打造平安城市的“天羅地網(wǎng)”
在今日的城市中，監(jiān)控攝像頭已非常普及，公共安全部門在街道、廣場、公園、車站等公共場所部署了大量攝像頭，以維護社會治安。以北京為例，警方在2015年宣稱已經(jīng)實現(xiàn)城區(qū)視頻天網(wǎng)巡控100%全覆蓋。除此之外，其他政府部門，比如交通、市政等安裝的攝像頭也隨處可見。
然而，公共部門擁有的監(jiān)控攝像頭數(shù)量，遠遠無法與商場、銀行、辦公場所等私營領(lǐng)域相提并論。例如，一項調(diào)研顯示，在英國約有接近600萬監(jiān)控攝像頭，其中僅有約7萬為政府部門所有。
如何以盡可能低的成本將盡量多的公共場所納入監(jiān)控范圍，減少“陰影地圖”的面積，對于構(gòu)建平安城市至關(guān)重要。在實際建設(shè)中，可以整合各種市政部門和運營商的資源，采用路燈桿、小型基站、監(jiān)控攝像頭一體化等方式，有路燈光的地方就沒有死角。同時，巡邏的警務(wù)人員也將裝備視頻拍攝設(shè)備，并且通過無線網(wǎng)絡(luò)將畫面實時回傳到指揮中心，全方位保證城市的平安。
未來的全聯(lián)接城市，監(jiān)控設(shè)備在公共場所必然無處不在，環(huán)境監(jiān)測、道路監(jiān)控、社區(qū)監(jiān)控、企業(yè)安防、家庭安防、網(wǎng)絡(luò)信息安全監(jiān)控等等的信息都可以接入一個統(tǒng)一的大平臺，由城市的監(jiān)控調(diào)度中心進行統(tǒng)一的監(jiān)控、安全管理，還能結(jié)合市民的信息和需求，對城市的公共安全等服務(wù)組織和資源進行統(tǒng)一調(diào)度，從而實現(xiàn)更智慧、更便捷、更安全的城市治理。
計算機視覺快速定位嫌犯
不過，目前“個人隱私”和“公共安全”之間的權(quán)衡問題一直沒有完美解決。尤其是在某些發(fā)達國家，政府為保護市民個人隱私權(quán)，不允許在城市公路兩側(cè)安裝任何攝像頭，但當(dāng)應(yīng)急事件發(fā)生時卻苦于無證可尋，只能另辟蹊徑，通過迂回的方式找到蛛絲馬跡。在此背景之下，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，似乎給平安城市的建設(shè)與管理者們帶來無限希望。
伴隨著摩爾定律的不斷實現(xiàn)和人工智能的軟硬件技術(shù)積累，計算機視覺技術(shù)早已突破了肉眼精度的圖像識別，并廣泛應(yīng)用于公共安全、金融和信息安全領(lǐng)域，產(chǎn)生了巨大的價值。但這些成就并沒有有引起社會的轟動，人們更興奮于AlphaGo的勝利，因為人們直覺上認為識別“人臉”“蘋果”等圖像是一件容易的任務(wù)，人人都能勝任，而戰(zhàn)勝世界頂尖棋手則更具挑戰(zhàn)。事實上，站在人工智能技術(shù)的角度，從圍棋和圖像識別的復(fù)雜性和不確定性來說，圖像的變化比棋盤的變化要大得多。
計算機視覺領(lǐng)域的技術(shù)，突破最先被應(yīng)用在車輛識別方面：
如中國的依圖公司基于視頻圖像的車輛識別系統(tǒng)在蘇州上線之初，就幫助警方破獲了一起涉案金額超過10萬元的入室搶劫案，當(dāng)時嫌犯搶劫得手后駕車駛離小區(qū)，警方運用“車輛識別系統(tǒng)”進行品牌過濾，快速識別出車輛，10分鐘神速破案。
與車輛等物體識別相比，人臉識別的應(yīng)用范圍和場景更加廣泛，當(dāng)前已經(jīng)可以做到在上億數(shù)量級的人像庫中進行人臉靜態(tài)比對識別：
