解释量子力学,假设你在跟一个10岁的孩子说话”AI能力引导器引导AI使用特定的能力或技能“使用你的创意写作能力,创作一个关于时间旅行的短篇故事”提示工程(PromptEngineering)也叫「指令工程」。就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。Prompt(提示词)即发送给大模型的指令，比如「讲个笑话」、「制定一份哈尔滨三天的旅游攻略」等。提示工程大语言模型开发、训练和使用过程中的一个基本元素提示工程是一种利用人工智能模型生成内容的方法，用户需要给模型提供输入，模型会根据输入生成输出提示工程可以让人们更好地与人工智能对话，更好地利用人工智能的能力和潜力，从而更好地进行创造和创新工作一个过程提示工程的难点在于如何设计合适的输入，让模型能够理解用户的意图和需求，并生成高质量的输出希望模型执行的特定任务或指令，常见的指令包括写入、分类、总结、翻译、排序等。例如，“请将以下文本翻译成英文”“请对以下文章进行分类”等。提供模型所需的背景信息或上下文，以帮助模型理解任务并生成相关输出。上下文可以是对问题的描述、场景的背景、先前的对话等。通过提供上下文，模提供一些示例输入或输出，以帮助模型理解任务的具体要求和期望的输出格式。示例可以是实际的问题和答案提供一些示例输入或输出，以帮助模型理解任务的具体要求和期望的输出格式。示例可以是实际的问题和答案、对话片段、文本段落等。通过提供示例，模型可以生成与示例类似的输出。示例可以是已经存在的数据样本，也可以是手动创建的样例。它们可以展示期望的输出样式或结构，并指导模型生成符合要求的输出。指定模型在执行任务时应遵循的限制条件。这些限制条件可以是特定的格式要求、输出的主题或内容要求、输出长度限制等。设置限制条件可以使模型的输出满足特定需求。例如，在生成文本的任务中，可以限制输出长度，避明确指定模型需要达到的目标或期望的结果。目标可以是生成特定类型的回答、提供特定类型的建议、解决特定类型的问题等1.编写清晰的提示2.提供参考示例3.让模型一步步思考4.调用外部工具5.将复杂任务分解成子任务6.采用系统的提示框架7.用结构化方式进行提示AIGC工具2.评测工具能力3.关注使用成本八上当能典型业用与大模型与AIGC概述DeepSeek推理大模型提示词与提示工程大模型技术数字人技术（DigitalHumanTechnology）是一种结合人工智能、计算机图形学、语音合成、自然语言处理（NLP）等多领域技术的综合应用，旨在创造高度拟人化、可交互的虚拟角色。这些数字人能够模拟人类的外貌、表情、动作和语言，并在特定场景中替代或辅助人类完成工作，是元宇宙、虚拟现实（VR）和人工智能领域的前沿研究方向。浙江公安来了新同事！“浙小荷”“浙小安”为你服务_腾讯新闻()浙江公安多了两名特别的同事——“数字警察”主播，一个名叫浙小荷，另一个名叫浙他们走上社交媒体，24小时不知疲倦地给大家报路况、宣传反诈知识。数字警察-“AI知产警官小西”杭州市西湖区作为国家知识产权强县试点，联合浙江警察学院研发了“AI知产警官小西”，旨在提升服务范围和响应企业需求。通过分析知识产权案件经验，构建知识库供“小西”深度学习，以便快速提供侵权线索给民警，有效打击侵权行为。24年4月，借助“小西”，西湖公安破获跨省童装侵权案，抓获21人，查获大量童装和商标，保护了企业权益。需求：一套智慧公安科创方案，包括智能化警校培训，节约教学时间与警力成本、AI写作协助案件处理、智能外呼、大屏数字人宣传党史党建、24小时数字人警察主播等。解决方案：建立一套专属的播报声音模型：选取优质的播报人员声音，通过声音模型训练，多音字、生僻字配置，完成声音克隆。建立一套视频合成平台：将编辑好的内容文字输入，即可选择采用专属的播报声音模型配合基础服务人员形象播报材料的视频。通过2.5通过2.5D真人形象克隆技术和声音克隆技术实现：只需将编辑好的内容文字输入，即可选择采用专属的播报声音、配合服务人员的形象，生成播报材料的视频，让培训视频近日,慈溪凌晨3时许发生一起入户盗窃案。接到报案后,侦查民警第一时间通过多维数据研判,确定犯罪嫌疑人身份,用时5小时将其抓获,并追回群众被盗财物。如此高效处置得益于慈溪公安智慧警务联合实验室。科学布建前端感知网络,夯实算力、算法、数据、组件等基础支撑能力,梳理、融合、应用警务数据,为全警大数据分析研判和实战运用提供精准数据资源库。自运行以来,数据库不仅实现了对海量信息的高效整合,还通过利用智能分析引擎,实现了对海量视频、图片的大数据智能分析、智能检索、关联分析、多轨碰撞,为民警提供了多维数据,实现了第一时间感知、第一时间预警、第一时间调度,做到了全域全链服务警务实战和社会治理。准确性、要素完整性监测,建立审核机制,形成成效统计:利用AI大模型技术全面纵深推进打击整治网络谣言专项行动,查处网络谣言384起,处理造谣传谣人员530余人,清理谣言信息53000余条,关停账号5000余个。案例:2023年上海浦东海滩女童走失事件,AI大模型助力追踪查处造谣团伙。AI社区构建:利用监控系统、智能门禁、人脸识别等数据,建立“一人一档”。警力分配与预警:实现毫秒级响应的警力分配,精准预判化解潜在风险。“Young智”AI助手,用于提升窗口服务水平。:梳理户籍业务办理须知、人口类政策文件,提升服务效率。服务成效:累计服务群众5300余人次,缩短业务办理时间。基于图神经网络的关联分析引擎,DeepSeek基于图神经网络的关联分析引擎,DeepSeek大模型可实时挖掘警情业/轨迹)、历史案件特征与实时监控视频,模型能在30秒刑事侦查知识库采用Neo4j图数据库构建,存储超过5000万个实体节点与20亿条关化学习能力,系统可通过多跳推理(最多5层)发现隐蔽关联。例部署时序神经网络(LSTM+Transformer)保场景中,模型可提前72小时预测热点区域人流峰值,准确率达92%。通过部署边缘安保工作:数据碰撞,提升精度开发数据立方体分析工具,支持对10亿级条目进行多维度交叉分析。在大型活动安保中,系统通过比对人脸库、电子票务数据与热力分