新形势下，隐蔽性越来越强，虚拟空间的非接触式式犯罪快速增长，现有的侦查打击模式无法应对新的犯罪形势，基层侦查部门运用新技术、新手段、新机制的水平不高，案发后被动开展侦查，无法形成有效的一体化侦查研判打击体系，严重制约了打击效能，主要问题：一是侦查资源集约化程度不高，打击网络犯罪、智能犯罪能力不足；二是情报研判智能化程度不高，侦查效能低，警力消耗大；三是数据整合共享程度不高，犯罪预测预防能力不足。 以各侦查警种侦查实战应用需求出发，整合各警种优势资源，发挥多资源融合关联分析情报，通过信息资源高度共享、刑侦情报信息规模应用、深度应用和智能应用，将大数据思维、科技信息化新技术、新手段融入到侦查打击全流程，构建具有湘潭特色的信息化、智能化侦查打击应用体系，打造智慧警务"侦查大脑"的支撑侦查研判能力，不断提高侦查部门利用信息化手段整体作战的能力和水平。建立情报主导下的大数据预警机制。融合应用情报平台、视频结构化、感知网数据，对人员、案件、车辆、高危、团伙等实时预警，强化对行为异常高危人群等监测，建立案件预警模型，实现对高发类案的动态掌控、新型犯罪模式的预警，为警务决策提供依据；建立潜在犯罪团伙和异常活动预警模型，及时发现犯罪团伙成员和潜在犯罪嫌疑人，丰富侦查手段。

　　近年来，随着公安信息化建设的深入推进，融合创新成为警务改革新趋势。在"互联网+"的战略发展背景下，以互联网、AI智能、生物识别为代表的新型信息技术应用于公安信息化建设之中，借助大量监控设备捕获的视频数据，系统自动分析人脸、步态、车辆等特征数据，省去大量人工排查的分析工作。传统的人群监控全部靠人眼识别和个人经验，公安干警压力巨大。随着公安智能监控识别平台的强势来袭，开启了以大数据整合、融合、应用为标志的智慧警务模式。

　　一、智能侦查系统组成

　　智能侦查是一个多层次的复杂的心理及行为或程序系统;根据不同标准,可对其作多种基本分类:根据智能载体的不同分为个体智能、集体智能与人工智能;根据内容、对象、任务不同分为战略智能与战术智能,对人的智能与对物的智能,采纳信息型、解析信息型、策划型侦查智能,制止犯罪型、发现线索型、取证型、缉捕型侦查智能,认知、操作、创造及适应型侦查智能等.

　　智能侦查系统一般由人脸识别模块、步态识别模块、视频质量检测模块、车牌识别模块、GIS地图模块以及视频结构化模块于一体，结合时间、空间、目标特征等信息，把区域内所有的摄像头都关联起来，对特定目标进行跨场景跟踪。平台可直观显示特定目标在地图上的运动轨迹，警务人员只需在地图上相应的位置进行点选，即可直接获取周边监控视频资源。为可视化指挥调度提供科学的视频决策依据，实现资源共享、协同作战。

　　二、智能侦查和人工智能技术的融合应用

　　人工智能技术的三次兴起使得人工智能技术的成熟程度得到了空前的强大，随着技术的深入发展其也在侦查领域也落地生根。人工智能侦查推动传统侦查方式的事后、被动、单线侦查向事前、主动、复线侦查转型，更从警力配置角度降低了侦查成本; 在情报数据智能研判、刑事证据智能获取、刑事情报智能搜集、犯罪嫌疑人智能缉捕方面有着巨大价值。

　　将人工智能侦查方法分解成情报数据智能研判、情报智能搜集及布控、证据智能获取、罪犯智能追捕控制等部分，使人工智能的运用能够"以我为主，为我所用"，令公安侦查活动插上科技的翅膀。

　　（一）情报数据智能研判

　　人工智能在机器视觉、数据挖掘等多个领域已经真切地开展了真实应用并与各种现实运行模式相结合，在实践生活中表现出可以被普通人认可的性能和效率，在侦查界也被接受，开始在侦查界发挥真正的价值。人工智能侦查的情报数据研判贯穿于案件始末，针对不同类型的案件也能进行预测性侦查及回溯性侦查等针对性分析等不同的侦查模式，在具体的情报数据研判层面，主要有以下方法：

　　数据搜索，在人工智能侦查领域，数据搜索是最简单也是最基础的侦查方法之一，主要包括数据库搜索、互联网搜索、电子数据搜索等智能搜索渠道，通过对侦查机关已有的各种信息数据库及社会行业的数据库( 例如) 进行数据检索，将目标数据与关联数据进行实时关联比对，甚至可以通过采取恢复、提取等手段获取有关数据并进行进一步甄别，完成人工智能侦查的数据基础工作，以供侦查指挥中心使用。

　　数据深度分析，此处的数据深度分析包含了数据碰撞、数据画像等数据深入分析技术，选取一定时空范围内的相关数据集合进行两两碰撞或多个数据同时碰撞，匹配出的交叉数据就是往往能够说明关联性或同一性的节点数据，此外，依靠人工智能视角下的统计学、分布式计算、并行计算等多种技术进行的专门数据挖掘也进一步加深了数据的分析质量，对海量数据进行多次分析，透析现象背后隐藏的深层次规律，为侦查活动提供了关联性分析、聚类分析、时序分析、异常分析等实践可能，最后，借鉴了"大数据用户画像"商业营销模式的侦查数据画像对犯罪嫌疑人进行画像，将嫌疑人特征转化为虚拟数据，增加信息交换环节，有助于侦查人员更详尽的了解其个人背景更好地完成侦查任务。

