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随着我国对外开放政策的持续深化，北京作为全国政治中心、文化中心、国际交往中心与科技创新中心，正经历着前所未有的国际化进程。自2013年北京对45个国家实施72小时过境免签政策以来，[1]其国际吸引力持续增强；2024年，中国实施240小时过境免签新政，为“中国游”再添热度。[2]据统计，2024年，国家移民局累计签发口岸签证147.6万证次，同比增长87.3%，为7.2万人次提供就近办理签证延期换发补发便利。过境免签政策，适用人数比上升113.5%，全面放宽优化政策后，适用该政策来华人数环比上升29.5%。[3]（找数据来源）在欣喜于我国对外开放程度不断提高的同时，也应注意到这一数据背后涉外警务需求呈指数级增长，随之而来的是涉外警务人才缺口率持续扩大。在此背景下，人工智能（artificial intelligence，AI）技术的快速迭代为破解涉外警务困境提供了新的突破口。北京市《科技兴警建设三年行动计划（2023—2025）》中提出“构建公安战略科技力量体系，优化公安科技创新平台布局，增强公安重大业务需求科技支撑能力，完善公安科技人才梯队培育体系，形成科技兴警协同工作格局，提升科技创新支撑平安中国建设的水平”[4]，结合首都涉外警务相关工作，可以通过AI技术突破语言障碍、提升涉外案件处置效率，并部署建设多语言智能服务平台、涉外风险预警系统等具体任务。北京作为全球城市网络中的重要节点，其涉外警务需兼顾国际化服务能力与社会治理效能，既要保障外籍人员的合法权益，也要应对跨国犯罪、文化冲突等复杂挑战。当前，AI技术已在北京警务实践中初步应用，如多语言实时翻译系统优化涉外沟通、大数据分析辅助案件侦破等，但在涉外人员全流程管理中的创新潜力尚未充分释放。本文聚焦AI技术在首都涉外警务中的创新探索，旨在通过技术赋能实现“服务”与“管理”双轨并进。一方面，针对涉外案件处理效率低下、执法规范化不足等问题，探索AI优化涉外警务流程的路径；另一方面，结合北京建设国际交往中心的目标，研究AI如何提升警务服务精准性与包容性的策略。通过这一探索，力求为首都涉外警务的高质量发展提供理论与实践支撑，同时为全国警务智能化转型贡献“北京经验”。

1 首都涉外警务工作中AI助警的必要性与可行性分析

项目团队通过深入北京基层民警群体，采用调查问卷与实地走访相结合的方式，系统调研基层民警对AI的认知程度、期望目标、技术设备应用现状、涉外案件处理难点及民警的学习需求，清晰揭示了AI助警在首都涉外警务工作中的重要作用及其发展的必要性与可行性。

1.1 政策红利、国际化进程下的警务压力与涉外警务人才缺口之间的矛盾

近年来，北京通过优化签证政策、打造国际友好环境，已成为全球人才与资源的重要集聚地。144小时过境免签政策不仅显著了外国人进京意愿，催生了多元化的涉外活动需求。然而，国际化程度的提升也带来了社会治理新挑战：跨国经济纠纷、文化冲突、“三非”问题等案件频发。例如，我国公安机关工作人员公派赴英国学习期间的模拟实践中发现，因文化差异导致的身体接触误解，如“拍肩安慰”引发西方当事人反感，以及调解时忽视情感价值（如提及戒指“价值50美元”等字眼，忽略情感价值导致进一步不满[5]）等问题；部分案件因语言障碍、法律差异等因素处理周期延长。例如，在深圳市润金达进出口有限公司与东方海外货柜航运有限公司海上、通海水域货物运输合同纠纷中，英文租船合同术语翻译争议（“demurrage”是否应译为“滞期费”），因翻译分歧导致违约责任认定偏差[6]。此外，国际局势复杂化使作为首都的北京面临境外势力渗透、跨国犯罪等非传统安全威胁，进一步加剧了涉外警务工作的复杂性。

