警务预测技术：让警务行动跑在犯罪前面

2025-03-10 16:59:23 作者 : CPS装备网来源 : CPS装备网

警用装备网讯：

当犯罪还在“萌芽期”，警方已通过算法模型预判风险坐标；当交通拥堵尚未形成，警力已精准部署在关键节点…警务预测技术正以“数字大脑”重构现代警务模式。本文深度解析这一技术的技术原理、实战价值及存在风险，看科技如何为公共安全装上“预警之眼”。

警务预测技术是运用数据分析，特别是大数据和人工智能技术，对犯罪活动进行预测和预防的警务模式。通过收集、分析、整合大量数据，如犯罪记录、人口信息、地理信息等，挖掘潜在的犯罪模式和趋势，进而在犯罪行为发生前采取干预措施，以达到预防犯罪、保护公众安全的目的。

美国：2011年，《时代》周刊将“预测警务”评为年度五十项发明之一。美国的PredPol预测警务软件是该领域的典型代表，通过分析历史犯罪数据，预测犯罪热点区域和时间段。

英国：达勒姆郡警察局与剑桥大学协作研发的HART系统，通过对犯罪人员的信息分析，预测其再次犯罪的风险。

德国：Precobs系统是德国地区预测的典型工具，通过分析过去的犯罪信息，查找“高风险”地区。

荷兰：2019年，荷兰在全国范围内推广预测警务系统——“犯罪预测系统”，该系统可以根据一张犯罪“热度地图”预测出不同区域未来两周内的犯罪风险值。

北京市公安局：使用“犯罪数据分析和趋势预测系统”，通过每日的信息汇总，预测可能发生案件的地区，增强巡逻检查。

吉林长春公安：建立“刑事警情日研判”工作机制，借助大数据预测系统，预判案件规律，确定案情频发区，展开有效防控。

成都高新公安：利用DeepSeek大模型的深度推理能力，结合多源数据资源，构建精准的风险预测体系，实现风险事件的早发现、快处置、妥安置。

其他：深圳龙岗区接入华为云EI平台，盗窃类警情同比下降41.3%；杭州亚运会采用“安保大脑”系统，自动预警踩踏风险23次并成功处置；某省公安厅通过舆情预测模型，提前化解群体性事件37起。

数据的准确性、完整性和新鲜性难以保证，可能影响预测结果的准确性。应对措施包括加强数据质量管理，建立数据验证和清洗机制，确保数据的准确性和完整性。

算法可能存在偏见，导致对某些群体的不公平预测。应对措施包括提高算法的透明度和可解释性，进行算法审计，确保算法的公平性和中立性。

预测警务技术可能侵犯个人隐私和人权。应对措施包括完善相关法律法规，明确数据使用的边界和权限，加强个人权利保障。

预测警务技术的应用可能导致警力资源的过度集中和滥用。应对措施包括建立多元化的监督机制，加强对警务行为的监督和评估，确保警力资源的合理配置和有效使用。

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