文章总结： 本文指出公安大数据研判平台历经十年后陷入人工判断的瓶颈，面对海量复杂数据已显疲态。大模型的引入实现了从人工看数据到机器辅助判断的根本转变，大幅缩短取证与办案时长。类比电力革命，AI改变的是研判生产方式，建议从业者突破惯性思维，推动工具向全流程智能系统升级。 综合评分： 86 文章分类： 安全建设,AI安全,安全工具,数据安全

大数据分析研判建了10多年，下一步该往哪走？

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Hunter取证

2026年6月30日 07:23 四川

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都2026年了，很多地方的基础工作流程，跟十年前比起来变化并不大。

打开系统，输入查询条件，等结果出来，人工一条条看，手动汇总，写报告。

跟十年前有什么区别？

数据多了，查询快了，但本质没变。还是人去找数据，还是人来判断，还是人来做所有聪明的那个部分。系统只负责一件事，就是把你可能需要的数据摆在你面前，然后告诉你，好了，剩下的交给你了。

然后呢？

然后你看着这些数据，自己判断。张三在某个时间段跟李四有若干次通话记录，他们的账户之间有若干笔转账，最近几个月两人在某些区域出现过多次。这俩人之间有没有问题？你自己看。

如果数据再多一点呢？社交关系、出行轨迹、消费记录、各种APP使用痕迹、网络浏览记录、云端文件、加密通讯数据，所有的信息堆在你面前。

你还能判断吗？

说实话，现在很多新配发的AI系统，打开率也并不高。不是大家不想用，是用不习惯，而且有时候还会漏掉关键信息，还不如自己看。

这就很耐人寻味了。给你做工具的人，可能自己从来都没有用过这个工具。

这就是现在很多大数据产品的真实处境。技术在进步，但使用方式还停留在上一个时代。

顺着上面的再聊聊，大数据产品这个概念，它经历了什么，又面临着什么。

大数据这个概念，大概从2014年左右开始在全国公安政法系统大规模落地。当时的逻辑非常清晰，也很合理。把所有数据汇聚到一个平台上来，打破信息孤岛，让民警可以一站式查询。这个思路在那个时候确实解决了大问题，因为以前数据真的是分散的，查一个人的信息要跑好几个部门。

但这个逻辑有一个隐含的前提，就是数据的汇聚本身就能产生价值。

只要你把数据都放在一起了，人自然就能从数据中发现线索。

这个前提在2014年是对的，因为那时候数据量还没那么大，人脑还能处理。

但到了2026年，这个前提已经开始不够用了。

数据量翻了不知道多少倍，来源也越来越多，手机、电脑、IoT设备、云端、区块链、暗网，取证的标的已经从单纯的通信记录和银行流水扩展到了你能想到的几乎所有数字痕迹。你光是把数据汇集起来，人工根本看不过来。

就像你把全世界所有的书都搬到一个图书馆里，然后告诉读者，你要的书都在里面，自己去找吧。

图书馆很大，书很多，但你找不到你要的那本。

这时候，大模型来了。

2025年开始，情况开始发生了一些微妙的变化。

我注意到一个挺有意思的方向，就是AI开始真正介入到取证的环节里。以前你拿到一部手机，技术人员得手动一页一页翻，一个APP一个APP地查，遇到些小众应用或者新版界面就抓瞎，搞半天可能啥也取不出来。而现在，AI可以直接帮你自动翻页、自动截屏、自动识别内容，全程不需要人工干预，最后还能自动生成一份完整的分析报告。

从几个小时变成几分钟。

这种感觉太爽了。

我这边还有一些行业数据也挺扎眼的。比如有些单位引入了大模型辅助办案之后，整个办案时长平均缩短了将近四成。

四成是什么概念？一个原本需要三天才能走完的流程，现在可能不到两天就能跑完。

还有一些场景，以前开庭光是书记员记录就要占用大量时间，现在AI可以自动做庭审记录，原先四五十分钟的流程压缩到十几分钟。省下来的那几十分钟，对于「案多人少」的基层来说，可能就是今天能不能准时回家吃晚饭的区别。

说到这个，我还看到一个挺典型的案例。某个地方用AI去分析群众的执法诉求，自动归类、自动研判、然后自动响应。

但你想一下，以前这些诉求怎么处理的？

人工分类，人工转办，人工汇总，人工写报告。一个诉求从接收到处理完成，中间不知道要经过多少个人的手。而引入AI之后，诉求进来就被自动归类和研判了，处理时间从天级变成了小时级。

坦率的讲，这些都不是什么惊天动地的黑科技。核心思路就是大模型加自然语言理解，这套技术放在整个AI行业里并不算最前沿的那种。

但关键不在于技术有多厉害，关键在于，它干了一件之前大数据平台一直没干成的事。

就是让机器来做判断，而不只是把数据摆在那让人来判断。

这就是根本性的区别。

而AI时代的研判方式就完全不一样了。你把同样的数据交给大模型，它不仅能帮你识别出通话和转账之间的关联，还能通过语义理解来判断哪些互动是正常社交、哪些是异常高频接触，哪些资金往来符合正常行为模式、哪些存在明显的不合理特征。它甚至能从海量的碎片化数据中帮你梳理出隐藏的关联网络。