比如廈門南北火車站，民警通過公交車上的視頻監(jiān)控將扒竊案嫌疑人頭像提取出來，在靜態(tài)人像系統(tǒng)中進行比對，很快就確認了嫌犯的名字和身份證號碼，同時通過已覆蓋廈門所有BRT車站攝像頭的動態(tài)人像系統(tǒng)，快速找到了嫌犯之前所有出現(xiàn)在攝像頭下的時間和地點軌跡，從而在嫌犯經(jīng)常出現(xiàn)的地點布控設(shè)卡，很快控制了嫌犯。出現(xiàn)在廈門的這個場景，與《碟中諜4》中漢納威在火車站利用人臉識別系統(tǒng)快速抓捕嫌犯的情節(jié)何其相似。而今天，其正在真實世界中上演。
人工智能提前預(yù)防犯罪
在《疑犯追蹤》中，超級人工智能“機器”通過18張加油站收據(jù)定位到了深藏政府內(nèi)部潛在的恐怖分子Kurzweil，男主角這樣描述其中的原理：“機器”發(fā)現(xiàn)，Kurzweil在每個雙數(shù)月的第三個星期四都會去馬里蘭州道森市外的一家加油站，即便前一天已經(jīng)給車加滿了油。其中有三次，一輛SUV在兩小時前就抵達該加油站，而這輛SUV注冊在一位土耳其石油商人的妻子名下，該石油商曾給牽涉到1994年布宜諾斯艾利斯猶太社區(qū)爆炸案的伊朗嫌疑人購買機票。通過這些關(guān)聯(lián)，“機器”確定了Kurzweil的犯罪嫌疑，成功阻止他對公共安全造成巨大的破壞。
聽起來是不是很不可思議？其實，只要具備視頻智能識別、大數(shù)據(jù)分析和一定的推理能力，未來的人工智能完全可以幫助人類，在惡性事件發(fā)生之前及時介入，守衛(wèi)城市的安全。
在未來，具有智能識別能力的攝像頭，不僅能通過人臉辨認出監(jiān)控畫面中每一個人的身份，還能看懂人們的特定行為，對犯罪行為進行實時預(yù)防�，F(xiàn)在警方的通行做法是對有案底的人進行重點防控，但這種推定并不能很好地防范罪案的發(fā)生。將來隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，監(jiān)控攝像頭有望基于人的行為，而非僅僅由于人的身份而觸發(fā)預(yù)警。例如，某人手持兇器出現(xiàn)在公共場所的監(jiān)控之中，無論他是否有案底，監(jiān)控系統(tǒng)都會在第一時間將警報發(fā)送給附近的警務(wù)人員，及時防范惡性犯罪的發(fā)生。這必將大幅降低城市公共場所的犯罪率，提升市民的安全感。
與此同時，對于上傳到云端的海量監(jiān)控視頻，也要由電腦系統(tǒng)進行更深入細致的大數(shù)據(jù)分析。僅僅對視頻內(nèi)的人物和畫面場景進行簡單辨別和索引還遠遠不夠，我們需要一個具有聯(lián)想和推理能力的人工智能系統(tǒng)，通過分析視頻畫面中的人物行為，結(jié)合政府掌握的其他關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，包括身份信息、社會關(guān)系、經(jīng)濟狀況等等，迅速找到有效的犯罪線索，甚至像《疑犯追蹤》中的“機器”一樣，對潛在犯罪行為進行預(yù)測。
在馬斯洛的心理需求層次模型中，幾乎處于金字塔底的安全需求一直支撐著與人類文明進步相關(guān)聯(lián)的上層需求，如“尊重”和“自我實現(xiàn)”等，如何在安全的前提下滿足上層需要，是整個人類發(fā)展史上的重要課題，更是平安城市建設(shè)與管理者永恒的功課。
或許沒有一個辦法，讓城市的攝像頭“陰影”全部消失，但是我們有理由相信，人工智能可以在數(shù)字化的世界里，看穿疑犯心理的所有故事、所有詭詐和手段。當(dāng)聯(lián)接遍布城市的每個角落，當(dāng)人工智能具備了邏輯推理能力，我們的城市必將越來越安全，而平安城市的捍衛(wèi)者們可以驕傲地宣布：“我保護我的市民，同時更加尊重他們。”
