儿童的失踪和被拐卖问题，毫无疑问已经成为当今中国最尖锐、最令人刺痛的社会问题之一。
据不完全统计，中国每年失踪儿童将近有20万，找回来的大概只占有不到0.1％，而在全球被拐卖的儿童人数为120万。
儿童失踪背后的的一个重要原因是人口拐卖，它给家庭和社会造成了鲜血淋漓，难以愈合的伤害。
一个人贩子被抓后的说出的话让所有人都目瞪口呆！
问：你为什么要贩卖儿童？
答：钱来得快又比较简单。
问：你不知道是犯罪吗？
答：不就是一个小孩吗？他们可以再生呗！
问：你参与过多少次贩卖儿童的犯罪行为？最多一次拐了几个？
答：记不清了，每个月都卖好几个。最多一次好像拐了3-4个，记不清了。
问：你知道被贩卖儿童的去向吗？
答：全国各地都有，有专门的人卖，我就负责拐。上面人不允许我知道孩子下落，说是怕警察查到他们。
问：你的作案手法？
答：哄得听的就骗，太机灵的就抢，不听话的就打晕带走，大人不留神就下手了。
问：你是不是瞄准了一些儿童作案的？
答：看着健康的就留意一下，穿着漂亮的也留意，质量好的才能卖个好价钱。
问：拐卖过程中你是否曾杀害儿童？
答：（沉默了一会，点头）那娃哭声太大，差点把人招来，和我一伙的怕事，就把娃丢河里了。这是他干的，不是我！
更可恨的是，在拐卖儿童这件事上，人贩子不择手段。
拐不到就抢人贩子就在众目睽睽之下抢孩子！
一个小女孩在自家超市里玩耍，潜进来的陌生人看家长不在，直接就把女孩抱走了。
几个小孩在外面玩耍，突然一辆摩托车过来，后座的男人直接把其中一个比较小的孩子抱上车就走了，其他孩子根本追不上。
更恐怖的还有这个，一位爸爸带着孩子在街上散步，忽然后面一个女的冲上来，表现的好像这个孩子是她的，要把孩子抱走。
这时候周围迅速冲出来一群人，把孩子爸爸扑倒，然后抢走了孩子，并迅速上车逃离这个地方。路边的行人还以为孩子的亲爸爸是人贩子，殊不知，这是人贩子在进行团伙作案！
更令人无奈的是这类案件的破案率始终不尽人意。
根据公安机关给出的数据，目前中国破获拐卖儿童案件的平均时长是半年。这样长的侦破时间里，儿童很可能已经被转手几次，很难找回。即使找回也极大可能会儿童和家庭心理造成不可逆转的伤害。
一些拐卖儿童案会陷入僵局，真相被掩藏，充满悬念。警察有时会被困在迷宫中，付出常人无法想象的努力。
这残酷而复杂的一团乱麻里，大数据、人工智能技术正在成为改变现状的关键变量。今天，AI寻找失踪儿童和破获拐带案的技术应用，不只是一个静态的技术样本，而是在以超过预期的速度完成自我发展。
AI监控抓捕人贩子，需要多久?
