摘 要：在“市县主战、派出所主防”的新型警务职能体系下，社区智慧警务建设成为公安数字化转型的关键抓手。通过实证分析发现，AI智能模型与数字科层制的深度融合，显著提升了防控破案效率、执法规范水平与社区治理精准性，推动警务运行模式从“人防”向“智防”转型。然而，数据孤岛、技术刚性嵌入及企业技术垄断等问题，仍制约着智慧警务的可持续发展。对此，本文拟提出三阶实施路径，为新时代社区警务的智能化、精细化发展提供理论支撑与实践参考，助力公安机关以“打防结合”实现社会治理效能的全面提升。
关键词：社区警务；智慧警务；数据；创新发展
一、社区智慧警务现状分析
（一）实践探索
在“市县主战、派出所主防”的新型警务职能体系中，人工智能新技术深度融入警务实战，切实为“主战主防”赋能。近年来智慧社区建设稳步推进，依托动态信息采集、轨迹感知技术和数据共享平台构建的智慧社区生态，推动社区警务工作向智能化、可视化、流程化方向转型升级。在此进程中，AI智能模型作为核心驱动力，通过整合多源异构数据构建起的智能预警体系，能有效实现风险前置防控与犯罪源头治理[1]。
（二）现实困境
社区作为最末梢的警务作战单元，对数据有着最迫切的需求，但在实践中，往往因为数据壁垒制约，成为一个贡献多于获取、应用多处受限的“数据孤岛”。此外，数据形式主义、技术应用与科层结构之间的不适配也导致数据“负”能效应凸显。
技术层面的诸多问题，同样制约着社区智慧警务的纵深发展。部分技术服务外包引发的核心技术依赖、算法应用与法律规范的失衡，以及难以避免的算法失灵等问题，都是社区智慧警务发展无法回避的现实困境。
二、坚持数据为本，
强化融合共享，挖掘数据潜力
社区智慧警务建设必须在公安机关大数据智能化建设的总体框架下，依托统一的云网、数据、平台支撑，结合社区工作实际，在应用层（SaaS层）进行实践探索，夯实智慧警务根基、激发基层创新活力、丰富神经末梢功能。而其中，如何科学充分利用好大数据资源，赋能基层一线实战，则是做活社区智慧警务这盘棋的“棋眼”。
（一）坚持大集中融合治理
数据集中共享契合电子政务发展规律，且公安部对数据上云有刚性政策要求。数据应是公安机关各单位、警种、条线部门的共建共享共用的公共资产。需打破层级与部门壁垒，将网状结构、多系统多副本存储模式，转变为星型结构、统一标准集中汇聚模式，推动内外部数据应汇尽汇、全量上云，打造集中统一的大数据基座。在此基础上，注重多源多维多模态数据的处理、治理与融合，提升数据质量，挖掘潜在价值，借助新技术让数据衍生数据，实现数据价值最大化。
（二）强化定制化加工提炼
大数据集中既要用“乘法”实现价值发散增值，也要用“除法”实现价值收敛聚焦。具体包括：一是精度聚焦，对数据集的每条数据、每个数据项，通过多源多维交叉校验，筛选准确可靠值或进行置信排序，形成高可信度、高可用性的“根数据”，这是一线民警所需的关键数据产品。二是业务聚焦，在数据分级分类基础上，按业务需要定制组织数据，形成主题、专题、业务库，涵盖派出所社区工作的基础要素与业务板块。三是场景聚焦，针对特定业务场景准备数据，为建模应用提供数据集与工具包[2]。
（三）提高可用性数据权限
要牢固树立“数据权就是工作权”理念。信息化时代，社区工作离不开数据，不能因惧怕数据安全问题而过度缩减基层民警权限、设置烦琐的约束条件。坚持数据权与事权匹配，为主防工作提供预警情报等支撑，同时市县主战时同步提供数据等服务，实现带数据下任务。
（四）做实精准化滴灌赋能
要将数据产品与服务扁平、便捷地推送给一线民警，实现精准滴灌、高效赋能、快速转化。流程化嵌入，改变民警自主查询数据模式，在业务流程中由平台自动推送，如下达警情指令时同步推送涉警人员背景信息，做到随需随得。适应移动化潮流，借助警务通等终端，将数据服务送到民警手中，今后还需持续创新，配备融合化、智能化装备。便捷化操作，简化界面、流程、操作，以精炼直观形式提供关键信息。智能化方向，除提供数据外，利用警用人工智能大模型为民警工作提供指引，也在实践中不断训练迭代优化大模型。
（五）突出自主型主体支撑
社区民警直面人民群众，社区警务核心是做好复杂的“人”的工作，这就决定了社区不是传统科层制中被动的机械执行者，而是具备一定自主意识、组织柔性和业务自适应性的主体。从信息化应用看，要建立上下闭环互动的需求反馈与响应机制，提供贴心数据服务。当前，除传统帮扶外，可突出两方面：一是小模型撬动大数据，上级开放数据目录，提供建模平台、低代码开发工具及软硬件基础设施，满足基层实战建模需求。二是微循环接入主体系，派出所与街道社区等多方有密切联系，有大量数据交互，要让这些数据接入智慧警务体系，实现内外双向赋能，同步支撑公安业务与社区治理工作。
