完善刑事诉讼证据制度是深化司法体制改革的一项重要内容，公安机关在获取证据方面也在以更高的法律标准要求自己，并实践着各种科技创新。7月22日记者了解到，青岛市公安局青岛经济技术开发区分局高度重视新形势的要求，在用与时俱进的证据思维武装民警头脑的同时，还在全国首批引入一套图侦系统，利用“人工智能”和“大数据”来获取线索和有效证据，在“互联网＋”警务时代用高精尖设备和来守卫一方平安。

连砸豪车

路面监控拍下可疑别克轿车

7月16日早晨7时30分开始，开发区警方陆续接到报警称，青云山路周边发生砸车盗窃车内财物案件。“到上午9点半，我们接到了七起报警。”办案民警称，案件集中发生在三个小区的地下车库里，被砸的车不乏捷豹、宝马和其他高档越野车。开发区警方高度重视，刑侦大队和辖区派出所组成专案组，民警调取了车库门口的监控，很快在凌晨0时至2时的录像中发现了犯罪嫌疑人的身影：两人进出车库时戴着帽子和口罩，戴着手套握着一个手电筒，其中一人身材强壮，另一人异常瘦弱。

由于案发的凌晨下着小雨，路上的人和车不多，办案民警调取了街面“天网”监控，很快发现了犯罪嫌疑人驾驶一辆黑色别克轿车作案。由于外来车辆进不了地下车库，犯罪嫌疑人将车停在小区大门外的马路上，得手后再驾车离开。

不懈追击

案发当天下午俩砸车贼落网

民警准备以车找人，却发现车牌是伪造的。民警沿监控追查别克轿车轨迹，发现车辆消失在太行山路开发区四中附近的一个探头附近。民警调取案发前三天的监控发现，发现轿车也是在这里失去了踪迹。民警分析，犯罪嫌疑人在周边有落脚点。

刑侦大队和薛家岛派出所民警分成两路，一路继续通过图侦系统追踪车辆轨迹，另一路到现场查看。民警实地摸排后发现，探头周边除了网点房，还有三个居民小区。民警到这些小区寻找那辆黑色别克轿车，7月16日下午，他们在某小区一号楼南侧发现了目标。

民警在附近展开蹲守，下午4时许，两名男子下楼后上了车。由于两名作案者都戴着口罩，而这两名男子下车走得很快，民警一时无法认定他俩是犯罪嫌疑人。为确保取证阶段的万无一失，民警分乘两辆车跟踪。这一次，民警看清了两人下车时走路的步态和体貌特征，就是一个强壮，一个异常瘦弱。待两名男子再次驾车返回小区后，民警上前将两人控制住，从住处搜出赃物后带回了派出所。

证据合法

取证彰显民警过硬办案本领

面对民警的审讯，犯罪嫌疑人潘某（35岁，黑龙江人）和蒋某（32岁，黑龙江人）很快供认了砸车盗窃的事实。两人均有违法犯罪前科，在开发区结识后租住在一起，由于没有正当工作，两人花光钱后商议去砸车盗窃，随后从网上购买了破窗工具并作案。目前，两人已被开发区警方依法刑事拘留，案件正在进一步侦办中。

记者在采访时了解到，在这起24小时内就破获的砸车盗窃案中，开发区刑警还展现出了取证时的过硬本领。据开发区刑侦六中队指导员张磊东介绍，为了获取过硬的证据，“天网”和智能交通拍下的嫌疑车辆的每一个轨迹，小区监控拍下的犯罪嫌疑人每一个身影都被他们拷取刻盘。而为了确保证据的合法性，他们每一次拷取都出示了相关的法律文书。以上证据结合犯罪嫌疑人的口供以及从住处搜出的赃物，足以证明两人就是作案者，让他们得到应有的惩罚。

科技强警

“电子刑警”助力“互联网＋”警务

记者从开发区警方了解到，去年年底，他们引入了一套“以萨”图侦系统并建立了联合实验室，以获取线索和过硬的证据。“以前拷取监控后，民警要用肉眼一帧一帧地识别寻找线索和证据，这套图侦系统连接了‘天网’工程和其他监控，‘人工智能’帮我们从海量监控中筛选。”开发区刑侦大队副大队长陈宪文称，从这个角度上看，这套系统可以被誉为“电子刑警”。

记者了解到，这套图侦系统采用的是“大数据”模式，通过快速计算和智能软件帮警方从海量监控中筛选线索和证据。借助“以萨”图侦系统，警方可以对视频图像进行快速分析，如果要布控车辆，系统不像以前一样只筛选车牌，现在可以通过车辆的颜色、外形和前挡风玻璃上的标识、车辆悬挂物等特征进行分析研判轨迹，还可以搜索出套牌车、无牌车。如果民警要对人员布控，智能软件还可以识别犯罪嫌疑人穿了什么衣服、是否戴帽子、是否骑车出行等细节。这套图侦系统大大提高了民警在侦办案件时工作效率，也加强了证据的固定。

如虎添翼

刑警循线索连打两个扒窃团伙

开发区警方相关负责人告诉记者，警方不仅利用图侦系统侦办大案，对于盗窃摩托车和自行车、扒窃之类的和老百姓切身利益相关的侵财案件，他们也高度重视，让图侦系统在搜集证据、获得线索方面发挥大的作用。2017年初，开发区刑侦大队发现长江路商圈附近出现了两个扒窃团伙。民警通过图侦系统发现两个团伙作案10多起，分别驾驶一辆黑色现代和大众轿车，都是从胶州暂住处出发来黄岛区作案。开发区刑警与商场保安展开布防，将其中一个团伙的成员全部抓获，2月20日，开发区刑警在青岛市公安局刑警支队的协助下，又在胶州将另外一个团伙打掉。

标题ABC=AI(人工智能)+BigData(大数据)+Cloud(云计算)