公共安全 AI 发展路线图

每天都有关于公共安全危机的新旧头条——从灾难性山火和零售盗窃团伙，到交通事故死亡和应急响应延误。社区正在寻找新方法来保护自己免受气候灾害和犯罪侵害，但传统公共机构正面临人手短缺和员工流动的困境。 据 Axon 数据显示，公共安全领域存在近 1300 亿美元的市场机遇 。如今得益于人工智能的进步以及摄像头、无人机等监控硬件成本的下降，技术不仅填补了人力缺口，更推动公共安全从被动响应转向主动预防 。

以往事件往往在发生后才会被上报和处理。如今，人工智能能在事件发生过程中甚至发生前就实时标记异常情况，从而在事件造成更大危害前进行阻止。AI 具备标记可疑事件、揭示规律模式、预判潜在威胁的能力，这意味着公众安全正得到更主动的保障。

公共安全 AI 的核心价值

• AI 正在重塑公共安全 ：从被动响应转向主动防御，AI 现已能实时甚至提前预警山火、犯罪及交通风险等威胁并采取应对措施。
• 硬件与 AI 的融合 ：高性价比的优质传感器与摄像头为公共机构提供了海量可操作的实时数据，推动了 AI 在该领域的快速部署。
• 劳动力短缺推动技术应用 ：受疫情后人力缺口压力，应急服务与调度中心正寻求通过 AI 提升效率、保留员工并提供支持，例如自动化培训系统和非紧急呼叫的语音 AI。
• 公众期望已发生转变 ：民众如今要求政府提供基于证据、透明且响应迅速的服务，这种对标消费级体验的需求正加速政府技术升级。
• 伦理与偏见仍是焦点问题 ：在 AI 部署中，确保负责任使用、减少算法偏见及避免引发社会恐慌，是实现公共安全效益的关键要素。
• 巨大的市场机遇 ：公共安全领域作为持续扩张的垂直市场，随着 AI 与云转型的深入，有望催生价值数十亿美元的行动系统平台 。

公共安全领域 AI 应用的完美风暴

多股强大力量的汇聚正在该领域掀起一场 AI 应用的完美风暴。首先，硬件成本大幅下降，曾经价值数万美元的高质量摄像头、无人机和传感器如今更加经济实惠。这与计算机视觉技术的进步相结合，使得硬件设备既比以往更便宜，又更强大。这种硬件的普及反过来催生了实时数据的爆炸式增长——从每天捕获数百万车辆动态的车牌识别系统，到全天候监测山火的远程摄像头。传统人力分析根本无法应对这种数据洪流，而 LLMs 恰好具备合成与模式匹配海量数据集的先天优势。

其次，传统公共安全行业正面临前所未有的危机。疫情后劳动力短缺对应急服务部门冲击尤为严重，许多大都市区的 911 调度中心报告职位空缺率超过 25%。警察部门在人员招募和留任方面举步维艰，而消防员因气候相关事件接警量激增的同时， 同样面临人手不足困境 。在编制有限的情况下应对这些社区威胁，各机构正寻求人工智能解决方案来提高劳动生产率，将剩余编制人员从低层级行政任务转向更高价值的工作。 

最后，或许也是最重要的一点，公众的期望已经改变。习惯了实时查看拼车动态和包裹追踪的民众，如今对紧急救援服务也抱有同样的即时响应期待。他们要求公共安全机构做到决策透明、责任明晰且基于实证。这种对政府服务提出的消费级高标准，正推动相关机构采用能提供实时洞察、自动响应并展示实效成果的技术。

在 Bessemer，  我们长期专注于垂直领域软件投资，并日益聚焦垂直领域 AI。从建筑行业的 Procore、电商领域的 Shopify，到我们最新上市的 ServiceTitan（服务于专业技工领域），通过支持定义垂直赛道的企业，我们积累了丰富经验。我们看到 AI 工具在公共安全机构及相关方中蕴藏巨大机遇。 事实证明，这些 AI 解决方案已成为公共安全保卫战中不可或缺的力量，我们相信价值数十亿美元的新巨头将在这场多领域的范式变革中诞生。 

消防

2023年毛伊岛野火与2025年南加州野火悲剧性地将防火安全推向了美国公众意识的焦点。随着野火日益侵袭城乡结合部，预防性住宅与社区”加固”措施——即实施防火改造——已成为美国民众最关切的事项。鉴于保险公司正加速撤离北加州等野火高风险区，这类防护措施显得尤为必要。