2017年春节前夕，深圳龙岗区一个三岁孩子走失了。
派出所接到报案后，迅速从视频云中找到了一个片段，怀疑孩子被一个中年妇女带走，但问题是，头像很模糊，不能确定嫌疑人。
民警马上用模糊图像搜索匹配到了高清图像。又从身份证信息库里面锁定了身份,发现她入住了某宾馆，调出宾馆视频看到了被拐走的孩子，确定了嫌疑犯。
又通过全国公安数据大联网中发现她带了小孩从深圳北站搭乘火车潜逃去了武汉。公安干警马上部署在武昌将孩子救回，全程只有不到15个小时，小孩还没感受到恐惧，就回到父母的怀抱。
AI监控的工作流程又是怎么样的？
1.视频数据的精度恢复
我们知道，城市摄像头所拍摄数据并不一定能保证高清。限于空间、角度、光线和运动等限制。视频数据往往会模糊不清。
在上述案件中，深圳警方虽然找到了疑似人贩的视频资料，但人眼并不能看清嫌疑人特征。但通过人脸识别功能，警方用模糊图像搜索匹配到了高清图像，运用高度成熟的机器学习算法，还原图片精准，确保后续的人脸搜索和警方通缉不会误入歧途。
2.人脸搜索和轨迹跟踪
有了清晰的嫌疑人资料，下一步就是对嫌疑人进行人脸搜索。首先是确定嫌疑人的身份，这需要庞大的数据资料库和精准的特征匹配能力。
人力对比照片和资料，往往会出现误差，而AI监控系统采用了迁移学习算法来增强人脸资料的标签模型特征，从而可以对图片进行语义分析，几秒钟就可以完成人脸匹配，并搜索城市数据中的其他匹配样本。
换言之，人脸识别并不只解答“嫌疑人是谁”，而是通过与其他摄像头数据的联动，对嫌疑人进行轨迹追踪和推理。发现其接下来的行动轨迹。
3.AI监控与全国数据联动
对于警方来说，数据联动是提升破案效率的利器，比如这一起案件中，警服将人脸识别+AI轨迹监控与全国交通系统以及公共交通网络数据相结合，建立大范围的AI追踪通道。
人脸比对模拟，图片来源优图实验室
平安城市下的海量人脸图像
此前，张学友演唱会上两次抓到了逃犯成为热议。
各种吐槽之余，吃瓜群众也见识到了人群集中区域的人脸识别有多厉害。其实，演唱会只有几千至上万人参加，人脸模型匹配难度并不太高，而在数百万人员流动的大都市里，发现并定位追踪到人贩子的脸，显然是一个更加巨大的挑战。
随着多媒体、人工智能技术的发展，智能摄像头等设备捕捉的图像数据也在极快的增长，在中国“平安城市”的背景下，以深圳市为例，每年会产生大约1400亿张的人脸图像。
在如此海量图像数据面前，如何从中快速、准确地检索到用户需要的图像数据存在不小的挑战，检索性能需要秒级响应并支持并发检索，且使用检索加速方法后的检索精度要保证与直接不加速检索相比精度基本不下降；大规模数据直接训练时间非常长，且数据时刻更新，需要在保证精度的前提下支持无需增量训练或定时快速增量训练。
假如在孩子被人贩偷走之后，尽管在第一现场我们不能够发现人贩偷走孩子的踪迹，甚至不知道人贩的面相。
但是如果利用AI技术，把孩子的照片上传到AI系统，然后通过全国的实时监控分析比对就可以很快的找出孩子的痕迹。
农村偏远地区将成为人贩的新战场
尽管AI很有效的打击了人贩的作案机会和成功率，但仅仅也只能控制人口密集的一二线大都市。
而对于四五线城市，甚至是偏远的农村、山村，由于地区的相对落后和地理环境的相对复杂，AI安防根本就无法触及到这些地区，因此这就成为了人贩子们转移战场之后的首选战地。
虽然和大都市相比，其作案的对象无论是从数量还是质量来看都有所下降，但至少来说安全，因此就会长期扎根于此。
那么新的问题就来了，在人贩转移战场之后，四五线城市，偏远农村、山村的儿童安全问题又该如何保障呢？
虽然说法律的监管可以在一定程度上控制犯罪率，但是仅仅只能控制人的心理，对于胆大、亡命之徒是起不到任何作用的。因此从当下来看最粗暴、最有效的方法依旧是做好安防。
也就是说AI安防要做到AI城市化、AI县城化、AI农村化直至AI全民化，就像智能手机一样，此时也许才能真正可以实现儿童拐卖案彻底消失的局面。
不过从另一方面来讲，的确有些地方由于地理环境的影响，或许无法真正实现AI全民化，但是可以诸如在村口、或者通往县城的主干道、又或者县城。如果能够把这三个地方控制好，至少在90％以上可以控制人贩的犯罪率。
部分参考来源：警察说警事、脑极体、谷雨实验室，图片来源网络
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