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大模型+Agent技术正在重塑智慧公安防控体系，实现从被动响应到主动预防的跨越式升级。

核心内容：
1. 政策、社会安全形势和技术突破三大驱动力推动智慧公安建设
2. 全息立体防控体系的"感知-分析-决策-执行"四层架构设计
3. 大模型与智能体技术在风险预测、资源优化和快速响应中的创新应用

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、建设背景与驱动

1.1 政策驱动

随着国家治理体系和治理能力现代化的深入推进，党中央、国务院高度重视平安中国建设和智慧公安发展。《"十四五"国家信息化规划》明确提出要构建数字化、智能化的社会治安防控体系。《关于加强新时代公安工作的意见》强调要运用大数据、人工智能等现代科技手段提升公安工作质效。

近年来，公安部相继出台了《公安大数据建设指导意见》、《公安信息化发展规划》等政策文件，为构建全息立体防控体系提供了明确的政策支撑和发展方向。

1.2 社会安全形势变化

随着社会经济的快速发展，新型犯罪形式（如网络犯罪、跨境犯罪、经济犯罪等）层出不穷，呈现出智能化、隐蔽化、跨区域等特点。传统公安防控体系在应对复杂、多变的安全威胁时，存在信息孤岛、响应滞后、资源整合不足等问题，亟需引入新技术以提升防控效能。

1.3 技术驱动

大模型（Large Language Models, LLMs）与智能体（Intelligent Agents）技术的突破为公安防控体系提供新的解决方案。这些技术在数据处理、模式识别、预测分析、自动化决策等方面具有显著优势，能够有效应对高维、动态、复杂的社会安全挑战。

二、愿景与目标

2.1 愿景

构建以大模型和智能体为核心的新一代全息立体防控体系，实现全时空、多维度、智能化、协同化的社会安全防控，全面提升公安机关预测预警、精准打击、动态管控和公共服务能力。

2.2 具体目标

1. 全域感知：通过多源数据融合与实时分析，实现对社会安全态势的全息感知。

2. 精准防控：利用大模型的预测能力，精准识别风险点，优化资源配置。

3. 智能响应：基于智能体技术，实现快速、自动化、协同化的应急响应。

4. 服务优化：提升便民服务水平，增强群众安全感和满意度。

三、整体架构设计

3.1 体系架构

全息立体防控体系以“感知-分析-决策-执行”为闭环，分为以下四个层次：

1. 感知层：

• 功能：多源数据采集，包括视频监控、物联网传感器、互联网数据、警务数据等。

• 技术：物联网、5G、边缘计算。

• 目标：实现全时空、多维度的数据采集，确保数据全面、实时、准确。

• 分析层：

• 功能：基于大模型进行数据融合、模式识别、风险预测和态势分析。

• 技术：大模型（NLP、CV、知识图谱）、多模态分析、深度学习。

• 目标：从海量数据中提取高价值信息，生成风险预警和防控策略。

• 决策层：

• 功能：通过智能体实现自动化决策支持和协同指挥。

• 技术：智能体（Agent-Based Modeling）、强化学习、决策树。

• 目标：提供精准、高效的防控策略，优化警力资源分配。

• 执行层：

• 功能：将决策指令转化为具体行动，包括警务调度、应急响应、便民服务等。

• 技术：无人机、智能机器人、移动警务终端。

• 目标：实现快速响应和闭环管理，提升执行效率。




3.2 技术架构

• 数据层：构建统一的数据湖，整合公安内外部数据，采用数据治理技术确保数据质量。

• 算法层：部署大模型（处理文本、图像、视频等多模态数据）与智能体（实现自主决策与协同）。

• 平台层：开发全息防控云平台，支持数据处理、模型训练、任务调度。

• 应用层：提供风险预警、案件侦查、指挥调度、便民服务等应用模块。

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四、关键举措

4.1 数据融合与治理

• 举措：建设公安大数据中心，整合视频监控、人口信息、案件记录、互联网数据等多源异构数据；采用数据清洗、标注、脱敏技术，确保数据质量与安全性。

• 效果：打破信息孤岛，实现跨部门、跨区域的数据共享，为全息感知提供基础。




4.2 大模型赋能风险预测

• 举措：利用大模型进行多模态数据分析（如视频、文本、行为轨迹），构建风险预测模型，识别潜在犯罪行为、异常事件和社会风险。

• 效果：提高预测准确率，提前发现高风险区域和人群，降低突发事件发生率。




4.3 智能体驱动协同指挥

• 举措：部署智能体系统，基于强化学习和知识图谱，自动生成防控策略并分配任务；实现多部门、多警种的协同调度。

• 效果：缩短响应时间，提升跨区域协作效率。




4.4 智能装备与自动化执行

• 举措：推广智能警务装备（如无人机、无人车、智能终端），结合智能体技术实现自动化巡逻、监控和应急响应。

• 效果：减少人力成本，提高执行效率和覆盖范围。




4.5 便民服务优化

• 举措：利用大模型开发智能客服、在线报警、法律咨询等服务模块；通过智能体实现个性化服务推荐。

• 效果：提升群众办事效率，增强公安机关公信力。




4.6 安全与隐私保障

• 举措：建立严格的数据安全管理机制，采用加密、匿名化技术保护公民隐私；对大模型和智能体的决策过程进行可解释性优化。

• 效果：确保技术应用合法合规，增强公众信任。

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五、案例效果

5.1 案例一：智能犯罪预测

某市公安机关利用大模型分析历史案件数据、社交媒体信息和视频监控数据，预测高发犯罪区域。结果显示，模型预测准确率达85%，通过精准布控，辖区内盗窃案件下降30%。

5.2 案例二：智能交通管理

某省交警部门部署智能体系统，实时分析交通流量、事故数据和天气信息，自动调整信号灯时长和警力部署。结果交通拥堵时间减少20%，事故响应时间缩短15分钟。

5.3 案例三：便民服务优化

某市公安推出基于大模型的智能客服平台，市民可通过自然语言查询政策、办理业务，平均处理时间从10分钟缩短至2分钟，群众满意度提升至95%。

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六、实施步骤与保障措施

6.1 实施步骤

1. 前期准备（0-3个月）：完成需求分析、数据整合、技术选型。

2. 试点建设（3-6个月）：在重点区域试点，验证大模型与智能体效果。

3. 全面推广（6-12个月）：在全国范围内推广，优化系统性能。

4. 持续优化（12个月以上）：根据反馈升级模型，扩展应用场景。




6.2 保障措施

• 技术保障：与顶尖AI企业合作，确保大模型与智能体技术的先进性。

• 人才保障：培养复合型人才，涵盖警务、数据科学、人工智能领域。

• 资金保障：争取政府专项资金支持，探索PPP模式吸引社会资本。

• 法律保障：完善相关法律法规，确保技术应用符合隐私保护要求。

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七、风险与挑战

7.1 技术风险

• 挑战：大模型训练成本高，智能体决策可能存在偏差。

• 对策：优化算法降低成本，引入可解释性AI增强决策透明度。




7.2 数据安全与隐私

• 挑战：数据泄露和滥用风险。

• 对策：采用先进的加密技术和访问控制机制，定期开展安全审计。




7.3 社会接受度

• 挑战：公众对智能化防控的信任度不足。

• 对策：加强宣传教育，公开技术应用案例，提升透明度。