这是两回事。

前者是「我给你数据，你自己看」，后者是「我给你数据，我帮你看到你自己看不到的东西」。

我突然想起了1880年代。

那个时候电力刚开始在美国普及，很多工厂主花了大价钱买了发电机和电动机，装在自己的工厂里。但装完之后发现，生产效率并没有显著提升。

为什么？

因为他们只是用电动机替代了蒸汽机，但整个工厂的布局没有变，流程没有变，管理方式没有变。工人们干的活跟以前一模一样，只不过动力来源从蒸汽变成了电。

后来呢？后来那些真正吃到电力红利的人，是最早想明白一件事的人，就是电力到底意味着什么。

电力不只是一个更高效的蒸汽机。它意味着你可以重新设计整个工厂的布局，因为电线可以走到任何地方，不像蒸汽管道需要沿着固定的路径铺设。它意味着你可以把生产流程拆分成更小的单元，因为每个工位都可以独立供电。它意味着你可以实现流水线生产，因为电动传送带的精度和可控性远超机械传动。

电力改变的不是动力，它改变的是整个生产方式。

AI也一样。

很多人到现在还在想，AI就是帮我查数据更快一点。就像1880年代的工厂主觉得，电就是让我的机器转得更快一点。

不是的。

AI改变的不是数据查询的速度，它改变的是你怎么理解数据、怎么从海量信息中发现关键线索、怎么高效完成整个研判流程的整个方式。

写到这，我估计有人会跟我说，你这不是在否定大数据吗？大数据平台不是也没用吗？

话不是这么说的。大数据平台当然有用，它解决的问题是把数据汇聚起来，这是基础。没有这个基础，AI什么也干不了。就像没有电网，你也用不了任何电器。

但问题是，你不能一辈子只建电网不买电器啊。

而很多地方的现状就是，电网建得很漂亮，500多个大数据平台，数据量每秒几百亿条，但电器呢？

有时候我真的觉得，任何行业都有一种惯性。一套东西只要它能跑起来、只要它没出大问题，大家就习惯继续用下去。

直到有一天，外面的世界已经完全变了，你还在用十年前的那套东西。

现在的情况就是，很多人每天在系统里查数据、写报告，忙得团团转。

但你仔细想想，忙的这些事，有多少是真正需要人来做的，有多少是本来可以交给机器的？

花两个小时查一个人的基础信息，这两个小时本可以用来做更多需要人类判断力、需要同理心、需要创造力的事情。

但现实是，很多人把大量时间花在了本可以自动化的事情上。

再说个我最近看到的事。

我最近还注意到一个行业趋势，就是关于取证工具的规范要求也在升级。

以前那种简单的取证工具，只管把数据导出来就完了。但现在，行业对取证的要求变了，必须记录全过程，谁操作的、什么设备、什么工具版本、每一步做了什么、有没有异常、完整性校验值是多少，都得留痕。

也就是说，工具从以前那种「数据导出工具箱」，要变成一个覆盖全流程的系统。

你看，连整个行业对工具的认知都在变了。

为什么？因为数据形态已经发生了巨大变化。手机取证不再是拆个机就能搞定的事，你要面对的是各种加密通讯、云端数据、虚拟机、区块链、暗网。面对这些新形态，仅靠传统的数据导出方式，确实力不从心。

而现在已经有人在用新的思路解决这个问题了。有人在训练专门的大模型去处理公共安全场景的数据，有人在做能处理TB级海量数据的介质分析，还有人在做多模态融合的思路，用传统方案百分之一的数据量就能达到同样的识别效果。

这些东西不是概念，不是PPT，是已经在线上跑着的系统。

我自己也有一些不成熟的想法。

我不觉得传统的大数据分析产品会一夜之间消失。在很多地方，它可能还会存在很多年，因为更换系统的成本很高，培训成本也很高，而且大家对熟悉的东西天然有依赖感。

但这不代表它没过时。

过时不过时，不是看它还能不能跑，而是看它还适不适合这个时代。

就像你现在还能用诺基亚发短信，手机也没坏，信号也有。但你会觉得这个东西过时了，因为它已经不能承载你在这个时代需要做的事情。

传统的大数据分析产品就是这样。它还能查数据、还能出报表、还能跑统计。但在一个手法日新月异、数据形态越来越复杂、跨部门协同要求越来越高的时代，一个只会把数据摆在你面前的系统，在这个时代已经有点吃力了。

你需要的是一个能帮你思考的系统。

最后聊几句掏心窝的话。

我知道，这篇文章写出来，有些观点可能会引起讨论。

如果你也在一线干了很多年，每天在系统里查数据、写报告，忙得团团转。

你不是不知道有更好的方式，你是没见过，也没人告诉你。

这让我想起了一句话。

磨平一些信息差。

哪怕，只是很小很小的一点。

也许看到了这篇文章，你会去想一想，除了现在用的这套系统之外，还有没有别的路可以走。

也许下次开会的时候你会说一句，咱们是不是可以考虑一下新的思路。

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