8月18日，由广州边检总站承担的国家移民管理局“人工智能+证件鉴别”场景建设成果——前台出入境证件数智辨伪助手正式上线，面向全国推广。

看到通知的那一刻，刘旭宇长长舒了一口气，她与团队无数个伏案调试、反复推演的日夜，海量样本标注、模型迭代的艰难攻关，此刻都有了沉甸甸的回响。

图为刘旭宇在监控系统运行状态。

而就在数智辨伪助手上线前不久，凭借在人工智能领域的技术积累，她刚刚斩获了广州市“红棉匠才·数智杯”人工智能赛项唯一的一等奖。

图为刘旭宇在颁奖现场（右二）。

颁奖现场，满场企业工程师、高校科研人员之间，来自广州边检总站的一抹藏蓝格外亮眼。这项由市政数局、市人社局、市总工会联合主办的全市AI领域权威职业赛事，一等奖仅一个，获奖者将被纳入市级高技能人才库，竞争激烈程度可想而知。

入警仅三年，她如何从勤学奋进的新警，一路成长为斩获全市AI冠军的核心技术骨干？

AI赛事冠军是位女民警

时间倒回决赛当天。三小时全程高压，全场只有此起彼伏的键盘敲击声。本次赛事女性参赛选手仅占两成，且多为专业AI岗位。在一众男性工程师、科研人员中间，作为边检女警的刘旭宇，沉静从容，格外亮眼。

图为广州市“红棉匠才·数智杯”人工智能赛项比赛现场（图片来自网络）。

面对层层严苛命题，她冷静拆解业务需求，有条不紊编码调试。来到难度最高的实操环节，她自主搭建MCP工具打通物联网仿真链路，实现多终端统一管控，方案紧贴实战、简洁高效。最终，她从43家单位、91名行业精英中强势突围，以总分第一摘得赛事唯一的一等奖！

但荣誉的背后，是常人难以想象的付出。

6月底接到参赛通知时，数智辨伪助手正处在全国推广前的攻坚期，模型迭代、一线走访、日常运维多线压身，留给她备赛的只有碎片化空余时间。海量全新考点、高难度实操任务摆在面前，她没有半句推脱，骨子里肯钻研、不服输的劲头尽数迸发。

刘旭宇和团队一起对系统研发进行研讨。

“钻研算法本身就是乐趣，每吃透一套逻辑，都是一次全新收获。”早在求学阶段，刘旭宇便对人工智能赋能人力产生浓厚兴趣，研究生阶段深耕AI方向，“用技术为一线减负”的初心早早扎根心底。

备赛那段日子，白天调试系统，工作间隙梳理理论考点；深夜，她反复听课学习理论，练习实操调试，保温壶里的热水凉了又续，电子题库的错题密密麻麻标注了一层又一层。

图为深夜刘旭宇在值班间隙学习。

从比赛现场回到办公室，她又坐回那台熟悉的电脑前。屏幕上的代码仍在滚动，距离数智辨伪助手全国推广只剩最后十几天。拿下冠军的喜悦并未让她停步——她心里清楚，赛场上的算法跑赢了对手，国门前的算法还要跑赢时间。

那么，三年前刚入警时的刘旭宇，是什么样子？

从“名校硕士”到“国门海绵”

将时针拨回2023年盛夏。彼时，人工智能产业热潮涌动，刚从华南理工大学硕士研究生毕业的刘旭宇收到了国内“大厂”的橄榄枝。一边是成熟的产业赛道，一边是守护国门的藏蓝理想，她毅然选择了后者。

新警培训期间，刘旭宇作为优秀学员代表上台发言。

初入警营，刘旭宇在白云边检站执勤十队前台旅检岗位工作。全新的口岸业务知识摆在眼前，她没有固守“名校硕士”的专业“吃老本”，反倒把自己当成一块亟待吸水的海绵，铆着劲儿汲取边检业务知识，从头学起。别人休息时，她对照各国证件样本梳理特征；备勤间隙，主动向资深民警请教查验诀窍。

图为刘旭宇新警时在国门一线验放旅客。

一线执勤的日子里，她既沉下心苦练查验基本功，也默默观察着口岸执勤的现实痛点：各国护照鉴别规则千差万别，新警吃透鉴别技巧往往要熬过长周期；人工核验录入信息耗费大量警力……这些让新警们倍感压力的难题，让她真切感受到“本领恐慌”的同时，也在心底埋下了一颗种子——“能否利用自己所学的人工智能知识，为国门一线的查验痛点找到破题口？”

