★張家口市政府、市公安局趙強

當AI技術從“高效執行標準化指令”邁向“自主解決復雜問題”，智能體在復雜場景中的不足逐漸顯現—有的聚焦單一任務流程，在動態需求響應上有提升余地；有的依托固定數據來源，多維度協同能力待拓展；有的推理過程可追溯性不足，決策可信度需進一步強化。在此背景下，“思維體”應運而生。它以“認知推理”為核心，融合多技術內核與協議標準，構建起“主動思考、動態協同、高效執行”的新型AI范式，在智能體基礎上升級了公安行業的智能應用邏輯。

1　從“智能體”到“思維體”：AI為何需要“升級”？

智能體是思維體的基礎形態，多依托單一模型或固定工作流完成特定任務。比如公安領域的身份核驗智能體，能根據輸入信息匹配戶籍庫完成基礎驗證；警情登記智能體，可高效錄入警情要素-這些智能體已在標準化、重復性警務場景中發揮重要作用，為公安智能應用奠定了基礎。但隨著公安業務復雜度提升，面對大型活動安保實時調整警力調配方案、案件研判同步處理監控圖像與涉案錄音、跨境專案偵辦整合多警種碎片化數據等需求，智能體在動態響應速度、多模態協同強度、復雜推理深度上的提升空間逐漸凸顯。

為進一步釋放AI價值，“思維體”概念應運而生。它推動AI從“固化配置”轉向“認知選擇”，就像從“按圖索驥”的導航儀，升級為能自主分析現場態勢、警力分布、風險等級的“智能警務顧問”，在智能體原有能力基礎上，新增自主思考、動態規劃、高效執行的特性，可適配千變萬化的公安實戰場景。

2　思維體的核心理論：四大理論撐起“主動思考”能力

思維體的構建并非空中樓閣，而是基于四大核心理論，為其提供從“數據處理”到“決策輸出”的全鏈路技術支撐。

2.1　神經網絡式構建：像“拆分積木”般精準調用資源

借鑒人類大腦神經元網絡機制，思維體將數據庫切分為更小顆粒度的“神經細胞”，把工具鏈比作“神經傳導通道”，以應用為導向反向制作“小工具”，形成精密的工具鏈網。

案例：公安接報“盜竊案”時，思維體將“公安數據庫”拆分為“前科人員庫”“監控資源庫”“周邊卡口數據庫”等小庫，工具鏈拆分為“監控檢索工具”“人員比對工具”和“軌跡分析工具”，僅調用對應小庫與工具快速定位嫌疑人及軌跡，無需檢索全量數據。

2.2　自動工廠式組合：像“現代化工廠”般拆解復雜任務

以工廠生產為范式，將復雜任務分解為多流線操作，各“專業車間”分工協作，通過標準化接口與自動化調度，實現“數據輸入→方案輸出”全流程自主編排。

案例：公安“大型活動安保”場景，思維體構建“人流分析車間”“風險評估車間”“警力調度車間”和“應急處置車間”。接到“演唱會安保”任務后，各車間依次拆解需求、核算風險、確認警力負荷、匹配應急資源，最終自動生成一體化安保計劃，無需人工逐環節協調。

2.3　分層解耦式驅動：像“精密儀器”般實現動態協同

遵循“感知-推理-決策-執行-反饋”五層架構，各層通過消息隊列異步協作，模塊可獨立升級、“可插拔改造”，提升系統對復雜任務的適應性。

案例：公安分析“電信詐騙團伙”時，感知層捕捉資金流、信息流、人員關系；推理層預判團伙層級與作案鏈路；決策層確定優先推送內容；執行層調用對應分析工具與研判模塊；反饋層根據新數據調整研判方向。升級單一模塊時，不影響其他環節運行。

2.4　專家分診式調用：像“分級診療”般精準匹配資源

按任務復雜度分級調用工具，實現“最小路徑、最快速度、最準精度”的資源匹配，避免算力與時間浪費。

案例：公安警務處理中，簡單任務（身份核驗）由輕量級工具秒級響應；中等任務（單起盜竊案分析）調用“案件要素提取模塊”；復雜任務（跨境電信詐騙偵辦）聯動刑偵專家模型、經偵資金查控模型協同作戰，適配不同警務需求。

3　思維體的五大突破性特征：讓AI更懂需求、更易用

思維體以“理解用戶意圖”為核心，而非機械執行指令，具體呈現五大特征，覆蓋從“調用”到“輸出”的全流程優化。

3.1　自適應自動生成：從“被動執行”到“主動思考”

通過“輸入-關聯-互動”閉環，主動拆解需求、構建知識背景、探詢用戶意圖。（1）輸入式調動：動態映射資源，無需關鍵詞檢索。如接報“商場有人鬧事”，系統自動拆解需求，調用監控調取警力分布、處置模板等資源，無需民警手動選工具。（2）關聯式思索：先構建知識圖譜再推理。如分析“涉黑團伙線索”，自動關聯團伙成員前科、涉案行為、資金往來、社交關系，形成完整畫像后推理活動規律。（3）互動式推出：多輪對話探詢需求。如民警查詢“車輛信息”，系統主動詢問檢索時段、關注重點，提供檢索范圍選項，確保結果貼合偵辦需求。

