智”绘警务新蓝图：DeepSeek大模型赋能成都高新区警务创新

一、技术落地背景：警务数字化转型的迫切需求

成都高新区作为西部科技创新高地，2023年GDP突破3200亿元，常住人口超120万，日均人流量达200万人次。面对高密度人口流动与复杂治安环境，传统警务模式面临三大挑战：

1. 数据孤岛问题：公安、交通、社区等部门数据分散，跨系统协同效率低；
2. 实时响应压力：110接警量年均增长12%，但案件研判耗时占比达35%；
3. 预测能力不足：传统经验决策难以应对新型犯罪形态，如网络诈骗、群体性事件。

在此背景下，成都高新区公安分局引入DeepSeek大模型，构建“数据驱动-智能分析-精准决策”的警务新范式。该模型基于千亿级参数的Transformer架构，融合多模态数据（文本、图像、视频），通过预训练+微调机制适配警务场景。例如，在交通管理中，模型可实时解析摄像头数据，识别拥堵路段并预测30分钟内流量变化，准确率达92%。

二、核心功能解析：从数据到决策的全链条赋能

1. 智能分析：挖掘数据价值

DeepSeek大模型通过自然语言处理（NLP）技术，自动解析警情文本中的关键信息（时间、地点、人物关系），生成结构化案件报告。例如，在处理一起盗窃案时，模型可从报警录音中提取“穿蓝色外套”“身高约175cm”等特征，与历史案件数据库比对，快速锁定嫌疑人画像。
技术实现：

# 示例：警情文本实体识别
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ner-model")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("deepseek-ner-model")
text = "今日14时，锦城大道发生一起手机盗窃案，嫌疑人穿蓝色外套。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)
# 输出：['时间', '地点', '案件类型', '嫌疑人特征']

2. 风险预警：构建动态防控体系

模型整合社会面数据（如舆情、消费记录、出行轨迹），通过时序预测算法识别潜在风险。例如，在某大型活动前，模型分析周边酒店预订数据、社交媒体关键词，预测人群聚集风险，并生成分级预警方案。2024年春节期间，该系统成功预警3起群体性纠纷，响应时间缩短至8分钟。

3. 执法辅助：提升一线效能

为民警配备移动端AI助手，支持语音转文字、法规查询、案例推荐等功能。在处置纠纷时，民警可通过语音输入快速生成调解文书；在审讯环节，模型可提供嫌疑人历史案底、心理画像等辅助信息。测试数据显示，单案处理时间平均减少40%。

三、实践成效：数据驱动的警务效能跃升

1. 效率提升

• 案件研判：从传统人工分析的2小时/案缩短至15分钟；
• 资源调度：通过动态警力分配模型，区域覆盖率提升25%；
• 群众满意度：2024年上半年投诉量同比下降18%。

2. 创新模式

• “非接触式”执法：利用模型分析网络言论，预警网络暴力事件12起；
• 预防性警务：通过犯罪热点预测，提前部署巡逻力量，盗窃案发率下降31%。

四、挑战与对策：技术落地的关键路径

1. 数据安全与隐私保护

采用联邦学习技术，在数据不出域的前提下完成模型训练。例如，与医院、学校共享脱敏后的位置数据，用于分析人群流动规律，同时确保个人隐私不被泄露。

2. 人机协同机制

建立“AI初判+人工复核”的双轨制，避免算法偏见。例如，在人脸识别中，模型仅提供相似度排名，最终确认由民警完成。

3. 持续优化策略

• 迭代周期：每季度更新模型，融入最新犯罪数据；
• 民警培训：开展“AI+警务”技能认证，提升技术应用能力。

五、未来展望：从警务创新到城市治理

DeepSeek大模型的落地不仅是技术突破，更是治理理念的升级。下一步，成都高新区将探索：

1. 跨部门协同：与消防、应急部门共享模型，构建城市安全大脑；
2. 公众参与：通过小程序开放部分功能，如“一键报警”“安全评分”；
3. 区域复制：将成功经验推广至成都全域，助力“智慧蓉城”建设。

结语：DeepSeek大模型在成都高新区的实践，证明了AI技术能够深度融入警务场景，实现从“被动响应”到“主动防控”的转变。这一创新不仅提升了公共安全水平，更为全球城市治理提供了“中国方案”。对于开发者而言，需关注多模态数据处理、实时计算等核心技术；对于警务部门，则应构建“技术-业务-制度”的协同体系，确保科技赋能真正落地生根。