AI在治安管理中的应用

20XX/XX/XXAI在治安管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI治安管理的发展背景与战略价值02

AI治安管理的技术架构体系03

智能视频监控与异常行为识别04

犯罪预测与警力资源优化05

案件侦查与智能决策支持CONTENTS目录06

智慧执法与协同作战体系07

AI治安管理的挑战与风险防控08

典型案例与实践成效分析09

未来发展趋势与展望AI治安管理的发展背景与战略价值01双重驱动：智慧警务的时代背景在数字化转型浪潮与公共安全需求升级的双重驱动下，智慧警务已成为提升警务效能、构建平安社会的核心引擎。人工智能、物联网、大数据等技术的深度融合，推动智慧警务从单点功能突破向全场景智能化演进。传统警务模式的挑战传统警务模式受限于人力与技术瓶颈，存在信息处理效率低、风险预判能力弱、资源配置粗放等问题。例如，基层公安机关常面临警力不足与案件数量日益增多的矛盾，导致部分案件办理程序存在瑕疵或实体处理失当。公共安全形势的新特点人口增长和城市化进程加快使公共安全风险因素更复杂，如2019年印度尼西亚雅加达洪水造成数百人死亡；网络安全威胁日益严峻，2017年“WannaCry”勒索软件攻击影响全球数百万台计算机，造成数十亿美元损失。AI赋能：公共安全治理的新机遇AI技术为解决公共安全挑战提供新机遇，如我国某城市利用人脸识别技术抓获犯罪嫌疑人超万人；AI在灾害预警领域，能提前数秒至数十秒发出地震预警，中国地震局数据显示成功预警多起地震，减少了人员伤亡。数字化转型与公共安全需求升级从被动响应到主动防控的范式变革传统警务模式的局限性

传统警务依赖案发后响应与调查，存在滞后性，面临警力不足与案件数量增多的矛盾，如基层公安机关常出现单人调查取证、程序瑕疵等问题，难以满足动态治安需求。AI驱动的预测性警务核心逻辑

基于机器学习与大数据分析，识别犯罪时空规律及潜在关联因子，构建“预测-预防-响应”闭环。例如，通过分析历史案件数据预测高发案区域与时间段，实现警力精准投放，将公共安全治理从事后处置推向风险管控。主动防控的技术支撑与实践成效

多模态感知设备与AI算法结合，实现异常行为实时识别与预警。如深圳光明区通过智能视频巡逻系统，2024年预警异常肢体行为70万余次，1.4万余起潜在打架斗殴苗头止于未发，辖区刑事治安警情同比下降23%，推动治安防控向“事前预防、止于未发”转型。AI赋能治安管理的核心战略价值推动警务模式从被动响应向主动防控转型AI技术通过对历史案件数据、实时监控信息等多源数据的分析，能够识别犯罪活动的时空规律性及潜在关联因子，实现从传统“反应式”警务向“先见式”治理的范式转变，变事后处置为事前预防。显著提升警务工作效能与精准度借助机器学习与深度学习算法，AI能对海量异构警务数据进行实时分析与关联挖掘，深度洞察治安态势。例如，智能视频分析系统可对公共空间进行行为分析，预警响应速度提升至秒级，案件侦查效率大幅提高。优化资源配置，实现成本效益最大化AI驱动的预测模型能够精准预测犯罪高发区域与时间段，为警力部署提供科学依据，避免盲目巡逻，减少人力与物力消耗。如深圳光明区应用智能视频巡逻后，2024年刑事治安警情同比下降23%，实现了有限公共安全预算的效益最大化。重塑社会安全感知，增强公众安全感与信任度当AI赋能的预防性措施有效降低社区犯罪率，如深圳盐田区智能巡逻使覆盖区域打架斗殴警情“零发生”，将直接增强市民的安全感与对警务工作的信任度，形成积极的社会心理循环，提升整体社会治理水平。AI治安管理的技术架构体系02治安防控数据采集部署智能摄像头、毫米波雷达、声纹传感器等设备，聚焦治安防控，可识别异常行为、车辆轨迹及环境声响，实现对打架斗殴、盗窃等行为的实时监测。自然灾害监测数据采集通过气象站、水位传感器、地质灾害监测仪等设备，实时捕捉自然灾害数据，为灾害预警和应急响应提供基础信息，提升对地震、洪水等灾害的感知能力。工业安全隐患监测数据采集利用气体泄漏监测装置、设备振动分析仪等，针对工业安全场景，预警危化品泄漏、设备故障等隐患，保障工业生产安全。前端智能预处理技术应用前端智能预处理技术通过轻量化AI芯片实现数据初步筛选，仅上传高价值信息，降低带宽占用，提高数据传输和处理效率。感知层：多模态数据采集网络网络层：高速安全通信保障01多网络融合确保极端场景通信5G、Wi-Fi6与卫星通信深度融合，保障地面网络瘫痪时仍能实现秒级数据回传，确保极端情况下指挥链路不中断。02量子加密守护指令传输安全采用量子加密通信技术，对警务指令下达过程进行全程加密保护，有效防范传输过程中的信息泄露与篡改风险。03自组网设备构建无信号区域临时网络在无信号覆盖区域，通过自组网设备快速形成临时通信网络，为应急指挥、现场勘查等任务提供关键网络支撑。平台层：数据中台与AI中台协同