3.2　傻瓜式后臺操作：自然語言就能用

面向用戶零門檻，通過“小庫、工具、協議、場景”的靈活組合，讓前沿AI技術“人人可用”。

（1）小庫做支撐：構建專題化數據庫與記憶庫。如“刑偵專題庫”“交管專題庫”及“上下文記憶庫”，民警詢問“嫌疑人前科”時自動關聯此前案情，無需重復輸入；還可依據崗位建立“用戶偏好庫”，貼合使用習慣。

（2）工具做模塊：工具封裝為統一單元，可靈活調用、獨立升級。如警情分析場景，“警情分類”、“人員比對”等工具封裝為模塊，優化單一工具不影響整體運行。

（3）協議做聯通：以協議（模型上下文協議）統一交互規范，實現“一次封裝，多處調用”，避免工具間“溝通障礙”。

（4）按需做場景：動態組合資源適配場景。如“大型活動安保”調用人流分析、警力調度等工具生成方案；“社區警務”調用關注人員庫、糾紛調解工具輸出建議，實現“一場景一方案”。

3.3　定制化混合輸出：打破單一局限，實現“精準+多樣”

通過“小模型+大模型+混搜索”協同，支持多模態輸入輸出，滿足不同場景需求。

（1）調優小智能體：輕量專用模型，速度快、成本低。如為治安民警打造“日常警情處置智能體”，輸入“醉酒鬧事警情”，直接推送執法指引、處置模板與聯動資源。

（2）智能協同大模型：統籌復雜任務，“大模型搭骨架，小模型填血肉”。如處置“突發事件”，大模型拆解任務后，為各子任務匹配對應小模型，整合結果生成完整方案。

（3）支持混合搜索：兼容多格式、多模態輸入。如案件研判時，圖像識別工具分析車輛特征，錄音轉文字后做語義理解，實現多類型信息無縫融合。

3.4　多層級靈活調用：“云-腦-端”架構，全場景覆蓋

構建分工明確的“云-腦-端”架構，通過統一入口、基座與模式，實現快速調用與全警共享。

（1）一個基座：核心算力與存儲集中部署，邊緣節點處理簡單事務。如市級部署核心數據庫，派出所終端處理身份核驗、簡單警情登記，數據實時回傳云端。

（2）一個入口：統一多模態交互界面，隱藏后臺復雜度。民警輸入自然語言需求，系統自動調度資源，無需操作復雜界面。

（3）一個模式：“集中部署、全警共享”。如某警種研發的“涉毒人員研判思維體”上傳平臺后，其他警種可直接調用，打破數據孤島。

3.5　省算力降低成本：四大策略，讓AI“更經濟”

通過精準檢索、復用計算、輕量模型、篩選工具，大幅壓縮算力消耗。

（1）切分小庫節省算力：僅檢索對應數據庫。如查詢“涉毒人員”時，僅調用“禁毒專題庫”，而非全量公安數據。

（2）中間計算節省算力：復用重復計算結果。如分析“犯罪團伙關系”時，緩存已生成的“人員關系圖譜”，后續追問資金流向可直接復用。

（3）輕量模型節省算力：按復雜度匹配模型。如“跨區域線索關聯”由小模型完成基礎匹配，“犯罪趨勢預測”由大模型構建框架、小模型優化參數。

（4）選擇工具節省算力：按“效果、成本、可行性”篩選工具。如查看清晰監控用輕量工具，分析模糊圖像才調用專業增強工具。

4　思維體的技術基石：五大技術融合，撐起“認知能力”

思維體的強大能力，源于Agentic架構、RAG技術、思維鏈引擎、A2A協議與MCP協議的深度融合，五者共同構成技術底座。

4.1　Agentic架構：AI的“大腦中樞”

提供“思考-行動-觀察-反思”閉環，賦予自主決策能力。核心組件包括：LLM本體（負責意圖理解、任務規劃）、長短時記憶模塊（存儲上下文）、工具接口層（對接外部工具）。

案例：基層派出所接“商鋪被盜報警”，Agentic架構驅動思維體：思考（判斷案件類型與需調用資源）→行動（調用周邊監控與前科庫）→觀察（發現嫌疑人匹配線索）→反思（驗證是否有同伙），最終生成抓捕建議方案。

4.2　RAG技術：AI的“知識源泉”

提供“實時、準確、全面”的知識來源，實現多源檢索、動態策略、信息過濾。

案例：民警查詢“尋釁滋事案件辦案規范”，RAG技術聯動“辦案手冊庫”“判例庫”“司法解釋庫”，通過“多跳檢索”追溯流程修訂歷史，篩選高質量結果，確保辦案依據最新、最準。

4.3　思維鏈引擎：AI的“推理筆記本”

通過“逐步推理”構建邏輯鏈，實現“多輪迭代+可追溯推理”，每個結論都能對應證據與邏輯。

案例：分析“車輛涉嫌作案”，思維鏈引擎分三輪推理：首輪鎖定車輛軌跡與套牌信息；次輪驗證車輛與其他案件的關聯；三輪判斷嫌疑人逃跑方向，最終構建完整推理鏈，并標注每步證據來源。

