一、技术落地背景：城市治理现代化的迫切需求
成都高新区作为国家级高新技术产业开发区，2023年常住人口突破120万，日均人流量超300万人次，传统警务模式面临三大挑战：其一，海量数据分散在11个业务系统、23类感知设备中，数据孤岛导致决策滞后；其二，新型犯罪手段（如AI换脸诈骗）年均增长47%，传统研判方式效率不足30%；其三，基层警力配置失衡，派出所日均接警量中62%为非紧急求助类事件。
在此背景下，成都公安高新区分局联合DeepSeek团队，构建了”1+3+N”警务智能体架构：1个基础大模型核心，支撑情报研判、指挥调度、服务民生3大中台，辐射N个警务应用场景。该系统采用混合专家架构（MoE），参数规模达130亿，在公安知识图谱构建、多模态数据融合等专项任务中表现优异。
二、核心技术突破：警务场景的定制化适配
1. 多模态感知融合引擎
系统整合视频监控、物联网传感器、移动终端等12类数据源，通过时空对齐算法实现结构化数据与非结构化数据的关联分析。例如在人群密度预警场景中，系统可同步处理摄像头画面（视觉模态）、手机信令（位置模态）、社交媒体文本（语义模态），将拥堵事件识别准确率提升至92%，响应时间缩短至8秒。
# 多模态数据融合示例代码class MultimodalFusion:def __init__(self):self.vision_model = load_vision_transformer()self.text_model = load_bert_model()self.spatial_aligner = SpatialTemporalAligner()def fuse_data(self, video_frame, text_post, gps_data):visual_features = self.vision_model.extract(video_frame)text_features = self.text_model.encode(text_post)aligned_features = self.spatial_aligner.align(visual_features, text_features, gps_data)return self.attention_fusion(aligned_features)
2. 动态知识图谱构建
针对警务领域知识快速迭代的特点，系统采用增量学习机制，每周自动更新包含2.1亿实体、18亿关系的动态知识图谱。在电信诈骗拦截场景中，通过分析通话记录、资金流向、设备特征等23个维度的关联关系，系统可提前48小时预警潜在诈骗案件，2024年一季度成功阻断诈骗案件1273起，避免经济损失超2.3亿元。
3. 实时决策优化系统
基于强化学习的指挥调度模型，可根据警情类型、地理位置、警力状态等127个参数，动态生成最优处置方案。在模拟测试中，系统使重大警情处置效率提升41%，二次报警率下降28%。实际运行数据显示，交通拥堵疏导时间从平均18分钟缩短至9分钟。
三、应用场景创新：从被动响应到主动预防
1. 智能预警体系构建
通过分析历史案件数据、社会舆情、气象信息等28类数据源，系统构建了12个预警模型。其中，群体性事件预警模型在2024年春节灯会期间，提前6小时发现异常人流聚集趋势，指导警方提前部署警力，成功避免3起潜在踩踏风险。
2. 执法规范化提升
针对执法记录仪数据管理难题，系统开发了智能审核模块，可自动识别132种执法不规范行为。在试点派出所，该模块使执法问题发现率从人工审核的17%提升至89%，整改周期从7天缩短至2天。
3. 民生服务智能化
通过自然语言处理技术，系统构建了智能警务助手，可处理83%的常见咨询业务。在户籍办理场景中，群众通过语音交互即可完成材料预审，办理时间从平均45分钟缩短至8分钟，群众满意度达98.7%。
四、实施路径建议：可复制的技术落地方法论
1. 数据治理先行
建议采用”三步走”策略：首先建立公安数据标准体系，其次构建数据质量监测平台，最后实施渐进式数据融合。成都高新区通过该路径，用6个月时间完成23个系统的数据打通，数据可用率从58%提升至92%。
2. 场景化迭代开发
采用MVP（最小可行产品）模式，优先开发高价值场景。例如在反诈场景中，先实现资金流向分析功能，再逐步扩展至社交关系分析、设备指纹识别等模块，每个迭代周期控制在2周内。
3. 警企协同创新
建立”需求方-技术方-监管方”三方协作机制，成都高新区分局与DeepSeek团队设立联合创新实验室，每周召开需求对接会，每月进行技术验证，确保系统紧贴实战需求。
五、未来展望：构建智慧警务新生态
随着5G+AIoT技术的深化应用，下一代警务系统将向三个方向演进：其一，实现”人-车-物-事”全要素数字化映射；其二，构建跨部门、跨区域的协同作战平台；其三，发展具有自我进化能力的警务专用大模型。成都高新区的实践表明，通过技术赋能，警务工作可实现从”经验驱动”到”数据驱动”、从”单点突破”到”系统创新”的根本性转变，为城市治理现代化提供坚实的技术支撑。
该项目的成功实施，不仅验证了大型语言模型在垂直领域的落地能力，更为公共安全领域的技术创新树立了标杆。据测算，系统全面推广后，预计可使区域犯罪率下降25%，警务资源利用率提升40%，为建设更高水平的平安中国提供可复制的”成都方案”。