北京市外籍人员数量增长、涉外警务复杂性提升与警力不足的矛盾突出，当前涉外警务人才缺口较大，而传统人才培养模式难以填补这一缺口。警校涉外警务专业本科教育周期为4年，且毕业生需通过基层实践积累经验；社会招聘的外语人才虽具备语言优势，但法律素养与警务技能薄弱，需额外投入培训资源。这种“时间成本高、适配性不足”的矛盾，容易导致基层民警在处置涉外案件时陷入“语言沟通不畅—执法程序滞后—矛盾升级”的恶性循环。同时，涉外案事件相比同类非涉外案件，处置成本更高。

在调查中，通过问题“您认为基层民警在处理涉外类案件时最大的问题可能是什么？”可以看出受访者普遍反映，语言障碍、文化背景差异及民警对外国人士的抵触心理，是处理涉外案件时面临的主要难题，如图1所示。根据调查数据显示，基层民警在处理涉外类案件中可能面临的最大问题主要集中在语言鸿沟方面，占比高达86.21%；其次是文化背景差异过大，占比为36.21%；民警有部分抵触心理的情况较少，仅占13.79%；另有3人选择了其他原因，占比为5.17%。这些问题不仅加大了案件处理的难度，也给民警带来了较大的心理压力。而AI技术的引入，为解决这些问题提供了新的视角和解决方案。通过AI技术的语音识别、同步翻译等功能，可以打破语言壁垒，实现跨语言的顺畅沟通。同时，AI技术还能帮助我们更深入地理解和分析不同文化背景下的行为模式及心理特征，从而更有效地应对文化背景差异及抵触心理问题。

图 1 基层民警在处理涉外类案件面临的难点问题

Figure 1 The difficulties and problems that grassroots police officers encounter when handling foreign-related cases

1.2 技术赋能警务与基层学习成本高、基层民警效率提升诉求之间的呼应

近年来，随着大数据等技术的不断发展，技术赋能警务一直是警务工作信息化建设的重点内容。伴随技术的快速更新迭代，生物特征识别技术、视频技术、5G等技术在警务工作中深度应用。AI技术的迅猛发展，带来了警务工作中涉外案件处置能力迭代迫切需求，然而这又与传统培训模式效能不足形成对冲，这种矛盾折射出技术工具快速革新与人力资本升级速率间的错位。

调查表明，基层民警对AI技术应用于警务工作的需求迫切，且具备现实可行性。在使用AI的有益性方面，绝大多数受访者认为，人工智能相关工具可能或已经对其工作及案件处理产生了积极助益，这一数据充分彰显了民警群体对于AI助警的积极态度与期待，如图2所示。这既体现了民警对工作效率的不懈追求，也反映了他们对AI技术提升工作效率的信心。在技术设备应用方面，移动终端及计算机等现代科技装备已成为基层民警处理涉外案件不可或缺的手段。其中，移动终端的使用率高达82.19%，如图3所示，成为涉外案件处理中最常用的设备。这一数据不仅彰显了现代科技装备在基层警务工作中的广泛应用，也为AI助警技术的推广提供了坚实的硬件基础。通过将这些设备与AI技术深度融合，可以进一步提升警务工作的智能化水平，加速案件处理进程。同时，基层AI应用应该致力于将AI助警技术的开发与应用聚焦于移动终端，以充分利用现有资源，满足基层民警在涉外案件处置中的实际需求。从民警的AI技术学习意愿及必要性来看，如图4所示，多数人表示愿意学习相关知识，以提升涉外案件处理能力。他们认为，随着外国人士在中国的增多，安全隐患也随之增加。因此，开设相关课程、提升民警的涉外案件处理能力显得尤为重要。而AI助警技术的引入，恰好为这一目标的实现提供了有力支撑。通过AI技术的辅助学习及培训，可以加速民警掌握涉外案件处理的知识和技能，提高他们的专业素养及应对能力。甚至可以将AI技术直接应用于涉外案件的实时处置，从而降低基层民警的学习成本，提高案件处置效率。同时，也有助于缓解基层民警对涉外案件的抵触心理。

