再見，罪惡之城

科技無法根除犯罪，但可以減少犯罪。

從應急響應時間到有效安全檢查等，公共安全問題涵蓋諸多方面，但在兇殺率較高的城市當中，它也許首先表現為居民對違法犯罪問題的擔憂。技術并不是遏止犯罪的速效藥，但城市管理者可以利用大數據更有效地部署稀缺的人力與物力資源。

如果城市可以部署一系列應用并使其達到最大效益，則由兇殺、交通事故、火災引致的死亡率可能降低8-10%。如果按里約熱內盧的人口規模和犯罪率進行計算，這就意味著每年挽救300多條生命。預測性警務、實時犯罪檢測網絡以及槍擊監測的部署對降低死亡率作用最大。

研究表明，部署相關應用的城市或可將襲擊、搶劫和偷竊率降低30-40%，此外，還有很多無法量化估算的效益。

治安革命

市政府最基本的職能在于有效響應危及生命的突發事件。

在全球很多地方，對犯罪事件的擔憂是影響居民生活質量的首要因素，尤其是兇殺案猖獗的拉美和加勒比海地區。技術可以幫助城市管理者優化市政決策，更有效地部署稀缺的人力與物力資源。舉例而言，雖然警察的巡邏線路不可能同時覆蓋城市的全部角落，但預見性分析能在恰當的時間將其部署到恰當的地方。

除了打擊犯罪以外，公共安全問題還包括交通管理、避免事故、快速響應緊急情況、開展可靠的房屋檢查等諸多方面。大數據技術和數字工具有助于政府更好地履行這些職責，從而挽救生命并制止犯罪。

數字化工具正在掀起一場城市治安革命。

比如，實時犯罪監測網絡技術利用統計分析來總結犯罪模式，而預測性警務甚至更進一步，在罪案發生之前便能夠預測并加以防范。罪案發生時，槍擊監測、監控、家庭安防系統等應用可加快執法響應速度。

我們審視了一系列智能應用在減少犯罪、提高治安水平方面的潛力，并擇取三項治安成果進行量化：死亡事件（兇殺、交通事故、火災）、犯罪事件（襲擊、搶劫、偷竊）、應急響應時間。

調查結果顯示，在城市中部署智能技術，可減少8-10%的死亡事件和30-40%的犯罪事件，這意味著在一座500萬人口的高犯罪率城市當中，每年可以多挽救300條生命。

各城市的基準水平千差萬別。城市治安是一個綜合問題，反映在城市布局、收入水平、不平等程度、社會凝聚力等諸多方面。以紐約為例，當地政府對犯罪事件的響應率目前可達到667件/10萬人，這個數字比里約高四倍。紐約目前的死亡率為7.4例/10 萬人，拉各斯的死亡率是紐約的10倍，多由交通事故和火災導致。

此外，各個城市的應急響應時間也有所不同，在交通順暢的城市中，首批急救員在十分鐘之內便能抵達現場，而在擁堵城市中則要花費近1個小時。危急時刻分秒必爭，因此必須盡可能縮短現場急救員到達火災、犯罪、交通事故和醫療急救現場的時間。

智能系統可以優化呼叫中心的服務、簡化現場操作；交通信號優先權系統可為急救車輛清理出暢通的路線。如果城市能夠優化緊急呼叫中心的服務，同時利用智能交通信號系統為急救車輛優先提供通行權，則城市平均應急響應時間可縮短20-35%。某些高收入城市的響應時間本已低至8分鐘，藉此可進一步縮短1.5分鐘；而平均響應時間高達50分鐘的低收入城市可以將其縮短至少17分鐘。

這些變量不但影響到政府對智慧城市優先項目的選擇，也決定了部署智能應用的潛力如何。基準水平較低的城市將斬獲非常可觀的效益。

分析表明，槍擊監測、預測性警務、實時犯罪監測網絡、網約車等應用對防范死亡事件作用最大。實時犯罪監測網絡、預測性警務和家庭安防系統似乎對減少犯罪事件貢獻最大。

用科技改善城市治安的努力也會帶來一些無法量化估算的間接效益。此前治安較差的城市安裝智能路燈和監控以后，犯罪得到了有效遏制，居民得以重新回到街道上，充分使用他們曾經避之不及的公共空間。

