问题——电动车盗窃高发与侦查耗时并存；寿光城区老旧小区相对集中，电动车是居民通勤、接送、买菜的常用工具，使用频率高、停放点多、看护条件不一，有关盗窃警情部分时段占比较高。一旦现场缺少直接监控或关键画面，民警往往需要调取周边多路视频逐帧排查，工作量大、周期长，既影响破案速度，也容易让群众产生“等不起、盼不及”的落差。 原因——海量数据与传统人工筛查不匹配。近年来公共视频网络覆盖持续完善，为案件侦办提供了更多信息来源。但信息量快速增长，也带来“看得见、找不出”的矛盾：同一车型在不同光线、角度、遮挡条件下差异明显，且大量车辆外观相近；人工检索既依赖经验，也受疲劳和时间成本影响。基层派出所警力紧张，既要处置警情、巡逻防控，也要推进案件侦办，如何把有限警力从重复筛查中解放出来，成为提升效能的关键。 影响——办案思路由“人找车”转向“车找人”。为破解难题，城区派出所一名具有计算机专业背景的民警在日常警务中探索建立电动车识别模型，利用既有平台抓拍图和视频片段进行样本标注与训练，逐步提升对电动车品牌、颜色、外观特征的识别能力。实战中，民警可先依据报案人提供的车辆信息，从海量截图中快速检索疑似目标，再围绕目标出现的时间地点反向追踪骑行轨迹，进而锁定嫌疑人活动范围及同伙关联。相关做法在多起案件中发挥作用：对关键画面缺失、嫌疑人伪装较强的案件，通过车辆特征比对补齐线索链条；对连续发生的案件，通过相似特征筛查发现关联，推动串并侦查。派出所反映，自该工具投入使用以来，协助破获多起案件，抓获多名嫌疑人，辖区盗窃类案件破案率同比提升。 对策——在依法合规前提下推进工具化、流程化应用。基层探索要用得稳、走得远，需要制度和流程支撑。一是坚持依法依规使用视频与数据资源，明确适用场景、授权边界和使用留痕，确保侦查活动可追溯、可核查。二是将“模型检索—人工复核—线索研判—落地抓捕”固化为标准流程，避免“唯技术论”，把技术结果转化为经得起实战检验的证据链和侦查线索。三是建立更规范的样本与参数管理机制，针对季节光照变化、车型更新迭代、遮挡伪装等情况改进，降低误识率与漏识率。四是加强复合型人才培养与岗位协同，通过警种之间任务协作，将该类能力拓展至交通肇事逃逸、车辆盗抢等场景，形成“多案共享、一体支撑”的基层合成作战雏形。 前景——“向科技要警力”服务更精细的民生安全。电动车盗窃看似“小案”，却关系群众日常出行与安全感，是基层治理的高频痛点。随着城市公共视频资源深入完善、数据治理能力持续提升，面向特定目标的快速检索有助于缩短破案周期、提升追赃挽损效率，也能让警务力量更多投入巡逻防控、社区宣防和源头治理。同时，技术路径推广应坚持可复制、可维护、可监管：既鼓励基层创新，也要在统一标准、数据安全、隐私保护和应用评估上同步推进，让工具真正成为提升治理能力的“助推器”，而不是新的风险点。
刘海璐的实践表明，基层警务创新未必依赖高端设备和充足资源，关键在于把专业能力用到一线需求上。他以实际行动诠释了“向科技要警力”，也为基层单位运用新技术提升效能提供了参考。随着更多像刘海璐这样的专业人才扎根一线——把科技创新转化为实战能力——基层警务有望更加智能高效。