人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑公安工作形态。作为国家治理体系的神经末梢，县域公安机关既面临最迫切的实战需求，又需破解最复杂的技术落地难题。浙江省乐清市公安局在推进“智慧公安”建设中，对人工智能技术人才培育、技术底座构建、场景工具研发、伦理规范探索等方面进行了实践探索，为县域警务智能化转型提供了一些可操作性的路径。
现实挑战
县域公安兼具“需求最具体”与“资源最有限”的双重特性，其人工智能技术应用面临多重现实挑战。在警务生态层面，部分民警存在“技术恐惧症”，对智能工具的操作、学习动力不足，过度依赖传统工作模式的现象仍然存在。硬件设施方面，现有服务器集群难以支撑大模型训练需求，业务系统模块耦合度过高导致功能调用受限，数据治理长期面临标准缺失、质量参差不齐的痼疾。伦理规范领域，人工智能在警务领域的深入应用必然伴随公平性、透明度、问责制等伦理问题。然而，目前国内针对该视角下的警务伦理研究尚显不足，缺乏系统性的理论指导和实践规范，人工智能技术应用难以长期健康发展。
实践探索
加强人才梯队建设。适应性人才团队是人工智能赋能县域“智慧公安”建设的先决条件。乐清公安以“认知重塑—专业攻坚—全域辐射”为主线推进人才战略。强化宣传引导，营造学习氛围，为技术落地奠定坚实的思想基础。成立AI创新研究工作室，遴选了具有较高学历、技术背景以及浓厚兴趣的民警组成专职团队，负责基础研究、开发原型应用等核心工作。创建AI智汇创新工作室，将人工智能技术与具体业务场景结合，推动应用的落地和深化。同时，设立专项经费，支持基层民警创新探索。
加强技术底座构建。人工智能技术，对计算资源、数据质量和系统架构提出了全新的要求，一个稳固、兼容、可扩展的技术底座是释放技术潜能的前提。乐清公安整理标注了标准化问答和事件描述，大幅提升模型准确率。在设计各类系统平台之初，就规划技术细节、捕捉交互数据，为模型持续优化提供支撑。推动现有业务系统分解成更小、更独立的功能模块，构建“规则统一、模块多元、全域共享”的开发生态。
加强场景工具创新。乐清公安以“小、快、灵”的方式探索适合自身特点的应用路径，将模型能力转化为便于民警使用的小工具、小插件、小助手等组件，以低成本、易集成的方式赋予各种传统业务场景，打造能解决实际问题的技术赋能实战新范式，提升基层工作效率。
加强伦理规范探索。在积极拥抱技术的同时，要同步划定伦理“红线”，确保技术向善、应用可控。乐清公安组建由有法律专业背景的民警、技术骨干共同组成的研究小组，负责跟踪研究国内外相关立法、理论和实践，识别和评估人工智能技术应用中可能出现的伦理风险。在研究的基础上，初步制定人工智能应用自律指引，确保应用符合伦理规范要求。鼓励民警发现和反馈AI应用中可能存在的伦理问题、算法偏见或潜在漏洞，将一线实践中的抉择和判断，作为完善伦理规范和优化技术应用的重要输入。同时，将人工智能伦理作为培训重要内容，提升民警的伦理意识和风险识别能力。
对策建议
基于乐清公安实践，笔者对人工智能技术应用提出三方面建议。
在基础标准体系建设方面，建议构建“部—省—市—县”四级联动的技术研发体系，推动上下联动、横向协同，形成标准建设、技术支撑、应用推广的闭环体系。硬件设施需按照“可替换、可拆解”原则提前布局，搭建全国公安算力资源共享体系，各级公安机关可根据自身需求，弹性申请算力资源，平台按需调度，提升整体使用效率。推动现有业务系统向微服务化架构转型，制定统一的大模型通信协议，构建“基础功能标准化、特色组件差异化”的智能体应用生态，破解系统孤岛难题。
在支撑保障体系建设方面，建议突出“人机协同”导向。建立多梯队、多层次的人才培养体系，培养公安机关自己的算法人才。“智慧公安”语境里的每一位民警，都应当成为善于与大模型技术协作的“超级个体”，需匹配建立新的培养体系，除了软件操作，更应培养民警的批判性思维、伦理素养、复杂问题的拆解能力以及与大模型高效交互能力，确保在实战中不断学习、磨合，形成默契。
在警务伦理体系构建方面，建议理论与实践并重。公安院校应开设人工智能伦理必修课程，引导各级公安机关参与理论研究，积极参与国家、社会的人工智能伦理原则规范和行业标准制定，主动贡献警务伦理研究成果。通过持续跟踪预测类模型应用中产生的伦理冲突案例，动态完善操作规范，筑牢技术应用的法治底线。在实践层面，公安机关需要提炼出可操作性的伦理原则，指导解决实际问题。在探索预测类模型应用过程中，要对警务伦理冲突的实践不断归纳总结，推动警务伦理体系的不断完善和深化。
（作者为浙江省乐清市副市长、公安局局长）