另一些更微妙的益處包括讓居民感覺出行更自由、心情也更輕松。

治安條件改善后，城市就能夠漸漸吸引更多居民和企業。反之亦然，如果一座城市“惡名在外”，給人不安全的印象，其經濟前景就會大受打擊。但如果城市積極打擊犯罪、贏得了安全城市的美譽，那么前來旅游的人數就會上漲。

犯罪克星

適用于執法和刑事司法領域的智能技術正在飛速發展，功能越來越完備、技術也越來越復雜。數字工具正在開拓城市警務的新天地，以幫助政府機構取得事半功倍的效果。

數據是一切智能工具的基礎。目前，全球各大城市紛紛建立高科技指揮中心，以推動各機構之間無縫實時地收集和共享信息。整體看來，我們評估的工具可從三個角度應對犯罪：預測并防范犯罪事件、加快響應時間、在罪案發生后進行處理。

目前最尖端的公共安全技術類應用包括被動式音頻監控、被動式武器監測、眾包式犯罪示警、以及適用于大規模人群的威脅探測工具。此類應用有助于當地警察和安保機構防范恐怖活動——這是傳統安保措施通常無能為力的領域。此外，發生街頭暴力、搶劫等犯罪事件時，用戶可通過基于社區溝通的社交平臺警示鄰居做好預防措施。

分析顯示，實時犯罪監測網絡和預測性警務是潛在效益最顯著的兩項應用。前者可利用統計分析技術回顧歷史數據，標示出犯罪率較高的區域（有助于政府在犯罪熱點區域優化其治安部署），后者甚至更進一步，在罪案發生前便能夠預測并加以防范。

里約熱內盧州近期部署了本地首個犯罪監測網絡系統——ISPGeo，該系統可實現地理空間數據與時態數據的數字化、標準化，并將監測結果對市民公開。該平臺的引入推動了當地的軍警和民警系統之間的數據共享。監測結果將推送到移動App“CrimeRadar”中，讓民眾獲知各地區的犯罪水平，以便選擇安全的行動路線。

幾年前，美國加州圣克魯茲市開始采用一種特殊的算法，利用犯罪數據的累積數據來精準預測可能發生盜竊案的時間和地點，并相應部署警力。該計劃實施后的六個月，當地的偷盜案減少了14%，汽車盜竊案減少了4%。目前，人們正在積極開發此類犯罪預測系統，并在全球范圍內逐漸推廣。

遭遇犯罪事件時，部署了智能技術的城市可實現更迅速、更有效的警力響應。槍擊監測、新型監控、家庭安防系統等相關應用可迅速向執法機構發出警報，提醒其某處正在發生犯罪活動。

絕大部分犯罪事件都會留下某種形式的數字足跡，因此部署監控錄像、人臉識別、數字取證、高級數據共享、以及態勢感知平臺等智能工具，有助于警方偵破案件，將罪犯繩之以法。

目前，對于世界各國的治安部門來說，（最基本的）犯罪監測網絡技術已經成了標配。相較于富裕城市，發展中城市在大多數領域實施的智能應用都比較少，但由于其中很多城市的暴力犯罪率較高，因此安全類應用成為當地部署智能技術的重中之重。里約、開普敦等城市是部署安全類應用的先鋒。

不過，部署智能治安技術的前提在于公民自由不受侵害。隨著中等收入國家競相部署最新一代的數字治安工具，公民自由問題目前已成為大眾的核心顧慮。

采用數據隱私保護標準和網絡安全協議將成為杜絕違規的關鍵，例如將執法記錄儀中提取的畫面加密、添加時間戳，并保存在經過認證的云環境下，從而確保其免遭修改或入侵。廣泛部署監控的確能夠大幅降低犯罪發生率，但社會各方需要深入開展對話，以權衡民眾讓渡隱私權的代價。

在應用這些治安技術之際，必須避免對特定社區或人群懷有犯罪偏見。實際上，人們已經開始擔心下一代人工智能系統可能會根據種族、性別或其他特征而發展出特定的“歧視”。這些應用終究無法替代訓練有素的警察，因為警察不但熟悉巡邏環境，更熟悉當地的居民。政府需要民眾積極配合來打擊犯罪，因此部署有可能疏離民眾的智能技術是得不償失的做法。

