老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能怎样在公安中应用和人工智能在车牌识别中应用与展望的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能怎样在公安中应用以及人工智能在车牌识别中应用与展望的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、人工智能如何设置技术的安全条件

1、人工智能技术革新的速度和力度令人眩目，在人们欢呼技术进步红利之余，越来越多的人担忧人工智能技术是否足够安全。霍金、比尔·盖茨等科技巨擘们都开始警示：无度发展可能导致人工智能最终反制人类，造成不可控的毁灭。毕竟在人类的漫漫进化之路上，人类经历无数次血与火的淬炼，才懂得相互之间沟通与妥协，才逐渐学会了如何同类合作及和睦相处，反观由人类一手创造出来的超级智能则会拥有远远超越人类的能力、意志，但是否还存在与人类相似的价值观和社会规范呢？人工智能时代，人类如何取得共识并相互协作，确保一个安全和谐的智能未来。

2、美国兰德公司2017年发表报告指出人工智能时代最应关注的问题是安全和就业，次要问题还有健康、政策制定、冲突解决、网络安全和隐私等问题，本质原因是技术的潜在缺陷及其应用程度不同带来的不平等，而且人们倾向于无条件信任人工智能，从而造成“自动化偏见”。在就业领域，人工智能必然会取代许多职业，再现人们以往争论不休的“机器替代人类”的伦理道德问题，但技术进步还将创造新的工作机会。

3、从技术层面来看，人工智能的最大安全问题是存在黑盒风险，其研发目标及其实施、运行机制等均不透明且不可解释，另外当前通过挑选和响应大量数据来完成机器学习的模式，仅仅是考虑如何提供和保护这些数据，就带来了隐私保护、数据安全及潜藏的算法偏见和歧视问题。

4、从应用角度来看，人工智能将应用于健康、医疗、社会管理等领域，尤其是武器化人工智能，将带来人类尊严、伦理道德等价值观问题，未来人工智能技术的自我提升，将加剧此类问题。

5、在社会文化层面，潜在风险是人们对人工智能观念过度分化，普通人难以理解技术的复杂性和多样性，另外当前法律法规对人工智能的监管还存在大量的灰色地带，人工智能带来的安全责任无法分担等诸多问题。

6、这些问题若得不到稳妥解决，势必给人工智能技术的广泛应用蒙上阴影，给技术的进一步发展带来障碍。

7、当前各国政府、企业、智库以及专家学者等也纷纷提出各自的政策、倡议、举措或见解等，这些提议反映出人类对于人工智能技术发展的思考和忧虑，及针对性的对策。

8、关于人和智能机器如何相处，最著名的莫过于由科幻小说家阿西莫夫在1942年提出的“机器人三定律”：（1）机器人不得伤害人类，或因不作为使人类受到伤害；（2）除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；（3）在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。在现实研究与应用领域中，这个原则略显空泛、难以操作。

9、在政府报告中，最典型的是2016年美国政府发布的白宫报告《为未来人工智能做好准备》，美国政府认为人工智能越来越重要，美国需为未来做好准备，因此制定人工智能的发展路线和策略。该报告一共有23条建议，覆盖人工智能应用及给社会和公共政策带来的挑战，如利用人工智能技术来提升社会福利和改进执政水平、鼓励协同创新并保护公众利益，提出为人工智能技术制定监管措施，采取措施确保技术应用应当是公正的、安全和可控的等建议。欧盟则在2018年4月由25个成员国共同签署了《人工智能合作宣言》，鼓励成员国在共同促进创新、增进技能和法律援助等3方面进行合作，达成如人工智能研发与应用、安全到责任区分等14条一致性事项。

10、联合国尚未形成正式的指导原则，但汇集当前数个较有影响力的呼吁、原则和建议等设计新框架，将全部事务分为14个领域，如“实现有益的人工智能研发”“全球治理、竞争条件与国际合作”“经济影响、劳动力转移、不平等及技术性失业”“责任、透明度和可解释性”“网络安全”“自主武器”“通用人工智能与超智能”等，在每个领域直接引用第三方提出的原则与建议。

11、业界则有《阿西洛马人工智能原则》、谷歌人工智能原则等，其中发表于2017年1月阿西洛马人工智能原则尤为突出，此原则合计23条、分为“科研问题”“伦理道德”及“长期问题”三部分，倡议全球工业界、研究界采取措施共同保障人类未来的利益和安全。同在2017年1月，美国IBM公司提出“目的、透明度、技能”的人工智能三原则。而近年来在此领域取得极大成就的美国谷歌公司，为回应2018年4月份数千名员工呼吁终止与美国国防部合作项目并要求不再“研发战争技术”，终于在6月份通过官方博客发布了关于使用人工智能的七项指导原则和四类场景不应用的承诺，如由人类担责、保证隐私、提前测试等原则，避免人工智能技术造成或防止加剧社会不公，承诺不将人工智能技术应用于开发武器等。