图 2 基层民警对于人工智能否帮助其工作情况

Figure 2 The situation where grassroots police officers regarding whether artificial intelligence can assist their work

图 3 基层民警警务装备应用类型情况

Figure 3 The application types of police equipment by grassroots police officers

图 4 民警对AI技术学习的意愿

Figure 4 The willingness of police officers to learn about AI technology

1.3 AI助警技术应用与涉外警务新质战斗力生成之间的实践耦合

AI助警是首都涉外警务现代化转型的内在需求。人工智能作为模拟人类智能的计算机系统，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。在创新警务、提升公安机关新质战斗力的背景下，大数据、人工智能等新技术备受重视。面对国际国内形势复杂多变、中国式现代化战略部署及高质量发展要求，各级公安机关正在加快构建完善新型警务运行模式，边打击边创新边总结提升，以便建立相应机制。面对新挑战，将AI技术与首都涉外警务工作相互融合发展的模式十分有必要。面对首都涉外警务工作发展中的瓶颈和障碍，比如地区涉外基础不扎实，存在死角漏洞，欠缺将外国人管理全方位深层次纳入实有人口管理；部分地区对外国人管理工作抱有应付心态，存在管理标准差异化现象，一线民警仍存在不会管、不敢管、不愿管等问题急需解决。将AI技术与涉外工作相融合，加快首都涉外警务工作发展速度与效能，让民警在最短的时间内掌握更多的涉外警务工作方法与要点，让AI在助力创新突破、促进警种融合、提升警务现代化中发挥作用。

“AI助警”凭借自动化与智能化优势，可显著降低基层涉外警务人力成本。我们在基层走访调研的过程中发现，人力成本在处理涉外类案事件时占极大比重，基层民警在处理时由于对于该类案事件的了解颇少，因此需广泛搜集并分析法律条文、案例数据、国际条约等信息，这是一项繁琐且耗时的任务。通过调查问卷统计得出，在AI助警的具体内容方面，受访者期望AI能够承担部分重复性任务，如卷宗整理、公文处理等，AI辅助完成非敏感文书智能化处理，以便将更多精力投入到更具挑战性的工作中，如图5所示。AI技术通过自然语言处理、数据挖掘等手段，可自动从多元渠道获取、整理并分析信息，为基层民警提供精确、全面的数据支持，既减轻了基层民警的工作负担，又减少了人为因素导致的错误发生，从而实现了人力成本的节约。

图 5 民警期待AI助警的具体内容情况

Figure 5 The specific content and details of the police’s expectation for the application of AI in assisting police work

2 涉外警务中AI助警的理论基础与应用场景分析

2.1 涉外警务中AI助警的理论基础

传统协同治理理论为跨部门协作提供了基础框架，但其依赖人工协调与经验驱动的局限性日益显著。随着大数据处理技术的突破性发展，海量数据的实时采集、清洗与分析能力，为协同治理注入了新的技术动能。在此基础上，人工智能技术通过算法赋能与智能决策支持，推动协同治理从“经验主义”向“数据驱动”升级，形成智能协同治理理论的核心框架；基于海量数据训练的深度学习模型，促使风险预测从“被动响应”转向“主动干预”，构建起数据驱动预防理论的实践框架；而自然语言处理、情感计算等技术的成熟，则为跨文化场景下的警务交互提供了理论突破支撑。

（1）智能协同治理理论

智能协同治理理论强调利用AI技术打破涉外警务各部门间的信息壁垒，从而有效实现高效协同。传统涉外警务工作中，信息共享不畅、协调机制不健全等问题制约着案事件处置效率。通过AI技术构建智能信息平台，可实时共享案件信息、嫌疑人资料等关键数据，促使各警务部门能够快速响应、协同作战。