恰逢总站大力深化“三新”建设，广纳信息化青年人才，她主动请缨，结合一线业务实际深挖堵点，撰写了一套可落地的数字化改造构想。

图为刘旭宇在机房巡检。

当人工智能撞上“197国护照”

2025 年，广州边检总站党委立足口岸实战需求，启动“卓粤・智鉴”数智辨伪模型项目。彼时国内口岸一线尚无同类成熟系统落地，项目没有现成经验可以参照，研发难度大、业务壁垒高，不少人面对这块难啃的硬骨头望而生畏。任务交到刘旭宇手中，她迎难而上，扛起核心研发重任，立志打造一套高效证件鉴别工具。

图为刘旭宇在进行系统研发。

“在一线执勤时我就在想，如果AI能辅助证件鉴别，就能实实在在地提升执勤效率。”

但人工智能不是“百事通”，它的每一条判断逻辑，都需要人提前梳理清楚、编写成明确的指令。“要想程序跑得通，先得自己业务精通。”刘旭宇在研发之初便一头扎进了证研知识里，深入拆解197个国家、380款护照的证件判别规则。

图为刘旭宇深入学习证研知识。

大到护照机读码的排列逻辑，小到特殊字符区分，她都了如指掌。桌上常摆的录入规则、证研案例被她翻得卷了边，密密麻麻标注着学习心得。连证研室的同事都称她是“半个行家”，能“无缝转岗”。

图为刘旭宇常看的业务书。

运行逻辑跑通了，但项目研发并非一帆风顺。测试初期，团队选取少量样本护照进行训练，准确率接近百分百，大家信心满满。然而当样本扩大后，准确率却骤降至70%，无论如何调参都无法突破瓶颈。

图为刘旭宇在调试模型参数。

“是模型不对？还是标注不够准确？”刘旭宇陷入困境。整整一周，她一头扎进文献深海，翻阅全网同类模型调优案例，逐条研读开源项目讨论帖，反复复刻各类参数开展试验。最后，她抱着试一试的心态主动加入模型官方交流群虚心求教，业内专家一句“样本版式差异过大”点破迷局。

图为刘旭宇（右一）和团队核对样本。

她找到了方向，立刻组织标注小组，对上万份证件样本进行梳理，按照版式、文字、机读码特征划分为四大类别，配套搭建四套独立专项模型逐一训练。一个多月的时间里，她和团队没日没夜地逐条核对样本、迭代参数，模型综合准确率稳步提升至99%以上。

2025年10月20日，这套系统在实战“亮剑”。一名持用整版伪造护照的外籍旅客从白云机场中转过境，被模型系统精准拦截。这次“拦截”成为一线实战的典型案例，也证实了项目的实战价值。

图为多模态数智辨伪模型功能示意图。

让“硬核算法”护航国门

正是那段啃下197国护照、死磕70%准确率瓶颈的攻坚岁月，给了她在AI赛事中从容亮剑的底气。

随着前台出入境证件数智辨伪助手在全国推广落地，截至目前，该模型已累计预警查获伪造证件资料页71份，为全国31个边检总站提供6000余次辨伪支持，并荣获国家移民管理局第四届基层科技创新大赛一等奖。

图为刘旭宇在国家移民管理局第四届科技创新应用大赛颁奖现场。

图为刘旭宇参与研发的部分系统和专利。

习近平总书记指出，人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。数字浪潮奔涌向前，移民管理高效能治理也迎来智能化变革。刘旭宇用青年独有的闯劲、韧劲填平技术与实战之间的沟壑，她的成长轨迹，正是新时代移民管理事业与青年人才双向奔赴的生动缩影。

图为刘旭宇工作掠影。

科技兴警，关键在人。当前，新质战斗力加快生成，在广州边检总站，越来越多像刘旭宇一样的青年科创骨干正拔节成长。他们把技术敏感转化为实战能力，把青春锐气沉淀为专业底气，让数据说话、让算法护航，在口岸一线筑起一道道无形的智慧屏障，为实现移民管理现代化贡献更加澎湃的青春力量。

作者/图片：史雪晴

编辑：史雪晴

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