01数据中台：打破数据孤岛，实现安全共享数据中台通过联邦学习、隐私计算等技术，整合人口、交通、医疗等跨部门数据，构建人口、案件、地理信息等主题数据库。例如，实现数据在加密状态下联合建模，既保护隐私又提升分析准确性，为警务决策提供全景视图。

02AI中台：提供核心智能能力，支持模型协同AI中台集成深度学习、知识图谱、自然语言处理等算法，提供智能研判、风险预测、决策优化等能力。支持行业大模型与场景小模型协同训练，提升模型泛化能力，为各类警务应用提供强大算法支撑。

03数据与AI中台协同：构建智慧警务“大脑”数据中台为AI中台提供高质量、多维度的“燃料”，AI中台则对数据进行深度挖掘与智能分析，形成从数据采集、处理到智能决策的完整闭环。二者协同运作，使平台层成为智慧警务的“大脑”，支撑警务场景的智能化响应与高效决策。应用层：警务实战功能模块

风险监测预警模块通过多模态传感器网络与AI算法，实时感知治安、自然灾害、工业安全等领域风险。如智能摄像头结合行为分析算法识别打架斗殴等异常行为，响应延迟小于100毫秒；AI模型整合气象、地质等数据实现灾害分级预警，将响应时间从小时级缩短至分钟级。

应急指挥调度模块构建“监测-预警-处置-复盘”全链条机制，整合公安、消防、医疗等跨部门资源，自动派发工单并跟踪处置进度。例如，应急指挥平台可模拟灾害扩散路径，生成疏散方案与资源调配计划；移动警务终端支持一线民警实时接收指令，AR眼镜实现现场信息可视化。

案件侦查分析模块AI技术贯穿线索挖掘、证据分析、嫌疑人追踪全流程。利用知识图谱构建案件关联网络，自动识别潜在线索；图像识别算法精准匹配嫌疑人特征；大数据分析还原作案轨迹。联邦学习机制支持跨区域数据联合训练，提升模型适应性，辅助制定抓捕策略。

资源智能调度模块依托AI中台智能预测模型，根据实时需求动态分配警力、装备与物资。在治安领域，分析历史案件数据预测高发案区域与时间段，优化巡逻路线；在交通管理领域，实时监测车流密度并动态调整信号灯配时，缓解拥堵，提升响应效率与资源利用效能。智能视频监控与异常行为识别03智能视频分析技术现状与优势

技术现状：多模态融合与智能升级当前智能视频分析技术已从单一视觉感知向多模态融合认知转变，结合计算机视觉、深度学习、边缘计算等，实现从“事后追溯”向“事中干预”和“事前预警”的跨越。如2026年公共安全AI监控技术已能解析城市交通流、识别人群异常聚集微观动力学特征，甚至通过微表情分析预判潜在公共安全风险。

核心优势：实时性与精准识别AI视频分析技术可24小时不间断实时监控，自动识别特定物体、人脸、车辆等，准确率高达99%以上，能快速捕捉异常行为并触发警报。例如，智能摄像头结合行为分析算法可识别打架斗殴、盗窃等异常行为，边缘计算节点支持本地化分析，响应延迟小于100毫秒。