（2）数据驱动预防理论

数据驱动预防理论侧重于借助AI对海量涉外数据的深度分析能力，提前精准预警安全风险。传统警务模式以事后处置为主，这种被动应对方式成本高且效果不佳。而AI技术能够通过对历史数据的学习和分析，识别出潜在的安全隐患和风险模式，从而在事前发出预警，使警务部门能够提前采取措施进行干预和预防。

（3）跨文化智能交互理论

跨文化智能交互理论则关注于通过AI技术理解不同文化背景下的行为模式、沟通方式等差异，为跨文化警务交流、服务提供支持。在涉外警务工作中，文化差异往往是导致沟通障碍、误解甚至冲突的重要原因。而AI技术能够通过自然语言处理、情感分析等手段，帮助警务人员更好地理解和适应不同文化背景下的交流方式，从而提升跨文化沟通的能力和效率。

2.2 AI助警在实际警务工作中的应用场景现状

在目前的实践中，已经存在许多AI助警的实际案例。

（1）智能视频分析

通过AI技术对监控视频进行智能分析，实时识别异常行为、人流密度等信息，为警务决策提供预警支持。例如，北京市新一代智慧交通管理体系基于大数据与人工智能技术，构建“一云、一中心、三张网、五大综合应用”的新一代智慧交通管理体系，实现“大数据、可见可控、移动互联”三位一体。这款新型警务终端可以第一时间将探头拍摄、综合分析、后台收集到的大数据信息，源源不断输送到民警手中，改进了执法的准确度和实效性，也打击了相当一部分交通参与者的侥幸心理，让骑车、开车习惯得到了引导和规范。[7]。

（2）海量数据快速分析

利用AI技术高效处理案件信息、人员信息、车辆信息等海量警务数据，帮助警务人员快速锁定嫌疑人与线索，提升办案效率。

（3）潜在犯罪智能预警

通过AI算法深度挖掘警务数据，预测犯罪趋势和热点区域，为巡逻防控提供针对性建议。2024年，北京市公安局依托公安部打击治理电信网络新型违法犯罪查控中心、北京市反电信网络诈骗犯罪中心，深化“四专两合力”思路，推动刑侦系统向打击防范新型网络犯罪转型攻坚，特别是聚焦电信网络诈骗及相关黑灰产，在强力打击的基础上，依托智慧警务建设，深化预警防范理念，加强劝阻止付、宣传防范等措施，全力守护老百姓的“钱袋子”［8］。

（4）智能语音交互

AI语音交互技术支持警务人员通过语音指令操作系统，提升工作便捷性，典型应用如智能语音笔录系统。

（5）以上应用实践带来的启示

在目前的实践中，利用视频图像比对、大数据分析、语音识别等技术，AI为警务工作提供了实时的信息支持和决策辅助。视频图像比对技术能够使警方能够迅速识别犯罪嫌疑人的身份和特征，通过引入AI的大数据分析技术，可以受到其他涉外类案事件的启发，以不同的角度帮助警方挖掘犯罪线索和关联信息，为案件侦破提供有力支持；加之AI助警的大模型中有着相关法律条文、案例数据、国际条约等信息，可以对涉事外国人士的处理提供合理的意见以供处理该案件的基层民警参考。对于这些技术的应用不仅能够提高案件处理的效率，还增强了警方的执法能力，提高基层公安机关对于相关案事件的执法效率。例如，中国法院的“法律基座大模型”项目中，投入最高人民法院“法信”等多个法律大数据平台经过高质量专业标注的3.2亿篇共计3.67万亿字的法律文献、裁判、案例、观点等数据语料，融入人民法院电子音像出版社历时十余年搭建的包含18万法律知识体系编码的“法信大纲”[9]。该项目的建成，不仅将提高量刑的准确性和公正性，还将显著缩短案件处理时间、提高工作效率。

