AI与混合现实改变警察的未来：瑞典于默奥大学探索新技术的可能性

在警察视野中的AI信息——支撑“未来调查”的技术与不应托付的判断

看着眼前的车辆，其周围浮现出数字信息。无需低头查看手中的屏幕即可确认所需信息——。

瑞典的乌梅奥大学等研究团队正在推进与此类未来警察活动相关的研究。所使用的是结合AI和“混合现实（MR）”的交互式系统。

在2026年10月8日由Phys.org和该大学介绍的研究中，通过警察和教官参与的训练，探讨了支持现场决策的可能性以及引入时伴随的伦理问题。

值得注意的是，这并不是将警察替换为AI的研究。研究人员重视的是在保有人类判断能力的同时，如何利用数字信息这一问题。

在现实景观中叠加信息的“混合现实”是什么

MR是一种将数字信息和物体叠加在现实空间中的技术。与覆盖视野的虚拟现实（VR）不同，可以在看到周围的人、车、建筑物等的同时参照附加信息。

此次研究中使用了微软的头戴设备“HoloLens”。可以通过视线和语音进行操作，正在探讨用于支持物体识别和潜在危险的把握等用途。

在警察活动中，眼前的状况瞬息万变。必须注意对方的动作、周围人的位置、与同事的协作等多个信息。

在这种情况下，如果能在视野中确认所需信息，可能有助于状况的把握。

然而，信息并不是越多越好。显示过多或错误信息被强调，可能导致忽视眼前的变化。重要的不仅是能显示什么，还包括何时、以何种程度显示。

39名警察和教官参与，训练中获得好评

研究与瑞典和西班牙加泰罗尼亚的警察教育机构和执法机构合作，分多个阶段实施。参与者共计39名警察和教官。

在实际测试之前，参与者接受了两个研讨会。一个是学习可信AI的基本原则，另一个是实际体验MR和HoloLens。

随后，在假设高危险度情况的车辆停止训练中，将HoloLens作为支持工具使用。

据大学发布，参与者对系统的有用性、易用性和可靠性评价非常好。既是警察又在该大学任教的安德斯·肖格斯特尔表示，参与者兴趣高，发现了许多可能性。

这其中也有技术开发方与警察实务方合作的意义。开发者认为方便的功能与现场真正需要的功能不一定一致。汇集双方的知识成为考虑实用性的起点。

“获得好评”和“安全性得到证明”是不同的

另一方面，将此次结果视为“使用AI可以证明警察活动更安全”还为时过早。

介绍文章中展示的主要成果是经过训练的参与者的好评。并未展示在实际街头减少了多少事故，防止了多少误认等效果。

使用者感觉可信与系统在各种情况下准确工作是两个不同的问题。

例如，在黑暗场所、雨天、人群密集的地方、通信不稳定的环境中，支援是否能发挥作用。当出现错误信息时，警察能否识别出来。这些都是考虑实际运用时需要验证的点。

这些是今后验证中将被问及的论点，并非可以从此次介绍文章中判断为已解决的问题。

正因为是值得期待的研究，才更需将使用者的感想、技术的性能、对整个社会的效果分开来看。

自动化程度越高，伦理问题也越重

研究团队将功能分为从低到高的三个风险水平进行分析。结果表明，自动化程度越高，隐私、透明性、算法偏见等伦理风险越大。

向警察提供参考信息与AI评估人或情况并强烈引导后续应对，影响的大小不同。

假如系统错误地评估眼前的人物为危险，其显示可能产生警察的先入之见。相反，错过危险导致警惕性减弱也是可能的。

这并不是此次训练中实际发生的事件，而是引入判断支持系统时应考虑的问题。

此外，如果设计成记录进入视野的影像和信息，如何处理与事件无关的路人信息也需考量。包括保存期限、可查看人员、向外部提供、删除的手续等。

仅靠头戴设备本身的性能无法回答这些课题。

为了不让“最终由人决定”成为形式

研究人员强调，不应完全自主化系统，最终判断应由人类进行。

然而，仅仅因为人类在最后操作，并不意味着就足够了。实际上如果只是直接接受AI的显示，人类的判断就会变得形式化。

在日本考虑类似机制时，也需要设计使警察能够审视AI的信息。

例如，能够区分显示的信息是直接观察的事实、过去的记录还是AI的推测。信息如果陈旧或不确定，能够了解其局限性。当与现场所见所闻的事实矛盾时，能够拒绝AI的建议。

此外，为了能够事后验证应对情况，确认显示了哪些信息、人类如何判断的机制也很重要。

为了使“人类负责”这一说法实质化，需要保留足够的信息和裁量以供人类判断。

在SNS上以论文介绍为主，尚未看到一般市民的评价

在SNS上可以确认到介绍此次论文的公开帖子。

