柯南剧场版又能在中国上映了，AI侦探的代言人已经呼之欲出了

据说今年的柯南剧场版将再次在中国上映。作为一个二十岁的柯南迷，决定跟大家聊聊人工智能和侦探的故事。

警察AI其实并不是一个新话题。在人工智能中已经可以找到各种安全、巡逻和审讯技术，包括各种警用设备。但在案件的核心侦破环节，即要求大侦探亲自出庭时，AI只是一个初出茅庐的见习侦探。

好在人工智能有几个独门绝技，在人类同行面前还是有一些优势的。张学友演唱会上的人脸识别，或许可以算是AI破案的一个小考验——毕竟热爱音乐的犯罪分子自己也暴露在监控的重点之下。

在过去的一年多时间里，一个有趣的事情是，人工智能开始更多地参与到严重案件的侦查中。这一方面与城市智能监控系统的不断完善有关，另一方面也与AI处理复杂数据的能力提高有关。

综上所述，人工智能侦探可以做三件人类在案件调查和推理中难以做到的事情。这三招往往是一连串的攻击，综合办案让我们看到了许多疑难案件的新曙光。

他个子很小（小到根本看不到），擅长使用科技设备（相机、传感器），习惯躲在人后面说话……我感觉AI侦探的代言人准备出来了。

人工智能解决犯罪的三个独特技巧是：

使用智能相机寻找隐藏的证据

就在上个月，衢州警方刚刚宣布了一个案件。警方利用阿里云的ET城市大脑技术，破获了一起长达6年的“电鱼案”。

2012年起，钱某夫妇在钱江源国家公园的主要支流新安湖非法电鱼，再转卖给固定家庭，再将鱼流到菜市场。6年来，夫妻俩非法获利60万元。

本案的难点在于，根据法律规定，非法电鱼必须达到500公斤才能立案。在实际侦破过程中，犯罪嫌疑人不会一次携带这么多鱼。其结果是，要获得所有赃物并达到备案标准是非常困难的。

使用遍布全城的智能摄像头，AI破案的逻辑是通过识别和锁定嫌疑人的特征，准确捕捉嫌疑人的行动路线。从电鱼到运输再到贩卖赃物，AI天网可以轻松记录其作案全过程。

类似的人工智能取证技术可以应用于很多案件的实际侦查过程中。

例如，在一些盗窃、非法狩猎、盗窃公共财物的案件中，由于单个案件的涉案金额普遍较小，犯罪嫌疑人往往采取“被抓了就倒霉，反正，大多数时候你抓不到它”，这让警察很难。管理。基于 AI 摄像头的人脸识别、特征识别和运动轨迹跟踪能力，可以准确找到那些不容易找到的证据。还能有效找到犯罪嫌疑人的同伙，留下贩卖赃物、藏匿赃物的证据。如果这类工作不使用人工智能，就只能依靠办案人员进行群众跟踪报道网络犯罪案件侦破方法，效率低下，留证困难。

AI+摄像头的另一个作用是大大提高警方追踪的效率。调查人员与 AI 摄像头协同工作，使追踪变得难以提防，从而加快案件解决速度。

人眼找不到的，天眼会找到，这在一定程度上是对区域安全的质的提升。

在海量数据中寻找线索

大多数普通人会认为，犯罪分析是一项脑力劳动，是侦探与犯罪分子之间的战斗，一瞬间就能知道犯罪分子的真实身份。

然而，现实情况是，犯罪分析绝对是一项劳动密集型工作。推理和技术调查很重要，但大多数时候，你还是要翻阅无尽的档案，查看海量的视频监控，接听无数的举报电话。

当数据积累到一定程度后，这些任务就会成为警察根本负担不起的任务。周克华被捕时，动员大批民警24小时观看监控录像。一般情况下，集结这么多警力显然是不可能的，所以在拥挤的城市里找车找人就成了一个非常难的“数据挑战”。

AI技术的另一个能力，多重数据处理和跨平台数据处理，在这个时候显示出它的价值。今年年初，深圳市迅速破获一起拐卖儿童案。警方利用华为云与深圳合作的智能安防系统，在全市监控数据中对绑匪的模糊照片进行了图像搜索。依靠人工智能快速的图像识别和处理能力，迅速锁定了嫌疑人的位置。从报案到抓捕，只用了19个小时。

类似的AI处理海量信息的能力，最大的价值在于解放了大量的人工操作时间。对视频、音频、文档等数据进行条件筛选和结构化分析，分分钟完成长时间的搜索任务。比利时警方去年还引入了人工智能数据处理能力，在可能发生恐怖袭击之前监控社交网络变化和银行资金流动，希望利用人工智能与恐怖主义竞争时间。

对于绑架、绑架、肇事逃逸等，数据处理时间基本上意味着一切。一旦犯罪嫌疑人消失，破案难度和社会危害将扩大。

人机协作的案例检测方式成为当今数据爆炸时代的必然选择。

揭开案件背后的复杂关系

一位刑警朋友曾介绍过案件侦破过程中的一个难点：为犯罪团伙安排招供。

由于紧张恐惧、抗拒认罪，加上犯罪分子文化素质普遍偏低，一个犯罪团伙被抓获后，往往把团伙之间的关系谈得一团糟，很难相互配合。谁是主谋，谁是同谋，作案动机是什么，往往在口供中错综复杂的关系中变得十分混乱。

案例检测中的这种情况可以看作是一个数据文本分析问题。如果我们梳理数据的特征，建立良好的相互关系，就很容易识别谎言和矛盾。这也是人工智能可能比人类更擅长的主题，尤其是在案例关系过于复杂的情况下。

在刑侦工作中，有一个名词叫案件串联。就是如何把不同的犯罪事实放在一起，弄清楚一个人或一个团伙所犯的几起犯罪的事实。

对于复杂的团伙犯罪和系统性犯罪，案件的串联尤为重要，但也需要大量的人力物力才能完成。例如，在电话诈骗犯罪中，不同的犯罪嫌疑人具有不同的犯罪特征、不同的诈骗手段，以及银行卡等犯罪工具。但是，由于被骗者可能来自不同的地区，被骗的经历并不相同。在全国范围内办一连串案件是很难的。

在人工智能应用中，认知计算技术以类似情况而闻名。利用文本归纳、文本特征提取、语义理解等方法，提取犯罪行为的相似性，提醒警方结合案件。

与人工智能技术类似，已广泛应用于情报分析和商业组织分析。IBM i2 系统就是这类 AI 应用的代表。在刑侦领域，我国也开始出现类似的应用，协助侦查人员梳理笔录、回访、现场侦查笔录中的文字特征，分析合并案件的可能性。

除了电话诈骗需要大量应用人工智能进行文本分析外，还有金融犯罪和传销来梳理犯罪团伙。金融犯罪往往涉及复杂的账户、公司和法人关系，错综复杂。在这种情况下，使用人工智能进行特征分析和理清财务关系就变得尤为重要。

（IBM i2 的字符关系分析）

在传销网络中，受害者与在线传销和组织者经常混在一起，被破解后很难识别。根据口供系统等零散数据梳理组织内部关系，也是AI破案大放异彩的一个角度。

很显然，在成为名侦探这件事上，AI已经有了出道C的感觉。当然，仅靠替代人类的人工智能侦探并不可靠，但随着不可替代性的日益增强，人工智能技术和城市情报平台在刑事侦查中已经显示出价值。在过去的一年多时间里网络犯罪案件侦破方法，人工智能破案案件数量猛增，这是一个值得关注的现象。