同时，可以利用AI技术自主学习能力实现进一步的资源优化配置。通过构建涉外类案事件的相关大模型，不断总结和归纳每一起涉外类案事件的种类与特点，进而在基层民警再次处理相关事件的过程中，能够套用或借鉴之前的案件处理流程，大大减少因为基层民警再次查阅相关法律条文、案例数据、国际条约等信息的时间，进而促进案件的推进与解决。同时，此举因为能够降低基层民警的学习成本，所以我们可以减少对于涉外类专业人才的培养，通过AI对普通的基层民警进行辅助便可节省相关的经济成本。

2.3 AI助警在首都涉外警务中的创新应用场景设计

2.3.1 区域差异化培训模块

针对北京市各区涉外警务压力差异，构建动态培训体系。

（1）区域分级适配

根据外籍人员聚集程度（如某区重点区域密集区与其他低涉外压力区），系统自动推送差异化培训内容。重点区域重点强化多国语言基础、外交礼仪及跨国纠纷处置流程，低涉外压力区域则侧重通用型涉外沟通技巧与基础法律知识。

（2）智能认证与推送

民警使用AI助警时通过单位属地自动认证，例如，可以在AI助警相关的软件中优先显示本区域高频案件处置课程（如重点区域涉外纠纷调解、景区游客走失应对），提升培训针对性。

2.3.2 案件类型定向指导模块

结合不同区域案件类型分布规律，提供精准化处置支持。

（1）场景分类响应

消费场所类（酒吧聚集区），推送寻衅滋事快速处置指南，包含涉酒冲突跨文化沟通话术。文教区域类，集成涉外校园安全事件预案，如留学生群体冲突调解流程。景区经济类，提供涉外盗窃、诈骗案件取证要点与多语种询问模板。

（2）现场应急辅助

设置“现场”板块，民警出警时可一键获取3分钟微课（如“某国习俗禁忌速记”或“某国游客走失处置四步法”），通过图文提示实现“即学即用”。

2.3.3 智能学习与动态升级系统

（1）数据驱动的模型优化

后台定期录入新增案件数据，结合历史案件库（如签证信息、住宿轨迹）训练AI模型，自主生成区域风险预测报告（如“某区三季度涉外经济纠纷高发预警”）。基于LSTM算法分析外籍人员行为规律，动态调整课程内容优先级（如暑期增推景区外语服务专题）。

（2）多平台联动赋能

对实践中一体化平台，实时获取入境人员行程、消费数据，生成个性化警力部署建议（如重点区域活动期间加强多语种警力配置）。通过跨系统数据融合（如酒店登记、社交舆情），预测辖区涉外案件趋势并提前推送防范课程。

2.3.4 跨文化风险预防体系

（1）源头治理

基于入境人员行为轨迹分析（如频繁出入特定场所），标记潜在风险个体并提示民警重点关注。生成宗教习惯、法律认知差异提示清单（如斋戒期间避免公开饮食询问），降低文化冲突概率。

（2）预案生成

AI自动总结区域案件处置经验，输出标准化操作手册（如“涉外酒吧冲突处置十步流程”），供基层单位复用。

3 首都涉外警务AI助警实施的具体路径

3.1 通过技术路径整合打造首都涉外警务AI助警基础平台

（1）构建“首都涉外警务AI助警”软件

为推动AI助警系统全面落地，需搭建统一的“首都涉外警务AI平台”，作为数据流通与智能应用的核心枢纽。通过API接口整合公安云平台（含户籍、治安案件库）、出入境管理局数据库（签证、停留居留记录等）以及民航局国际航班外国人的出入境、航班信息等关键数据源，形成“人—事—地—物”多维数据池。例如，外籍人员入境后，系统可实时关联其航班信息、住宿登记、签证类型，为后续行为预测提供基础。