应用价值：提升效能与主动防控通过智能视频巡逻等模式，有效弥补传统人工巡逻警力投入大、覆盖率低、实效性差的短板。如深圳市光明区应用智能视频巡逻系统，2024年累计取得战果1.5万余起，抓获现案嫌疑人873人，智能预警异常肢体行为70万余次，推动刑事治安警情同比下降23%。核心算法技术支撑基于深度学习的人体关键点检测（如OpenPose模型）与姿态分析算法，结合时间序列分析（如LSTM），实现对打架斗殴、异常奔跑、人群聚集等行为的实时识别。边缘计算技术确保本地化分析响应延迟小于100毫秒。公共区域安全防控在交通枢纽、商业街区等场所，智能视频监控系统通过行为分析算法识别盗窃、猥亵等犯罪前兆行为。深圳光明区应用智能视频巡逻系统后，2024年刑事治安警情同比下降23%，1.4万余起潜在打架斗殴苗头止于未发。特殊场景精准监测娱乐场所部署声纹与视频融合分析系统，自动识别酒后冲突、暴力倾向行为；校园及社区通过异常姿态识别，预警学生欺凌、高空抛物等风险。盐田公安AI系统曾10秒内预警摊位争执，及时介入避免升级为斗殴。城市治理事件预警通过多模态传感器融合，识别施工安全违规（如未佩戴安全帽）、危险区域逗留（如河边独自玩水）等非犯罪类安全隐患。盐田派出所曾通过视频巡逻发现地下通道积水风险，通报应急部门及时处置。异常行为识别算法与应用场景智能视频巡逻系统实践案例

深圳光明区：智能视频巡逻降警情深圳光明区依托7900余个一类点、27000余个二类点、近4000路三类点视频监控，设立人工“全量巡逻岗”和“主题巡逻岗”，后引入AI人工智能算法开展智能巡逻。运行以来，累计取得战果1.5万余起，抓获现案嫌疑人873人，智能预警异常肢体行为70万余次，1.4万余起潜在打架斗殴苗头止于未发，智能监控覆盖区域内实现打架斗殴警情“零发生”，推动2024年光明刑事治安警情同比下降23%。

深圳盐田区：“机器巡逻+人工复核”提升效能盐田公安组建70余人专业视频巡逻队伍，2024年6月导入AI人工智能算法，通过“机器巡逻+人工复核”模式开展智能巡逻。2024年7月12日，AI预警沙头角官路吓村口两名男子因摊位争执，警力及时介入化解矛盾，未发展为打架斗殴事件。视频巡逻还服务城市治理，如发现梧桐山大道地下人行通道积水等安全隐患并通报处置。

智能视频巡逻“打架克星”模型获奖深圳光明区智能视频巡逻“打架克星”预警模型在2025年全国公安基层技术革新专项活动中荣获三等奖，无人机智能视频巡逻荣获南都街坊口碑榜“民生实事优秀案例”，体现了智能视频巡逻系统在治安防控实践中的显著成效和广泛认可。犯罪预测与警力资源优化04多源异构数据融合技术整合结构化的犯罪记录、人口数据、非结构化的监控视频、半结构化的案件卷宗等多模态数据，构建理解社区动态复杂性的"信息拼图"，揭示犯罪与社会环境、经济因素、人类活动节奏之间的深层关联。时空序列分析与机器学习算法运用时间序列分析（如LSTM）捕捉犯罪活动的时间规律性，结合空间统计、随机森林、梯度提升树（如XGBoost）等机器学习算法处理复杂特征交互，识别犯罪模式并预测高发区域与时间段。深度学习模型的特征提取与模式识别采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从监控视频等数据中自动提取图像特征，识别潜在的暴力行为或可疑物品；利用图神经网络（GNN）分析犯罪网络或帮派联系等实体间复杂关系。联邦学习与隐私计算的数据安全机制通过联邦学习允许各数据持有方在不交换原始数据的前提下共同训练AI模型，结合隐私计算（如安全多方计算、同态加密）技术，确保在数据融合计算过程中原始信息不被泄露，实现数据"可用不可见"。犯罪热点预测模型技术原理时空序列分析与风险热力图

时空序列分析：从历史数据到未来趋势基于机器学习与深度学习算法，对历史案件数据、人口流动、气象等多源数据进行深度挖掘，识别犯罪活动的时空规律性及潜在关联因子，预测高发案区域与时间段，为警务决策提供科学依据。

风险热力图：可视化呈现治安态势AI系统生成区域风险热力图，直观展示不同区域的犯罪风险等级，辅助警力部署与巡逻路线优化，提升治安防控的精准性与主动性。

预测模型：从传统统计到深度学习融合时空预测模型经历从传统统计学方法（如热点图、接近重复理论）到机器学习（如随机森林），再到深度学习与集成学习融合的演进，不断提升犯罪热点预测的准确性与泛化能力。