4.4　A2A協議：AI的“交通規則”

明確分工、任務分配與沖突解決，讓多智能體協同“有序高效”。

案例：“重大案件合成作戰”時，核心決策智能體拆解任務后，A2A協議將“人員核查”分配給刑偵智能體、“資金查控”分配給經偵智能體；經偵反饋涉案賬戶凍結信息后，核心智能體協調抓捕優先級，確保協同有序。

4.5　MCP協議：AI的“通用接口”

標準化模型與工具、數據源的交互，像“AI的USB-C端口”。

案例：分析“電信詐騙案資金鏈路”時，模型通過MCP協議調用“資金穿透工具”“涉詐賬戶庫”和“銀行協查接口”，各工具按統一規范交互，快速生成資金流向圖譜，無需手動切換系統。

5   思維體的實現路徑：四步走，從“概念”到“落地”

思維體的落地需通過“底層重構-技術升級-實戰賦能-安全迭代”四步，逐步實現從“智能體”到“思維體”的跨越。

5.1　底層架構重構：打破“煙囪式”設計

（1）協議層：在標準MCP協議基礎上，集成三級權限控制，實現“數據不出域、操作不越權”；外部數據經安全邊界過濾（如脫敏）后傳輸，保障數據安全。

（2）流線層：引入“感知-規劃-執行-反思”閉環。如處置“突發事件”時，自動完成態勢感知、方案規劃、指令執行與效果優化。

（3）底庫層：將大數據庫升級為專題庫。如構建“人員全息檔案庫”“案件知識庫”和“車輛特征庫”，實現跨庫關聯，快速調取關聯信息。

5.2　技術路線升級：從“單引擎”到“三引擎”

（1）引擎架構：構建“工具引擎+協議引擎+模型引擎”三引擎。工具引擎對接監控檢索、人員比對等實戰工具；協議引擎統一MCP/A2A交互規范；模型引擎負責案情分析、風險評估等認知任務。

（2）開發范式：推行容器化部署，可根據實戰需求彈性擴容（如重大活動期間增加算力），避免重復開發。

5.3　實戰應用重塑：優化工作模式

（1）處理模式：內置“案情分析鏈”，展示關鍵思考節點。如案件研判卡殼時，展示“數據檢索-原因推理-方案生成”步驟，方便民警理解邏輯、補充經驗。

（2）處理能力：強化協同能力。如“電信詐騙案+資金凍結”跨部門業務，思維體自動生成協同方案，無需人工溝通。

5.4　安全與迭代：構建“安全防線+進化機制”

（1）安全策略：“管理-技術-數據-審計”四位一體防御。全流程加密數據，設立多級熔斷機制（如異常訪問超標暫停賬號），定期開展安全審計。

（2）迭代方式：“戰訓結合、積小成大”。通過“案件復盤-優化模型”循環沉淀經驗；灰度上線新模塊（如先在分局試點“智能警力調度”），驗證無問題后全警推廣，降低風險。

6   思維體的未來：向“通用智能”邁進

隨著技術迭代，思維體將朝著更智能、更全面的方向發展，逐步逼近“通用智能”目標。

6.1　多模態思維鏈融合

突破文本局限，融合圖像、視頻、語音等多模態信息。如分析“暴力犯罪案件”時，將視頻畫面、報案人語音、筆錄文字嵌入推理鏈，構建“視聽+文本”跨模態推理路徑，輔助判斷犯罪意圖。

6.2　自適應推理優化

動態調整推理結構，實現跨領域遷移。如簡單警情（普通糾紛）用“線性推理”提升效率，復雜專案（跨境犯罪）用“多路徑推理”；將“盜竊案軌跡分析”經驗遷移到“搶劫案嫌疑人追蹤”，減少模型推理成本。

6.3　人機協同推理增強

實現“人類+AI”思維鏈融合。如通過可視化工具修改AI推理的故障節點，補充經驗知識，模型持續優化，形成“AI初步推理-人類校正-模型升級”的閉環。

7   結語：思維體，開啟公安AI“認知智能”新時代

從“被動執行”的智能體，到“主動思考、協同解決”的思維體，公安AI正從“感知智能”邁向“認知智能”。它以Agentic為核，融合五大技術，不僅解決了傳統AI動態響應慢、多模態協同弱、復雜推理差的局限，更在公安實戰中創造實效—讓案件研判更高效、警力調配更精準、安保方案更科學、服務群眾更便捷。

未來，隨著多模態融合、自適應推理、人機協同的突破，思維體將成為公安民警的“核心協作伙伴”，推動警務模式從“經驗驅動”向“數據智能驅動”轉型。對于公安部門而言，把握思維體的技術邏輯，深化實戰應用，將是提升新質戰斗力、賦能現代化社會治理的關鍵。

作者簡介：

趙　強（1972-），男，河北定州人，碩士，現任張家口市政府副市長、市公安局局長。

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摘自《自動化博覽》2025年10月刊