三、坚持改革为要，
强化数据意识，释放数据红利
（一）落实好数据导向，以信息化和效率为新目标
要推动“派出所主防”机制落地，让数据技术服务公安工作，需改变传统科层制下的惯性思维，摒弃“唯上思维”与被动应付心态，落实数据导向，以信息化和效率为新目标。
一方面，要求民警树立数据意识。要了解数据特性和数字技术原理，认识到数据的“流通性”与“灵活性”是其发挥作用的基础，明白数字技术应用以海量数据为支撑，数据采集是后续应用的关键。
另一方面，管理层要转变思维，将数据应用成效纳入考评指标，适度放权给下级科层，赋予其自主裁量和行动权。
（二）把握技术运用的“弹性化”，深化对数字技术特定运作逻辑的认知
数据核心在于流通共享，这与传统科层制的稳定特性不同，因此相关改革需要把握技术运用的“弹性化”，深化对数字技术运作逻辑的认知。
把握“弹性化”，一方面要变通“由上至下”的严密层级，借助数据打通基层与上层的沟通渠道，保障基层数据高效上传。上级科层要建立数据及时响应与反馈机制，重视数据，并利用大数据模型分析，让数据辅助决策。
另一方面，要充分认识到科层制的必要性。科层制作为政府组织结构的基本模式不能改变，数据也主要依赖政府部门搜集。在科层制架构下，才能充分发挥国家公权力进行数据采集。其他多元主体提供的数据只能作为补充和完善，其准确性、专业性、可靠性难以保障，无法成为公安业务的主体数据来源。
四、坚持自主为基，
强化技术准入，完善创新生态
（一）严密筛管招标机制，严格把握准入门槛
对于数字化警务建设的合作企业不仅要严格筛选条件、提高筛选标准，还须构建一套完善的动态评估体系。对于中标参与数字政府建设的企业，不能仅停留在初期筛选与事后检测，还应在项目实施的全过程中，依据既定的量化指标与质化标准，定期对企业表现进行综合评估。同时指派专人专组入驻并全程监督监控，严格规范企业行为。
（二）优化警企合作机制，孵化创新实践载体
政府可牵头设立数字化转型建设的专属企业，确保其官方背景和可靠性，使智慧警务建设逐渐由市场化招标转为内部建设，增强机密性和安全性，有效化解“供应商锁定”等行业难题。例如，南京市公安局联合华为、海康威视等国内知名企业，打造全国首家“智慧警务+社会治理创新主题实验室”，充分集聚企业、高校资源，靶向破解社会治理、警务实战中的痛点难点问题，多方合力推动专属企业孵化落地。
（三）强化人才培养机制，打造核心技术团队
首先，要加强数字素养培育体系建设，制定系统性规划，按层级与岗位需求分阶段推进实施，注重培育方式多元灵活、内容精准，保障学练用结合以实现系统性提升。其次，要优化内部结构，设置专属部门岗位，招纳人才并联合高校科研团队，推进智慧警务研发，健全“揭榜挂帅”等激励机制。此外，还要提高预测型警务可监督性，设立独立的监管机构，审查算法公正性。
五、总结与展望
当前警务改革深化、技术迭代升级，社区智慧警务建设步入探索转型的关键阶段。本文基于当前建设实践新动态，从技术、机制、应用、管理等方面研究分析，既关注数据共享等长期技术难题，又结合“市县主战、派出所主防”新型职能体系配置课题；既瞄准“专业 + 机制 + 大数据”提升公安战斗力的目标，又坚守安全可控底线，提出可行的实施对策。
本文写作期间，国产大模型DeepSeek正式推出应用，为社区智慧警务建设带来全新可能。其代表的开源大模型，降低了硬件与技术门槛，加速了“AI技术平权”趋势。但社区警务具有地域性、独特性和变化性，还需基于通用大模型（包括行业专用模型）开展个性化训练微调。未来，社区智慧警务实用发展可能面临传统科层制与技术平权的“双重压力”，如何平衡二者关系，既充分发挥大模型优势，又降低对现有警务体系架构的冲击，是亟待业界、学界深入研究的新课题。
参考文献
[1]赵富斌.新形势下社区智慧警务建设探索[J].中国人民警察大学学报，2023,39（10）：35-39.
[2]刘宇琪,秦宗文.大数据在行政决策中应用的反思与优化：基于科层制运行视角的考察 [J]. 行政论坛, 2023, 30（04）：118-126.
（江苏省高等学校大学生创新训练项目，项目编号：202410329002Z）
