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昼夜不打烊!AI 警务哨兵已上岗,重构城市基层巡逻新模式
来源:白犀牛 | 作者:白犀牛 | 发布时间: 15天前 | 388 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:
 随着城市安防治理不断精细化,传统人工巡逻的短板愈发凸显:基层警力紧张、巡防存在时空盲区、重复勤务消耗大量人力、恶劣天气执勤难度大,难以满足现代化城市全域、全时段、高精度的治安防控与交通治理需求。

  随着城市安防治理不断精细化,传统人工巡逻的短板愈发凸显:基层警力紧张、巡防存在时空盲区、重复勤务消耗大量人力、恶劣天气执勤难度大,难以满足现代化城市全域、全时段、高精度的治安防控与交通治理需求。

  依托成熟的L4级自动驾驶技术,白犀牛警用无人巡逻车精准贴合基层警务实战需求,落地安徽合肥、山西阳泉等多地公安场景。以“机器前置巡防、智能精准预警、人机协同联动”的创新模式,补齐传统警务短板、释放核心警力,成为城市昼夜值守、永不离岗的智能警务哨兵。

  传统巡逻瓶颈凸显,基层警务亟待升级

  人工巡逻模式长期存在四大核心痛点,制约警务效能提升:

  🔹 警力被低效消耗

  民警大量精力耗费在固定巡线、违停排查、路面劝导等重复性工作,案件侦办、应急处突、群众服务等高价值警务被挤占,警力价值无法充分发挥。

  🔹 巡防存在时空盲区

  人工巡逻受作息、体能、天气限制,深夜、凌晨及暴雨、极端寒暑天气巡防薄弱,城郊路段、背街小巷、商圈外围易形成安防死角。

  🔹 柔性治理能力不足

  人工取证流程繁琐、劝导覆盖有限,刚性处罚易引发群众抵触,难以实现常态化、人性化的精细化治理。

  🔹 缺乏数据支撑

  人工隐患排查零散、记录碎片化,无法形成持续有效的安防数据台账,警力调度多依赖经验,数字化警务落地难。

  实战级定制方案,构建智能无人安防体系

  针对警务真实痛点,白犀牛基于L4级自动驾驶技术,深度定制警用专属解决方案,融合多传感器感知、AI警务研判、5G加密传输、远程智能调度能力,适配城市主干道、重点路段、城郊道路等全场景执勤需求。

  ✅ 全天候自动驾驶,打破执勤时空限制

  搭载激光雷达、高清摄像头、等多重融合感知系统,可精准识别复杂路况、障碍物与行人,自主规划路线、智能避障、合规通行。支持7×24小时不间断巡航,无惧昼夜更替与恶劣天气,实现全域无死角常态化巡防。

  ✅ 全套警务配置,一站式实战赋能

  标配警用爆闪警灯、远程高音喊话、高清取证云台、LED普法屏。可自动抓拍留存违法影像、实时回传指挥平台,兼具违法劝导、流动普法、便民求助、隐患上报多重功能,一站式满足基层执勤需求。

  ✅ AI闭环研判,实现精准治理

  内置警务专用AI算法,可精准识别违停占道、非机动车违规、人群聚集、

  路面隐患、夜间滞留等风险,形成智能发现—语音劝导—取证存证—平台预警—民警联动处置完整闭环,大幅提升治理效率与规范性。

  多城规模化落地,量化成效见证实力

  目前,白犀牛警用无人巡逻车已在合肥、阳泉等地常态化实战运营,全面融入公安勤务体系,产出可落地、可复用的实战价值

  📍 合肥高新区:警力减负增效标杆

  无人车全面承接路面巡检、交通劝导、路况排查等基础工作,有效解放基层警力,让警务力量聚焦应急处突、案件办理、事故处置等核心工作,大幅提升警力利用率

  📍 山西阳泉:补齐城乡安防短板

  作为当地公安交管领域落地的无人智能装备,车辆常态化覆盖城区主干道、重点路段及城郊道路,补齐夜间、恶劣天气巡防空白,规范路面通行秩序,构建全天候、全覆盖的基层治安防控网络。

  📍 全域通用实战数据

  多城运营数据显示,落地区域违停投诉环比下降37%,非机动车违规率下降29%,路面巡查取证效率较纯人工提升50%以上,有效压降小微违法、排查路面隐患,全面提升城市安防精细化水平。

  人机协同新模式,定义智慧警务新范式

  白犀牛无人车不替代民警,而是以机器赋能人力,打造无人前置巡防 + 人工精准处置 + 数据科学调度的现代化警务新模式。

  1. 机器干“重复活”:无人车全天候承接巡逻值守、普法宣传、违停劝导、隐患排查、视频回传等标准化基础勤务。

  2. 民警干“关键活”:聚焦纠纷处置、高危警情、突发事件、重大安保等复杂场景,精准发力、高效处置。

  3. 数据做“指挥脑”:后台自动生成违法热力图、隐患台账,精准定位管控薄弱点,支撑警力动态调配,推动警务从“经验执勤”向“数据治警”升级。

  凭借稳定的产品性能与可量化的实战成效,白犀牛已形成成熟的智慧警务无人巡防解决方案,为全国科技强警提供可复制的落地范本。

  未来,白犀牛将持续迭代自动驾驶技术,拓展大型活动安保、校园安防、城郊卡点值守、商圈精细化治理等多元场景,持续打磨低成本、高稳定、全天候的智能安防体系,以科技力量赋能警务现代化,守护城市昼夜平安。



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