在算法服务层面，部署自然语言处理（NLP）模块（支持多语种实时翻译）、计算机视觉模块（涉外场所监控视频智能分析）、风险预测模型（基于LSTM的涉外事件时序分析），并通过微服务架构实现功能灵活调用。在应用交互层面，开发民警端移动应用与PC管理后台，覆盖“培训-处置-预警”全流程。例如，民警在涉外纠纷现场可通过APP调用实时翻译功能，同时接收AI生成的跨文化沟通建议。

（2）通过校企合作构建“涉外警务语料库”

针对AI模型训练需求，联合高校语言学、法学专业团队共建高质量语料库。采集北京市近五年涉外案件卷宗（脱敏处理）、外籍人员常用口语语料（如重点区域多语种报警录音）、国际法律文本（如《维也纳领事关系公约》），覆盖英语、俄语、阿拉伯语等高频语种。由公安院校、地方语言类高校师生与合作，对语料进行“案件类型—文化禁忌—法律条款”多维度标签标注。例如，标注“斋戒期间冲突”类案件中的宗教敏感词，优化AI风险提示精准度。同时，要关注模型的迭代，在确保数据安全的前提下，联合多辖区派出所进行分布式模型训练，逐步提升AI对区域性案件的适应能力。

3.2 通过信息标签的优化应对AI助警在伦理与法律方面风险

（1）数据隐私保护与合规风险的规避

我国个人数据跨境传输法律体系尚待完善，因涉外警务数据跨境流动需要涉及较多的复杂的法律冲突，在实际推行中也需平衡执法效率与隐私权保障。我国《个人信息保护法》第四十一条“司法协助”规定，建立“白名单”机制——仅允许与签订双边司法协定的国家共享特定风险人员数据（如恐怖活动嫌疑人）。例如，中国与俄罗斯在2016年签署了《关于打击恐怖主义、分裂主义和极端主义的合作协定》，在此框架下，双方可以共享涉及恐怖活动嫌疑人的数据，但仅限于特定案件和特定人员，确保数据使用的合法性和必要性。中国始终致力于相关数据的流通与共享，通过与巴基斯坦、哈萨克斯坦等“一带一路”沿线国家签署类似的双边协定，可以进一步扩大数据共享的范围，同时确保数据流动的合法性和透明度，进而为首都辖区派出所在对于外国人在京所产生的案事件处置的过程中提供更为有力的信息保障，最终达到提高涉外类案事件的处置效率与准确性的目的。

在进行AI助警过程中，可通过技术防护措施规避数据隐私的泄露风险。采用同态加密技术处理跨境传输数据，对护照号、生物特征等敏感信息进行不可逆脱敏。例如，向国际刑警组织提交预警信息时，仅提供行为模式标签，避免原始身份数据泄露。当前，境外诈骗团伙是对我国电信诈骗的主要势力。在诸多受害者的报案中，辖区派出所仅需要提取并描摹出嫌疑人的行为模式标签，不必对其具体身份信息进行了解或透露，便可与其他单位形成汇总与整合的信息，再为境外警方提供必要且关键的精准指向性信息从而将境外犯罪分子实施捉拿归案。此举不仅能够有效确保了数据隐私的保护，同时也极大地提高了相关案件的处理能力。另外，还可以采用差分隐私技术，通过在数据中添加噪声，进一步降低数据被逆向识别的风险，确保个人隐私得到更为充分的保护。

（2）算法偏见风险的规避

AI模型可能因训练数据偏差降低执法的效率，因此，需建立伦理审查机制。一方面，完善偏见检测，定期检测模型是否过度关联特定族群与风险标签。例如，当基层的辖区派出所等单位发现“某洲籍人员”与“毒品犯罪”在AI模型中的关联度显著高于其他群体时，需回溯数据源头排查标注偏差，防止模型出现偏差；出现偏差后，需要我们及时通过调整训练数据，使模型得到优化。或者在此基础上引入公平性约束算法，确保模型在不同族群之间的预测结果具有公平性，避免因数据偏差导致算法推测的过程中产生不公的现象，进而防止由错误数据左右基层警力对于辖区涉外问题的正确认知。