气候灾害频发与保险覆盖不足的双重压力，正推动人们将目光转向可用于火灾预防和灾害缓解的人工智能技术。Pano AI 就是典型案例，该公司向公用事业公司、保险公司及业主协会销售快速烟雾探测技术。Pano 的野外摄像机部署在易发山火区域，通过人工智能结合人工监控实现早期烟雾识别，及时向应急部门发出警报，从而避免潜在野火。同样地， FireDome 受以色列”铁穹”系统启发，销售用于识别局部火灾的硬件传感解决方案，以及可发射至火源进行扑救的消防胶囊装置。

然而，仅靠私营部门的力量无法解决问题，消防部门和地方政府等公共机构正日益寻求能够增强其能力并实现更好协调的解决方案。虽然 Peregrine 最初专注于执法领域，但现已将业务扩展至消防与救援， 为美国 27,000 多家消防部门提供服务 ，协助监测火灾数据、跨部门协作以及开展其他主动防火工作。火灾仅是灾难性天气风险的其中一个方面，随着冰雹、飓风等极端天气事件在全球范围内日益频发。预计我们将看到更多人工智能解决方案涌现，以保障民众在极端天气事件中的安全。 

911紧急调度

如果您最近在美国繁忙城市拨打过 911，可能会遇到短暂等待。以旧金山为例，该市会公布 911 电话等待时长数据，如图所示，近年来其等待时间一直低于 15 秒的目标值。由于 911 调度中心人手短缺，加上报警电话数量持续增加，等待时间正不断延长，促使各城市寻求人工智能解决方案。Prepared911 和 RapidSOS 等公司正利用自动化技术提高信息可获取性，从而加快调度员工作流程。

尽管 911 调度员工作流程有所改进，调度中心仍面临人力短缺问题，难以解决人员不足和流动率高的困境。GovWorx 运用人工智能为调度员提供通话指导和自动化培训，旨在加快培训速度并提高调度员留存率；与此同时，Sharp Performance 和 Sworn AI 则提供基于 AI 的心理健康解决方案，以支持一线应急人员并降低离职率。此外，像 Aurelian 这样的公司正利用语音 AI 技术的进步来自动处理非紧急呼叫，从而让调度员能集中精力应对最紧急的呼叫。

交通安全

2022 年，美国行人死亡人数达到过去 40 年来的最高水平， 超过 7500 名行人死于驾驶员之手 。分心驾驶行为增加、车辆体型增大以及基础设施老化，共同导致了街道对行人越来越不安全的趋势。因此，各地社区正日益寻求能够扭转这一趋势的解决方案。 

反应式范例是测速摄像头，它们会标记超速车辆并事后向司机开出罚单。而新的主动式范式中，计算机视觉模型实时识别超速车辆，并通过改变交通信号灯或在电子看板上向司机发出警告的方式，利用 AI 技术进行即时干预。诸如 Obvio 和 Roundabout 等新一代解决方案，利用 AI 和边缘计算的最新进展，不仅能捕捉违章驾驶行为，还能通过 Obvio 的实时标识警报或 Roundabout 的交通信号灯控制等技术提供即时反馈以阻止危险行为。两家公司都致力于在不良驾驶行为发生时即时制止，从而完全避免交通事故，使道路和行人更加安全。 

执法部门

过去几年间，实时犯罪中心（RTCCs）在美国迅速扩张， 短短四年内增长达 148%，目前约有 150 个警察机构运营此类部门 。这些中心作为集中化枢纽，整合了监控摄像头、车牌识别系统、无人机和枪击检测系统等先进技术——这些技术近年来成本大幅下降，使执法部门能够实时获取经济可承受的行动情报。监控摄像头、自动车牌识别系统（ALPRs）等设备在城市中激增，将实时视频与数据源源不断输入 RTCCs。由此产生的海量实时数据对公共安全部门形成前所未有的响应压力，而社交媒体更使这种数据洪流愈演愈烈。面对如此庞杂的新型数据源，执法机构正积极采用软件与人工智能解决方案来协助梳理并解读这些数据。 

Flock Safety 是这波新浪潮中的首批企业之一，通过自动车牌识别系统（ALPR）协助破案，该系统能对被盗车辆或其他标记车辆发出实时警报。此后不久，我们见证了无人机第一响应者（DRF）项目的兴起，例如 Aerodome 和 BRINC，这些项目允许警方将无人机派往犯罪现场收集证据、追踪嫌疑人，并为抵达现场的警员提供”空中之眼”。