　　数据广度分析则是衍生性思维下的产物，由于侦查机关面对的是信息不对称的侦查环境，必须要最大限度开发所有可以利用的资源，侦查活动通过社会网络分析将复杂的犯罪嫌疑人人际关系变为形象的网络图形，有助于侦查人员了解组织犯罪活动中的分工关系并能清晰地发现犯罪组织中的核心人物等人物设定; 数据时空地图，人工智能侦查的预测性思维要求将犯罪活动进行更为深入的剖析，犯罪时空分布分析将犯罪地理空间特征、时间特征、人群特征、犯罪类型等因素相结合，得出犯罪的高发热点、高发时段的趋势和变化，为预测性侦查发展起到了极大帮助。

　　（二）刑事证据智能获取

　　随着犯罪行为日益繁复，现场勘查的取证难度也与日俱增，传统侦查活动中的刑事照相技术难以适应当下多变的犯罪现场取证要求。传统刑事照相技术中的选择能反映全局的高处进行拍摄的技巧在许多不具备条件的场所无法施展，更有镜头的视域受地域所限拼接镜头无法反应全局等难题，人工智能侦查成为了解决上述问题的有效手段，除去刑事照相，人工智能侦查中的智能设备还可以代替人工进行具体物品的提取等实物性操作。

　　在面临例如连环爆炸案件等大范围的勘查现场时，传统刑事照相技术通常采用逐个区域拍摄的方式进行证据固定，然而这种拍摄方式却不能很好地展示多个现场的分布情况及焦点证据的位置关系，利用人工智能侦查中无人机飞行平台的高空拍摄技术便可解决取证技巧的硬性短板。其次，无人机飞行平台能够收集到遗落在某些不宜由勘查人员直接进入的有毒害场所内的证据，此举既能有效保障人身安全，又能采集到犯罪现场的一手资料。不光在有毒害场所内的勘查难以进行，在某些高层建筑的外围发生的火灾案件及爆炸案件的取证工作单凭依靠传统刑事照相手段也是难以为继，依靠无人机系统搭载的云台设备，提升摄像的稳定性和全方位性，多角度进行远中近程拍摄，反应完整的起火路径和火势情况，能更准确地对起火点取证并付辅助起火原因的分析。

　　（三）刑事情报智能搜集

　　犯罪行为愈发呈现出智能化趋势，而犯罪的智能化则强烈呼唤侦查措施的科学化，从侦查情报现代化的原动力上讲，侦查情报信息的搜集措施科技化是侦查工作由传统工业社会向现代化智能化环境嬗变的必然要求，侦查布控与情报搜集是与犯罪行为最密切相关的内容，犯罪分子在实施犯罪行为后一般会沿着一定的路径逃离，也有部分犯罪分子选择就近隐匿。虽然目前的"天网工程"等视频监控已经趋于完善，但在某些视线死角、设备损坏或者在某些没有布局过视频监控系统的荒郊野外则无法进行有效的情报搜集或证据固定; 已有的监控设备仍旧停留在传统信息化侦查的区间，缺乏与人工智能结合的高科技侦查手段，例如虹膜识别、人脸识别、语音识别等; 在某些人口密集、地形复杂不能立即实施抓捕的地方，就需要利用人工智能侦查中的无人机平台，在制高点迅速完成地形的勘查，并通过遥感技术将主要的信息传回指挥中心由指挥团队进行分析研判，以图像信息为支撑提高决策的科学性，实施全面精确的侦查布控。另外，侦查指挥员可以根据无人机系统实时传输回的现场状况调整警力布置、实施精确抓捕，控制不必要的警力浪费。

　　（四）犯罪嫌疑人智能缉捕

　　人工智能侦查带来的地图分析技术、侦查四维世界构建等功能模块将传统的平面侦查活动推向空中力量、陆基力量相互配合的立体化作战模式，同时也为侦查活动提供了更确切的时间回溯可能性。在西班牙已经出现利用无人机追捕嫌疑犯的侦查方式，刑事案件的侦查过程中存在着诸多类似缉捕、扣押等需要应用控制手段的侦查活动，利用搭载制服设备的无人机平台可以更好地配合侦查人员控制犯罪分子。例如遇到侦查人员无法进入既定区域进行封锁通信防止犯罪分子通风报信的情况时，利用数台搭载电磁干扰设备的无人机系统，快速到达现场进行电磁干扰，以达到预期目的; 在未来的侦查活动中甚至可以为无人机配备相应的轻型攻击武器，以配合地面侦查人员更好地开展地面阵地控制活动或捕获敌对势力的无人机设备。

　　三、智能侦查的主要功能

　　逃犯识别和预警：基于人脸识别的照片比对系统，协助公安快速对嫌疑人的身份确认，减少"人海战术"的低效率，在追逃、破案等中发挥巨大的能量。

　　疑似涉恐行为识别与预警：基于人员特征和异常行为，识别疑似涉恐行为和人员，实时预警和布控。

　　涉恐人员识别和预警：主要在边检站、高速出入口（尤其是跨省处），识别车内涉恐人员，实时预警，协助公安布控。

　　人群密度监控：监控人员密集公共场所，设置警戒阈值，当人口员密度达到阈值，系统自动预警，助力于公安机关及时疏散人群。

　　目击者描述排查：获得现场目击者对嫌疑人的形象描述后，完成人像合成，并将人像图片传到后台系统进行排查。

　　海量视频检索：匹配图片、视频、特征等，快速从海量的视频中检索出目标线索。

　　四、智能侦查的主流产品