实战应用：提升警务效能的关键工具通过分析历史案件数据预测高发案区域与时间段，优化巡逻路线，使警力投放更加科学高效，推动警务模式从“被动响应”向“主动防控”转型。警力动态调度与资源配置优化

犯罪热点预测驱动警力精准投放基于历史案件数据、人口流动、气象等多源信息，利用机器学习算法构建时空预测模型，生成犯罪热点热力图。如某市通过AI预测模型提前锁定高发案区域与时段，指导警力动态调整巡逻路线，使刑事治安发案同比下降12.7%。

智能决策支持提升资源调配效率AI中台集成运筹优化算法，实时分析警情态势、警力分布及装备状态，自动生成资源调配方案。例如在应急指挥中，系统可模拟灾害扩散路径，快速计算最优警力、装备与物资调度计划，将响应时间从小时级缩短至分钟级。

人机协同模式实现效能最大化AI系统承担数据筛选、初步研判和方案生成等任务，警务人员基于专业经验进行决策与执行。如深圳盐田公安采用“机器巡逻+人工复核”模式，AI智能预警异常行为后，指挥中心迅速调度警力介入，2024年辖区打架斗殴警情“零发生”，刑事治安警情同比下降23%。

跨部门协同作战与资源共享机制通过“平台+终端”联动，整合公安、消防、医疗等跨部门资源，实现信息实时共享与协同处置。应急指挥平台自动派发工单并跟踪处置进度，移动警务终端支持一线民警实时查询数据、接收指令，提升多部门联合行动效率。美国洛杉矶警察局实时犯罪预警系统洛杉矶警局与数据分析公司Palantir合作建立实时犯罪预警中心，通过分析历史案件数据、监控摄像头画面及社交媒体信息，生成“犯罪预测电子地图”，每日向巡警推送高风险区域，辅助警力部署，旨在实现犯罪的事前预防。美国芝加哥大学犯罪预测模型芝加哥大学研究团队开发人工智能模型，利用2014年至2016年的犯罪数据，将城市划分为边长约300米的方格，可提前一周预测最有可能发生犯罪行为的方格区域，为警方资源调配提供数据支持。英国“谋杀预测”计划英国政府着手开发系统，试图利用海量个人数据（包括医疗、教育等非犯罪数据）精准识别“最有可能成为杀手”的人，旨在通过算法介入进行犯罪预防，但该计划因涉及隐私和“无罪推定”原则引发广泛争议。中国深圳盐田区AI智能巡逻深圳盐田公安导入AI人工智能算法开展智能巡逻，采用“机器巡逻+人工复核”模式，对公共区域异常行为（如打架斗殴苗头）实时预警。2024年，智能监控覆盖区域内打架斗殴警情“零发生”，推动辖区刑事治安警情同比下降23%。国内外预测警务应用案例案件侦查与智能决策支持05知识图谱构建与线索关联分析

多源异构数据整合：打破信息孤岛知识图谱通过联邦学习、隐私计算等技术，整合人口、案件、地理信息等多源异构数据，构建统一知识图谱，支撑多维度关联查询，为警务决策提供全景视图，实现跨部门、跨层级数据的安全共享与关联分析。

案件实体关系建模：构建犯罪关联网络利用知识图谱技术，将犯罪嫌疑人、受害人、作案工具、时间、地点等案件实体及其关系进行结构化表示，自动识别潜在线索，构建案件关联网络，帮助执法人员快速理解案件背景和关联方，拓宽破案思路。

串并案智能分析：提升侦查效率基于知识图谱的相似案件匹配与串并分析，能够自动挖掘不同案件之间的潜在联系，如作案手法、嫌疑人特征等，辅助警方制定抓捕策略，实现“一案破多案”，显著提升案件侦查的效率和准确性。

图神经网络应用：挖掘复杂犯罪网络图神经网络（GNN）特别适合分析实体间复杂关系，如犯罪网络或帮派联系。通过对犯罪相关实体及其关系的深度挖掘，能够揭示隐藏的犯罪组织架构和活动规律，为打击有组织犯罪提供有力支持。生物特征识别与快速比对多模态生物特征融合技术整合人脸识别、指纹识别、虹膜识别等多种生物特征，构建多模态身份认证体系，提升复杂场景下身份核验的准确性和鲁棒性，例如在出入境管理、重点人员管控中实现高精度身份确认。秒级比对与跨库检索能力基于深度学习算法，实现生物特征的秒级比对，支持千万级人口库的快速检索。如AI生物特征比对系统可在1秒内完成人脸与数据库中目标的匹配，为案件侦查、嫌疑人追踪提供关键技术支撑。动态场景下的实时识别应用通过前端智能设备与边缘计算技术，在动态人群、复杂光照等场景下实现生物特征的实时采集与识别。例如在大型活动安保中，对重点人员进行动态布控，一旦出现即时预警，响应延迟可控制在100毫秒以内。跨区域协同与数据安全保障依托联邦学习、隐私计算等技术，在保护个人隐私的前提下实现跨区域生物特征数据的协同比对。如不同省市公安机关可在不共享原始数据的情况下联合训练模型，提升跨区域犯罪打击能力，同时严格遵循《个人信息保护法》等法规要求。AI辅助治安案件办理流程

