金仲兵：日本经验，将公共监控技术用于救危济弱

金仲兵：日本经验，将监控技术用于救危济弱

作者：金仲兵

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据多家外媒及日本共同社报道，东京Asilla公司研发的AI智能监测系统，落地日本约40座铁路车站与大型商业综合体，一改监控设备传统安防属性，依托现有公共摄像头做动态行为识别，把技术落脚点放在民生兜底帮扶上。

这套AI算法可实时甄别站台边缘长时间徘徊、原地反复踱步、高楼护栏附近滞留等轻生高危行为，同时自动识别路人突发晕厥、行动障碍人士独自困窘、心智障碍群体走失等特殊场景；系统抓取异常后即时推送预警消息给车站工作人员、驻场安保，配合人工上前劝导帮扶，依靠“智能预警+人工介入”模式，落地至今已成功劝阻2起自杀行为，救下一名意欲跳楼的成年人与一名书写遗书的孩童，除此之外还多次帮扶突发疾病、行动不便的弱势路人。

除车站场景外，日本全域逐步铺开道路智能摄像、全域网络动态观测设备，定向覆盖心智障碍、无自主自理能力、存在自杀风险等社会弱势群体，用前置式风险监测减少极端悲剧，这套技术落地实践，为全球探索科技向善、精细化社会治理提供了鲜活样本。

长久以来，大众对公共监控摄像头的固有认知，大多局限于治安取证、交通违章抓拍、秩序管控，容易形成“监控重在约束管理”的片面印象，但Asilla在日本40座站点的落地案例清晰证明：监控技术本身没有善恶之分，应用方向决定技术温度，锚定民生守护、弱势群体帮扶，冰冷的硬件设备就能转化为守护生命的民生防线。

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在传统基层社会治理体系中，高危心理人群、残障弱势人群的风险干预长期是治理难点。自杀冲动、突发疾病、心智障碍者意外走失往往具备突发性、隐蔽性特点，个体负面情绪与极端想法藏于日常生活，家人、邻里很难第一时间察觉，依靠人工定点巡逻、路人偶然发现的传统帮扶模式，覆盖范围有限、预警严重滞后，大量意外悲剧往往在无人留意的盲区悄然发生。

日本这套AI监控系统恰好补齐人工巡查的短板：依托存量公共摄像头，不用大规模新增硬件投入，靠算法赋能拓展服务边界，从“事后追责”转向“事前预防”，把治理关口前置。

该企业自2022年起联合日本200余家公共机构，用700万段实景影像训练AI模型，除自杀风险识别外，系统同步拓展摔倒求助、突发急症、独居老人外出遇险识别功能，让公共监控从单一安防工具，升级为全天候流动式民生看护网点。

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放眼全球社会治理发展趋势，日本依托智能监控帮扶弱势群体的探索，给我国智慧城市建设、基层精细化治理带来多重现实启发。

第一，盘活现有公共监控资源，推动安防设备“一设备多用途”。国内城市大街小巷、公交场站、轨道交通站点已布设海量公共摄像头，多数设备仅发挥治安作用，可借鉴日本经验，在合规、严守公民隐私边界的前提下，分步试点AI民生识别模块，在车站、天桥、江边、城市公园等高危点位，增设轻生预警、老人孩童走失、突发伤病识别功能，盘活存量基建，低成本搭建社会兜底预警网络。

第二，建立“智能预警+多方联动”闭环帮扶机制。技术只负责发现风险，落地帮扶离不开人力配套。日本预警信息直达现场工作人员，我国可依托社区网格员、站点志愿者、民政社工、心理援助机构组建联动台账，系统预警推送后快速分派对应人员上门干预，打通“发现—联络—帮扶”全链条，避免预警信息悬空。

第三，坚守科技向善底线，筑牢个人隐私防护红线。智能行为监控落地的核心前提是立法规范数据使用，日本配套明确法规：AI采集画面仅限风险识别，视频数据限时自动清除、严禁外流商用，非风险场景不得调取个行为画面。我国落地同类民生监控项目，必须同步完善隐私管理制度，划定算法识别边界，杜绝无差别人脸识别、过度搜集个人行踪，在公共安全与公民隐私之间找到平衡点。

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科技发展的终极归宿是服务于人、普惠民生。从日本Asilla落地40座车站的AI暖心监控，再到日本全域针对脆弱群体的智慧监测布局，生动诠释了科技向善的内核：先进的监控技术不只是城市管理的工具，更是守护弱势群体、托举民生底线的重要抓手。

我国也在建设与日本类似的网络工程，比如著名的“天网工程”和“雪亮工程”：前者侧重于城区、县城主城区城市主干道、商圈、路口公安专用安防所以在智能化暖心监控方面，后者侧重于乡镇、行政村、自然村农村偏远区域，基层群防群治，民生属性更强。后期多地实现雪亮+ 天网平台互通，城乡视频一体化调度。（来源：《人民日报》）

其中，“雪亮工程”就包括了民生服务功能：老人走失、孩童走失调取监控寻人；处理邻里地界、车辆剐蹭等民间纠纷取证。

从上可见，我国人均监控设备拥有量位居世界前列，具备得天独厚的天然优势，只要立足我国基层治理现实，因地制宜借鉴海外成熟落地经验，规范用好智能监控新技术，便能进一步以科技赋能善治，用数字化力量减少人间悲剧，建设更有温度的智慧城市和乡村。

二〇二六年六月三日星期三

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