（3）文化歧视风险的规避

在风险预测模型中增加“文化修正”的功能。例如，针对穆斯林聚居区，降低“公共场所聚集”行为的风险权重，避免将正常宗教活动误判为群体性事件。公安机关可与民族宗教事务部门合作，建立文化资料数据库，也能够为AI模型提供了更为丰富的文化背景信息。将此类信息引入到基层涉外类案事件的AI模型中，既能够确保模型能够更好地适应不同辖区的文化环境，也能够因地制宜的为基层民警引导出相关有力的防范措施。

3.3 通过国际合作机制的进一步顺畅拓展AI助警的广度

（1）跨国AI警务协作平台建设

依托国际刑警组织框架，推动AI风险预警模型共享。首先，建立统一的数据接口标准，与InterpolI-24/7全球警务通信系统对接，实现跨国预警信息秒级同步。同时将相关数据进一步下放到基层派出所，对外国人的所经辖区或可能经过的辖区提供相应信息，便于对其动向实施重点监控甚至及时抓捕。同时，建立与周边国家联合“跨境犯罪AI训练集”，聚焦电信诈骗、毒品走私等跨国案件进行AI模型所需数据的收集。我国可以充分发挥AI方面的优势提供算法框架，并将基层派出所所收集到的相关案件信息予以整合和分类。合作国需要在AI模型中上传脱敏案件数据用于补充所需的训练数据，确保各方数据主权得到保障，从而实现脱敏案件数据的共享。

（2）克服法律协同障碍

法律协同障碍主要体现在管辖权冲突。AI预警可能涉及他国公民权益，需明确跨国数据使用的法律边界。例如，欧盟公民在我国行为数据被用于AI训练时，可能触发国际法上属人管辖的相关条款，需要通过外交渠道协商例外条款。另外，各国AI伦理规范差异较大，如美国重技术创新、欧盟重隐私保护。可通过相关国际组织，推动形成跨国警务AI伦理指导性文件。以上法律协同障碍的克服，需要在实践中不断加强国际合作机制的建立。

4 结语

本文系统探讨了人工智能（AI）技术在首都涉外警务中的创新应用路径。伴随北京国际化进程加速，涉外警务需求呈爆发式增长，传统的警务模式面临语言沟通、文化差异、警力不足等多重挑战。AI技术凭借多语言实时翻译、大数据分析、智能预警等技术手段，AI不仅能够提升涉外案件的处理效率，还能优化警务服务的精准性与包容性。

研究深入剖析了AI助警的必要性与可行性，构建了以智能协同治理、数据驱动预防和跨文化智能交互为核心的理论框架，并据此设计区域差异化培训、案件类型定向指导等创新应用场景。同时，针对AI助警实施过程中的技术整合路径、伦理法律风险及国际合作机制展开讨论。通过AI技术的深度融合与应用，首都涉外警务有望实现从“经验主义”向“数据驱动”的根本性转型，全面提升警务现代化水平，为全国警务智能化转型提供具有示范价值的“北京经验”。

参考文献

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[8]北京市公安局．“智慧引擎”助力 跑出护航首都高质量发展“加速度”——北京公安持续打造智慧“金名片”［EB/OL］．（2025-01-09）［2025-03-01］．https://gaj.beijing.gov.cn/xxfb/jwbd/202501/t20250114_3988899.html．

[9]《中国审判》国家级AI基础设施正式发布！最高法召开“法信法律基座大模型”研发成果新闻发布会［EB/OL］．（2024-11-15）［2025-03-01］．http://www.chinatrial.net.cn/news/32090.html．