12、我国对人工智能的发展也极为重视，近几年相继发布了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等一系列政策性文件，从战略层面引领人工智能发展。科大讯飞则在2016年发出人工智能四点宣言（深圳宣言），2017年腾讯则提出确保人工智能应走向“普惠”和“有益”，提出“自由、正义、福祉、伦理、安全、责任”六原则。

13、为了应对人工智能的安全挑战，守护智能时代的人类未来，在上海举办首届世界人工智能大会之际，世界人工智能大会安全高端对话联合国内外人工智能领域专家学者和产业同仁，充分吸纳国内外人工智能安全共识的基础上，发起“人工智能安全发展上海倡议”，内容包括：

14、面向未来：人工智能发展需要保持创新与安全的协同，以安全保障创新，以创新驱动安全。不仅要确保人工智能创新应用的安全，同时应当将人工智能积极应用于解决人类安全难题。

15、以人为本：各国需要科学规划人工智能发展的路径，确保人工智能按照人类预想并服务于人类福祉的目标发展，对人工智能自主进化和自我复制等须进行严格的评估和监管。

16、责任明晰：人工智能发展应当建立完备的安全责任框架，需要根据各国的法律法规和伦理规范，不断探索人工智能安全责任认定和分担机制。

17、透明监管：人工智能发展应当避免技术黑箱导致的安全风险，需要通过建立可审查、可回溯、可推演的透明监管机制，确保目标功能和技术实现的统一。

18、隐私保护：人工智能发展不得危害用户隐私和数据安全，人工智能技术和模式的创新不得以牺牲用户隐私权为代价，需要在各国法律框架下开展人工智能隐私和数据的保护。

19、算法公正：人工智能发展应避免由于算法偏见引发的社会危害，须明确算法设计动机和可解释性，克服算法设计和数据收集引发的不公正影响。

20、和平利用：人工智能技术需要审慎运用在军事领域，自主化武器的研发和使用须通过严格的风险评估，避免人工智能军事领域无序应用对全球和平稳定的威胁。

21、国际合作：人工智能发展需要各国秉持开放共进的精神，通过在国际范围建立人工智能规范和标准，避免技术和政策不兼容导致的安全风险，积极推动各国人工智能安全发展。

二、人工智能在车牌识别中应用与展望

车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题，如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来，人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法，比较并分析了各种算法特点和优缺点，对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。

1、车牌识别技术的使用将大大减少交通违章和恶性交通事故现象，也为各类交通事故以及人生和财产安全的事后处理提供有力的证据，对我国交通治安等方面都有着举足轻重的作用。不管采用何种触发方式，一套成熟的车牌识别系统可以有效实现对过往车辆进行实时监控、分析，获取车牌号码、车牌颜色、车辆类型等各种信息，其为公安部门有效打击盗抢和黑名单机动车、查缉交通肇事逃逸车辆、分析交通状况、加强治安管理等提供强有力的支持。

2、基于车牌识别的智能交通系统能够适时防范机动车辆被盗窃、盗抢、假牌、套牌、走私、黑市交易等日益猖獗的犯罪活动。通过机动车安装登记的“电子车牌”信息，在监控中心有效遥控、掌握可疑车辆的图像、数字信息及行进方向，并随时将跟踪追查到的信息反馈回监测中心。公安部门可以根据这些信息及时了解、跟踪、掌控不法车辆交易、车辆盗抢等犯罪行为。对于假牌、套牌车辆，检测识别系统在检测过程中发现电子车牌号与外挂车牌不符时发出报警信息，以便公安部门进行追缉。

3、基于车牌识别的智能交通管理系统能够为城市道路规划设计提供精确、详尽的分类车流统计数据，实现道路规划管理的最优化设计，减少交通阻塞黑洞。智能交通管理系统可以实现城市主要道路交叉口的车辆通行数据采样，并对车辆的类别(如公交车、货车、客车、轿车、出租车等)及流量进行数据分析，为道路规划设计提供车流量、车类别、高峰期及高峰值等精确数据，科学地指导道路规划。

4、采用基于车牌识别的智能交通管理系统能够更好地解决现行交通管理中面临的种种“老大难”问题。

三、人工智能的应用

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(TextToSpeech，TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

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