我是用AI做的警察

但令人无奈的是，AI的很多特征确实能够与极端情况和复杂环境相结合，类似技术很难在民用市场找到落脚点，军用AI也就顺理成章作为了技术加持的方向。但是换个角度想想，如果军用AI容易引发普遍恐慌，那么切换到警用会不会好很多？

用AI来加持公共安全，提升警方的工作效率，似乎是个不错的主意？

当然，我们距离经典的《机器战警》还有很长的路要走。但在我们平时很少关心的警用技术世界里，AI从未缺席。甚至很多非常前沿，有点科幻味道的技术已经投身到了实战中。

工利其器：从警具开始的AI进化

罗马不是一天建成的，AI警察也不可能马上取代人类。

在现实里，AI的首要任务是升级警察叔叔手里的警具，让他们不用那么辛苦…

比如他们就把AI技术用到了执法记录仪中。

已经被美国多地警方装配的AI执法记录仪，可以通过摄像头背后的算法识别和分类功能，来对执法信息进行全自动编辑和存档。这个功能原理等同于我们手机中的图片识别，但要建立在海量数据库和针对警用信息的强化机器学习基础上。有了这个能力，执法警员就不必再对拍摄的资料进行大量剪辑、归档，从而节省下工作时间。

依靠警用设备起家的Axon，如今已经将企业目标全面设定为AI化。他们希望通过AI带来的识别、判断和主动分析能力，来取代警察所有的文书和资料编辑工作。

日立和麻省理工合作推出过一个AI摄像头解决方案，可以精准识别出被拍摄人的心跳、脉搏等数据。这项技术的一个应用场景就在在审讯时监控嫌疑人的生理状况和面色变化等，并得出嫌疑人可能说谎或者精神高度紧张等结论。

这项技术的价值在于它并没有收集太多嫌疑人资料，而是将一个审讯员察言观色的能力集成到了AI上，为审讯提供辅助。当然了，目前这类技术才刚刚开始。
    还有一个很大的市场，叫做警车。

就在不久之前，美国媒体披露福特申请了一项新的自动驾驶警车专利。

根据相关信息，福特的新警车不仅能够自动驾驶，还可以通过车载摄像头和传感器去发现街上其他车辆的违规信息，同时它还能连接到公共摄像头等设备，组成立体化的车辆自动执法体系。

根据专利信息，这种自动警车可以在不用人类介入的情况下自己开出罚单，甚至还能根据事态来主动追踪甚至跟踪嫌疑车辆。

我是城市的眼睛和耳朵：摄像头背后的超级AI警察

城市摄像头背后的AI，第一个任务当然是从人海中找出逃犯。记得当年抓周克华的时候，警方出动了大量警员日夜不停的看监控，假如AI能够快速完成这项工作，那当然一大善举。

以今天人脸识别的完成度，近距离认出逃犯数据已经毫不困难。难点是要在城市摄像头拍摄到的人山人海中精准识别出某个人脸数据。比如欧洲一个叫做Indect的摄像头+人脸定位项目，就号称能在足球场定位观众席里的嫌犯。用摄像头+人脸识别抓捕逃犯的技术在中国也得到了飞速发展，很多机器视觉公司提供类似的算法解决方案。

另一个摄像头背后的AI安全应用，是预判人流密集度，从而实时示警引导人群疏散。我们这样的人口大国，在人群密集时发生踩踏事故是重要的社会安全隐患。用AI识别人流拥挤程度是有效的解决方案。在今天中国很多一二线城市里，城市摄像头背后的AI预警装置已经开始上岗工作。

与人流控制相似，车流控制也是城市安全AI的一个主攻方向。比如通过摄像头判断车祸发生从而第一时间报警，甚至通过车辆行驶轨迹异常来判断酒驾和疲劳驾驶。这些都已经在今天部分中国城市中得到了应用。

比较好玩的是，负责城市安全的警用AI不仅能“看见”，还能“听见”。

硅谷一个创业公司开发了名叫ShotSpotter的城市警用系统，它的能力是从通过城市里的麦克风，借助AI能力在复杂的城市声音中识别出枪声。一旦听见枪响，系统就会自动向警方报警，并准确定位枪击事发地。

当然了，能看能听之外，还能想就最好了。别急，这个AI也能。2016年，富士通与日本电子通讯大学公布了一个合作项目，内容是通过城市摄像头监控到犯罪事件之后，AI系统自动规划出警方案和警力调配计划。其算法包括就近警力分配原则、预判嫌犯逃跑路线，还能设计出封闭道路和设置路障的方案。目前这个系统在人口密集、地形复杂的东京，已经可以五分钟内给出一个警力调配方案。

躲在摄像头背后的AI警察，已经开始在全世界上班，注视着城市的一举一动。

当警方手里的识别工具越来越强力，犯罪分子的活动空间当然会越来越小，但普通居民感到的隐私压抑感也会随之上升。在AI识别能力爆炸式发展的今天，这可能会是一个无法圆满解释的矛盾。

在警用AI科技领域，强调公众安全还是强调居民隐私，优先考虑技术的妥善度还是应用效率，处在一场无止境的博弈里。

AI从来都是一把双刃剑，这点在安全领域给人的感受尤其明显。