智能证据采集与预处理AI技术可自动识别监控视频中的人脸、车辆、行为等关键信息，结构化处理案件卷宗，实现证据的快速提取与分类，减少人工操作失误。

智能笔录生成与合规校验基于自然语言处理技术，AI可辅助生成询问笔录，并自动校验笔录制作是否符合法定程序，如确保询问人员不少于二人等规定，提升笔录规范性。

案件线索关联与串并分析利用知识图谱技术，AI能整合多源案件数据，构建线索关联网络，自动识别潜在串并案可能，为侦查提供方向指引，提高破案效率。

智能辅助决策与文书生成AI通过分析案件要素和法律条文，为办案人员提供处罚建议，并自动生成标准化法律文书，如处罚决定书等，缩短案件办理周期。智慧执法与协同作战体系06“监控+AI”赋能非接触式执法

实时监控与异常行为智能预警通过高清摄像头与AI算法结合，对违规停车、占道经营、人群聚集等异常情况进行实时监测，触发预警机制，实现快速响应处理，有效预防违法犯罪和公共安全事件。

智能识别与非接触式证据固定AI技术自动识别车牌、人脸、行为模式等关键信息，远程监控并固定证据，减少执法人员与公众直接接触，尤其在疫情期间，既保障执法效率，又降低交叉感染风险。

人性化执法与执法透明度提升AI执法系统采取“先提醒，后处罚”的人性化方式，执法过程全记录，所有监控数据和分析结果可存档作为依据，增加执法透明度和公信力，向社会传递执法温情。

典型应用案例与成效杭州拱墅区综合执法驾驶舱、萧山区AI自治系统等案例，通过“监控+AI”模式，自动识别乱扔垃圾、违章停车等行为，派遣执法人员处理，显著提升城市管理精细化水平。跨部门协同指挥平台建设平台架构设计：云边端协同与数据融合构建“感知-网络-平台-应用”四层协同架构，整合公安、消防、医疗等多部门数据，通过联邦学习与隐私计算实现跨域数据“可用不可见”，支撑全域风险实时感知与智能决策。智能调度系统：资源优化与快速响应基于运筹优化算法与强化学习模型，动态调配警力、装备与物资，实现应急资源精准投放。例如，西安应急指挥平台整合多部门资源，自动派发工单并跟踪处置进度，响应时间缩短至分钟级。实战应用场景：从单一处置到全域联动覆盖治安防控、应急管理、服务群众等全场景，如深圳“五位一体”巡逻防控体系通过步巡、车巡、视频巡、空中巡、智能巡协同，2024年刑事治安警情同比下降23%，实现风险“早发现、早介入、早制止”。应急管理全链条智能化01全链条机制构建：监测-预警-处置-复盘AI+智慧警务应急管理系统构建“监测-预警-处置-复盘”完整闭环，整合气象、地质、交通等多源数据，实现灾害从发现到善后的全流程智能化响应与持续优化。02灾害分级预警：响应时间从小时级缩短至分钟级基于AI模型对多源数据的实时分析，应急管理系统可实现灾害分级预警，将传统小时级响应时间大幅缩短至分钟级，为灾害应对争取宝贵时间。03智能决策支持：模拟扩散路径与资源调配应急指挥平台利用AI技术模拟灾害扩散路径，自动生成科学疏散方案与资源调配计划，辅助指挥人员快速决策，提升应急处置效率与精准度。04事后复盘优化：模型参数迭代与能力提升处置结束后，AI系统自动分析过程数据，总结经验教训，优化模型参数，持续提升未来灾害应对能力，形成应急管理的良性循环与自我进化。AI治安管理的挑战与风险防控07数据安全与隐私保护策略

