在美国科幻悬疑剧《疑犯追踪》中的纽约市，正反两方角色都有一个“阴影地图”，用来避免暴露于摄像头之下，这张地图往往成为犯罪活动滋生的温床。而在现实世界里，各级政府都在努力完善城市每个角落的摄像头覆盖，压缩阴影地图的空间，同时利用人工智能等技术来打击犯罪，保护城市和市民平安。
打造平安城市的“天罗地网”
在今日的城市中，监控摄像头已非常普及，公共安全部门在街道、广尝公园、车站等公共场所部署了大量摄像头，以维护社会治安。以北京为例，警方在2015年宣称已经实现城区视频天网巡控100%全覆盖。除此之外，其他政府部门，比如交通、市政等安装的摄像头也随处可见。
然而，公共部门拥有的监控摄像头数量，远远无法与商尝银行、办公场所等私营领域相提并论。例如，一项调研显示，在英国约有接近600万监控摄像头，其中仅有约7万为政府部门所有。
如何以尽可能低的成本将尽量多的公共场所纳入监控范围，减少“阴影地图”的面积，对于构建平安城市至关重要。在实际建设中，可以整合各种市政部门和运营商的资源，采用路灯杆、小型基站、监控摄像头一体化等方式，有路灯光的地方就没有死角。同时，巡逻的警务人员也将装备视频拍摄设备，并且通过无线网络将画面实时回传到指挥中心，全方位保证城市的平安。
未来的全联接城市，监控设备在公共场所必然无处不在，环境监测、道路监控、社区监控、企业安防、家庭安防、网络信息安全监控等等的信息都可以接入一个统一的大平台，由城市的监控调度中心进行统一的监控、安全管理，还能结合市民的信息和需求，对城市的公共安全等服务组织和资源进行统一调度，从而实现更智慧、更便捷、更安全的城市治理。
计算机视觉快速定位嫌犯
不过，目前“个人隐私”和“公共安全”之间的权衡问题一直没有完美解决。尤其是在某些发达国家，政府为保护市民个人隐私权，不允许在城市公路两侧安装任何摄像头，但当应急事件发生时却苦于无证可寻，只能另辟蹊径，通过迂回的方式找到蛛丝马迹。在此背景之下，人工智能技术的飞速发展，似乎给平安城市的建设与管理者们带来无限希望。
伴随着摩尔定律的不断实现和人工智能的软硬件技术积累，计算机视觉技术早已突破了肉眼精度的图像识别，并广泛应用于公共安全、金融和信息安全领域，产生了巨大的价值。但这些成就并没有有引起社会的轰动，人们更兴奋于AlphaGo的胜利，因为人们直觉上认为识别“人脸”“苹果”等图像是一件容易的任务，人人都能胜任，而战胜世界顶尖棋手则更具挑战。事实上，站在人工智能技术的角度，从围棋和图像识别的复杂性和不确定性来说，图像的变化比棋盘的变化要大得多。
计算机视觉领域的技术，突破最先被应用在车辆识别方面：如中国的依图公司基于视频图像的车辆识别系统在苏州上线之初，就帮助警方破获了一起涉案金额超过10万元的入室抢劫案，当时嫌犯抢劫得手后驾车驶离小区，警方运用“车辆识别系统”进行品牌过滤，快速识别出车辆，10分钟神速破案。
与车辆等物体识别相比，人脸识别的应用范围和场景更加广泛，当前已经可以做到在上亿数量级的人像库中进行人脸静态比对识别：
比如厦门南北火车站，民警通过公交车上的视频监控将扒窃案嫌疑人头像提取出来，在静态人像系统中进行比对，很快就确认了嫌犯的名字和身份证号码，同时通过已覆盖厦门所有BRT车站摄像头的动态人像系统，快速找到了嫌犯之前所有出现在摄像头下的时间和地点轨迹，从而在嫌犯经常出现的地点布控设卡，很快控制了嫌犯。出现在厦门的这个场景，与《碟中谍4》中汉纳威在火车站利用人脸识别系统快速抓捕嫌犯的情节何其相似。而今天，其正在真实世界中上演。
人工智能提前预防犯罪