“黑天鵝”預警

如果疏于示警，一場恐怖襲擊就可能奪走數百人的性命。颶風往往會引發一場特大洪水，讓人們四散奔逃。森林大火即將蔓延到城市之際，居民也許只有幾分鐘的撤離時間。我們無法預料這些噩夢般的場景究竟何時來臨，但到了生死攸關的時刻，疏于應對的城市將付出慘重的代價。部署良好的預警和快速響應機制，能夠最大程度地減輕“黑天鵝”事件與自然災害的代價——智能技術在這些領域中大有用武之地。

處理恐怖襲擊的最佳策略就是預先攔截。北京、芝加哥、倫敦、圣地亞哥和新加坡等城市在街巷中安裝了大量攝像頭，以監測城市的可疑行為。社交媒體的出現讓不法分子更容易策劃與溝通，因此執法機關有必要監測這些通訊并及時發出警告。研究人員已經開發出了分析社交媒體發帖內容的算法，用以探測罪案發生前的密謀，并識別潛在的激進分子。

今天，城市必須將大型公共活動視作潛在的襲擊目標。配合人臉識別技術，警察可使用固定攝像頭和無人機掃描人群和公交站點的威脅。機器學習技術目前已經可以從人群的噪音中分離個體人聲。2013年波士頓馬拉松爆炸案之后，調查人員就是利用視頻分析技術篩選大量視頻記錄，最終鎖定了行兇者。傳感器也能探測爆炸物、輻射物、生物制劑等威脅。

自然災害來臨時，政府應當用一切方式向公眾示警，這樣才能讓人們采取預防措施，或在必要時疏散人群。風暴跟蹤衛星和天氣預報模型的發展大幅提高了風暴路徑早期預測的準確性。

墨西哥和日本部署的地震預警系統可為居民爭取到幾秒鐘甚至幾分鐘的逃生時間。一些新出現的預警系統不但能讓事故電梯在最近的樓層停靠并開門，防止人們受困其中，還可以通知醫院的手術室做好接診準備，并關閉天然氣管道以降低火災風險。

目前，一些采用類似理念設計的龍卷風預警系統正處于研發階段，未來可為居民提供更充分的風暴預警。

緊急事件發生時，可能有成千上萬的求救電話涌入呼叫中心，城市的應答資源和現場急救資源都將達到極限。如果各機構和相鄰轄區之間信息共享不暢，救援工作就會進一步遭到阻礙。配備大數據儀表板和數據可視化工具的指揮中心可幫助政府機構迅速監測災情變化、調撥資源、協調各個救援機構。目前已經有越來越多的機構使用無人機來統計大范圍災害的損失，用機器人輔助搜索和救援。近日，美國電信巨頭AT&T;得到國會授權，將建立一個覆蓋全美的可交互式通訊專網“FirstNet”，旨在提高現場急救員的通訊效率。

如今的人們在遭遇緊急情況之時，幾乎完全依賴智能手機了解訊息。以往，市政機構只能通過傳統的新聞渠道向受災民眾傳達信息，如今隨著 Facebook、Twitter等社交媒體的出現，信息流動變成了雙向，民眾可以實時提交在線消息，幫助政府機構評估損失、調撥資源。

政府機構可以從Twitter、Waze 或者專項網站與App收集到的碎片化數據中得出宏觀印象，例如哪些疏散路線可行、哪里供電中斷、哪些避難場所人滿為患。颶風哈維來臨后，休斯敦與當地一個公益性科技組織合作，在社交媒體上分享了一份谷歌表格（Google Sheet），用以統計受災民眾的準確位置和具體需求；最后又將這項數據標識在谷歌地圖 之上，以便現場急救員和志愿團體“CajunNavy”在城區內工作。

一些大型科技平臺也發布了應急工具，例如Facebook 的“Safety Check”和Nextdoor的“Urgent Alert”。谷歌專門組建了一個危機響應小組，將緊急需求、資源和捐助等信息整合起來，嵌入地圖、警報、地點信息等一系列工具當中，從而為受災社區和救援機構提供幫助。Airbnb也通過“Open Homes”計劃鼓勵房東為無家可歸的難民免費提供短期住宿。