技术层面：隐私计算与数据脱敏采用联邦学习、安全多方计算等技术，实现数据"可用不可见"，确保跨部门数据共享时原始信息不泄露。在数据源头进行脱敏处理，如端侧AI芯片内置隐私计算模块，对敏感信息加密或替换。管理层面：全生命周期数据治理构建覆盖数据采集、传输、存储、处理及销毁的全生命周期标准体系，明确数据分类分级管理要求。建立数据访问控制机制，严格限制权限，确保数据使用可追溯、可审计。法规层面：合规框架与标准建设严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，制定AI警务应用的专项合规指引。推动行业标准建设，如《智能视频监控报警系统技术要求》，规范数据安全与隐私保护措施。伦理层面：算法透明与公众监督提升算法透明度与可解释性，建立公众可理解的AI决策逻辑说明机制。鼓励跨学科合作与公众参与算法监督，定期评估并修正可能存在的偏见，确保技术应用的公平性与正当性。算法偏见与公平性治理算法偏见的成因与表现算法偏见可能源于训练数据中隐含的历史不公，如少数族裔犯罪率的历史数据可能导致系统对特定群体的过度预警；也可能来自算法设计逻辑或社会偏见，导致“幻觉性”结论，影响执法公正性。公平性治理的技术路径采用联邦学习、隐私计算等技术，在保障数据隐私的同时促进跨部门数据协同，减少数据孤岛导致的片面性；通过算法审计与可解释性技术，识别并修正模型中的偏见因子，确保决策过程透明。制度规范与伦理框架构建建立AI警务应用的法律法规与行业标准，明确数据采集、模型训练、结果应用的合规边界；加强伦理审查，在犯罪预测、风险评估等场景中嵌入“比例原则”，平衡安全需求与公民权利。多元参与的监督与反馈机制构建“政府-企业-科研机构-公众”协同治理生态，鼓励公众参与算法监督，建立异议申诉渠道；定期评估AI系统对不同群体的影响，动态优化模型参数，防止结构性不公。技术标准与伦理规范构建技术标准体系的核心内容构建覆盖数据采集、传输、存储、处理及销毁全生命周期的标准化体系，明确智能视频监控、行为识别等技术的性能指标与接口规范，如《智能视频监控报警系统技术要求》，确保系统兼容性与可靠性。数据安全与隐私保护框架严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》，采用联邦学习、隐私计算、差分隐私等技术实现数据"可用不可见"，在视频分析、犯罪预测等应用中对敏感信息进行脱敏处理，筑牢隐私安全红线。算法公平性与透明性保障建立算法偏见检测与修正机制，定期评估模型对不同群体的影响，避免因历史数据偏见导致执法不公；推动算法决策过程的可解释性研究，确保AI辅助决策的逻辑清晰、可追溯，增强公众信任。伦理审查与责任追溯机制设立跨学科伦理审查委员会，对AI治安应用项目进行事前评估与事中监督；明确AI系统开发者、使用者的责任边界，建立健全技术应用的问责制度，确保在合法合规框架内提升警务效能。典型案例与实践成效分析08国内智慧警务建设案例深圳光明区智能视频巡逻系统

深圳光明区依托7900余个一类点、27000余个二类点、近4000路三类点视频监控，设立人工“全量巡逻岗”和“主题巡逻岗”，并引入AI人工智能算法开展智能巡逻，通过“机器巡逻+人工复核”模式，累计取得战果1.5万余起，抓获现案嫌疑人873人，智能预警异常肢体行为70万余次，1.4万余起潜在打架斗殴苗头止于未发，推动2024年光明刑事治安警情同比下降23%。深圳盐田区“五位一体”巡逻防控体系

盐田公安组建70余人专业视频巡逻队伍，2024年6月导入AI人工智能算法，形成“机器巡逻+人工复核”智能巡逻模式。2024年7月成功预警并及时处置沙头角官路吓村口因摊位争执引发的潜在打架事件；视频巡逻还服务城市治理，如发现梧桐山大道地下人行通道积水隐患并通报处置，推动公共安全治理模式向“事前预防、止于未发”转型。西安市“新质战斗力”提升计划

2026年，西安市深入挖掘无人机、具身机器人、AI智能体等新技术在警务实战中的应用场景，加强数据资源汇集分析。2025年，西安市公安机关共处理各类警情340余万起，破获刑事案件2万余起，办结治安案件6.9万余起，刑事、治安发案同比分别下降12.7%和10.7%，其中刑事发案创近10年新低，道路交通精细化治理成效显著，事故起数、死亡人数等指标全面下降。犯罪率