游隼科技发展迅猛，其统一数据层与分析服务为州及地方政府提供海量数据洞察。 同样地， Multitude Insights 通过其产品 BLTN 实现跨辖区信息共享，并实时发现数据规律。 诸如 Truleo 等平台正运用 AI 处理现场记录、辅助报告生成等警务工作。AI 在警务领域的应用场景不胜枚举，正如 Axon 2025 警务调查所示，执法部门正热切拥抱这波创新浪潮。

消费者

2024 年一项针对纽约居民的调查显示，民众安全感持续下降，仅有 37%的纽约市民表示在社区感到安全，较 2017 年的 50%显著下滑。这反映了全美范围内不安全感加剧的整体趋势。这种感受并非全无依据：美国仅有不到半数犯罪案件被报案，其中破案率又不足半数。

人们不仅依赖政府和公共安全机构来保障自身安全，也开始寻求消费级产品的保护。Protector 就是典型例子——创始人尼克·萨拉斯从公共安全官员处得知，与私人保护需求相关的兼职工作激增后，萌生了创立 Protector 的念头。该平台精准捕捉了私人安防领域的潜在需求，并计划拓展一系列其他消费者保护服务。 

同样地，鉴于人工智能具备自主监控和发出警报的能力，新一代家用安防设备成为 AI 应用的成熟领域。Ring 于 2018 年被亚马逊收购，如今与 Axon 密切合作 ，实现公私领域门铃视频数据共享。以 Sauron 为代表的新一波 AI 家居安防企业，已能实现访客人脸识别、访客追踪甚至主动震慑入侵者等功能。这轮浪潮中即将诞生的下一代 AI 原生安防企业，或将实现从单纯案发报警到真正预防入室盗窃的跨越。 

公共安全 AI 的其他应用场景

人工智能在公共安全领域还有无数主动应用场景，从遏制零售盗窃的公司到无人机防御系统，再到贝西默投资组合企业 Spot AI 这类提供企业智能视频监控与 AI 识别的解决方案。国际市场对公共安全 AI 与软件而言同样蕴藏巨大机遇，因为犯罪、气候和公共安全都是全球性议题。过去 40 年间公共安全支出持续保持长期增长，我们预计随着 AI 技术将其推向新高度并催生新用例，这一增长态势还将持续加速。

下一个价值十亿美元的公共安全解决方案

公共安全是规模最大的垂直软件市场之一，也是最后一批向云端迁移并采用人工智能的领域。今年五月，泰勒科技公司首席执行官 H·林恩·摩尔曾表示：”公共安全市场是我们业务版图中最后拥抱云计算的领域，但近年来它们已大规模转向云端。”

在这些推动创新与紧迫性的顺风助力下，我们预计将看到诞生于 AI 时代的十亿美元级企业。我们认为成功的解决方案需要实现以下目标：

1. 为公共安全机构或消费者提供明确投资回报：Axon、摩托罗拉等现有巨头已形成深厚壁垒，任何旨在替代或补充它们的新方案都必须提供更具实质性的价值主张。公共安全预算有限，消费者注意力易变，因此提供十倍优质的体验并创造真实的安全感至关重要。 
2. 对现有巨头的有限依赖： 部分新入局者正在利用这些行业巨头的数据流，这导致平台依赖性并天然限制了其发展上限。未来价值十亿美元的平台将减少对传统巨头的依赖，转而通过自建专有数据流来拓展业务。
3. 利用技术变革（如 AI、无人机、机器人）：Procore 和 Toast 等垂直 SaaS 赢家曾借助云转型构建庞大业务，我们认为 AI 带来的平台变革是更强大的催化剂。公共安全领域”为何是现在”的答案非常明确，当这批革命性新产品抢占市场份额时，未采用 AI 技术的系统将被淘汰。
4. 在公共安全领域攻克一个庞大且不断增长的终端市场，并成为核心记录系统： 下一代公共安全 AI 赢家将从一个极具实用性的楔形产品起步，借此获得扩展为事实记录系统的权利。此外，聚焦于气候等现有竞争者有限的大型增长型终端市场，也将为从实用产品转型为记录系统或行动系统提供更清晰的机遇。

在无数论坛中，人工智能技术正推动着新一轮提升公共安全的解决方案浪潮。然而，AI 在公共安全某些领域日益广泛的应用，确实引发了关于如何有益运用这些技术而非造成更多伤害的伦理问题。消除 AI 中的偏见，并采取措施避免助长民众的恐慌情绪，是利用公共安全 AI 技术进步造福社会而非危害社会的关键所在。