共同作者贝尔纳特·比博拉斯·乔尔达在LinkedIn上报告了论文的发表，并介绍这是来自加泰罗尼亚公共安全研究所、乌梅奥大学、企业参与的欧洲联合项目的成果。

此外，埃里克·博尔格伦德也在LinkedIn上分享了由乌梅奥警察教育部门等进行的，处理警察战术中AI课题的研究论文。

从确认到的帖子中可以看出，研究成果正被用于专业讨论。

然而，这些都是介绍论文本身的帖子，并非收集10月8日新闻的一般市民反应。根据确认的范围，尚未有足够的材料判断市民的赞成与否或日本SNS上的反应。

因此，诸如“SNS上欢迎声浪涌现”“对监视社会的担忧扩大”等表述不能用于此次研究。目前阶段所能看到的是研究的共享正在推进。

如果引入日本，验证是关键

这项研究并不是日本警察决定引入同样机制的新闻。即便如此，如何将AI用于公共安全的问题也适用于日本。

特别需要考虑的不仅是对警察的便利性，还有对接受应对的市民的安全和满意感。

即使能快速确认信息，但如果因错误推测而被不必要地警戒，或在没有解释的情况下留下记录，不一定能赢得市民的信任。

在日本进行讨论时，首先可以考虑在训练环境中确认信息的显示方式及误认的应对。除了警察的工作负担如何变化，还需评估是否妨碍视野、能否专注于与对方的对话。

评价项目不仅需包括处理速度，还需包括判断的准确性、是否能避免不必要的干预、能否适当管理记录、能否向市民解释等。

这并不是研究确认了对日本的效果，而是将此次成果引入日本社会思考时的论点。

未来需要的是“使用AI的训练”和“怀疑AI的训练”

研究团队认为，将这些技术纳入警察基础教育，使未来的警察在早期阶段学习到可能性和弱点是有意义的。

仅仅记住操作方法是不够的。在何种条件下信息会变得不确定，显示与现实不符时该如何处理，支援消失时是否能应对。这些能力都需要培养。

此次研究展示的是增加警察视野中信息的技术可能性，以及为了不让信息支配判断所需解决的课题。

在看着AI显示的内容时，能否继续注意眼前人的声音和动作。未来警察活动的质量不仅取决于设备的新颖性，还取决于如何保护使用者的判断。

出处及参考URL

1. Phys.org：
   2026年10月8日发布。介绍研究概要、39人参与的训练、使用者评价、伦理课题。
   https://phys.org/news/2026-10-ai-reality-police.html

2. 乌梅奥大学：研究机构的官方发布
   确认警察研究与计算机科学的联合研究、使用HoloLens的验证、保持人类判断的必要性、警察教育的展望。umu.se
   https://www.umu.se/en/news/research-shows-how-ai-and-mixed-reality-can-enhance-police-work_12196568/

3. 研究论文：Trustworthy AI and Mixed Reality in Police Interventions: Challenges and Opportunities
   发表于Journal of Artificial Intelligence Research。以下为论文的DOI。研究内容的描述基于提供的文章和大学的官方发布。
   https://doi.org/10.1613/jair.1.19461

4. LinkedIn：共同作者贝尔纳特·比博拉斯·乔尔达的公开帖子
   介绍论文发表及为联合项目成果的帖子。作为SNS上研究共享的例子参照。Bernat Vivolas Jordà
   https://www.linkedin.com/posts/bernatvivolas_publicat-larticle-trustworthy-ai-and-activity-7471214915828158465-gYXJ

5. LinkedIn：埃里克·博尔格伦德的公开帖子
   作为处理警察战术中AI课题的论文介绍的帖子。并非展示一般市民舆论的内容。Erik Borglund
   https://se.linkedin.com/posts/erik-borglund-5631874_alldeles-f%C3%A4rsk-artikel-fr%C3%A5n-bland-annat-polisutbildningen-activity-7471157629449465857-aUht