Flock公司依托覆盖6000多个社区的摄像头网络，开发了一款能够追踪车辆行踪的强大AI工具。该系统不仅能根据车辆在某一地区出现的频率筛选潜在目击者，还能通过车辆共同出现的摄像头记录，识别司机的“关联人”。此外，系统还连接了警方案件档案、911调度记录及商业身份数据库，能够将车牌信息转化为姓名、住址及亲属信息。用户甚至可以仅凭物理特征，在地图上划定区域进行人员搜索。

这款软件最初名为Nightshift，后更名为OS Investigate，内置69条预设查询指令，供警员选择、修改或自定义输入。WIRED在Flock官网登录页面发现了超过450个相关文件，揭示了系统可访问车牌扫描、摄像头元数据、逮捕记录、案件档案、调度日志、弹道结果及包含社会保障号、出生日期、电话号码、电子邮件、亲属和关联人的商业数据库。

Flock表示该产品仍处于开发测试阶段，仅与少数执法机构合作，功能可能与最终版本有所不同。尽管如此，该工具已引发两党政治压力和隐私法律专家的严重关切，因其赋予警方广泛且通常无需搜查令即可访问个人行踪记录的能力。WIRED审查的查询指令更是将原本用于查找特定车辆的工具，转变为基于驾驶频率和地点对司机进行怀疑的手段，无论其是否涉案。

Flock的核心业务是通过摄像头拍摄过往车辆，将车牌转换为文本并与警方关注名单比对，未在名单上的车辆则被记录但不予理会。而OS Investigate的预设指令则颠覆了这一模式，警员无需车牌、姓名或犯罪线索，只需提供地点、时间和行为模式，系统便能返回符合条件的人员名单。

例如，一条预设指令是“根据过去14天内[某社区]在[指定时间段]最常出现的车辆，找出目击者（不包括白名单车辆）”，警员填写信息后提交，系统返回车牌列表，随后转换为姓名和住址。另一条指令则要求列出两年内因“任何罪行”被逮捕超过两次（除毒品案外）的人，绘制其居住地，并检索其家中的求助电话，最终对排名前三的个人进行详细背景调查。

Flock定义的“工作调查”是一键式背景检查，输入姓名和出生日期后，系统返回警方记录和商业数据中的车辆信息、嫌疑人记录，以及亲属、电话号码和在线账户等信息。

其中19条指令专注于寻找行为模式，14条无需车牌、姓名或描述，仅需地点、时间和行为。部分查询针对车辆在三天内访问三个或以上零售点，或一周内多次光顾银行，或凌晨时段多次加油等，均不指定具体目标或事件。系统会过滤公交车、半挂车、工作用货车和拖车，避免误将送货司机列入嫌疑。

Flock未对相关问题作出回应，仅由发言人称OS Investigate是独立于车牌识别技术的产品，旨在帮助调查人员整合已有信息，且功能和流程可能在正式发布前发生重大变化。

尽管Flock长期宣称其技术仅记录车牌而非驾驶者，且用于特定案件调查而非监视个人，但专家认为AI工具的代码显示其功能远超公开承诺。美国公民自由联盟高级政策分析师Jay Stanley指出，Flock的AI部署极具侵入性，几乎无差别地监控人群，类似于中国的监控模式。

例如，系统可输入单一车牌，绘制该车及其“前三关联人”的行踪，关联人定义为在两分钟内同一摄像头出现三次以上的车辆，最多返回20辆车。

前警员Noel Pichardo曾在罗德岛州警察局参与Flock技术试点，他批评该技术“完全疯狂”，并公开反对其使用，因而遭到停职和部门调查，最终辞职。

一位加州执法人员匿名表示，虽然不知晓该AI产品，但类似技术已被广泛使用，且他们会利用所有可用工具破案。尽管对寻找目击者的指令感到不适，他仍认为执法部门应充分利用技术。

WIRED通过分析Flock登录门户提供的代码，重建了部分认证应用界面、查询指令、搜索字段和工具控件。系统默认要求警员输入搜索理由，但对理由内容和长度无严格限制，若部门要求案件编号，系统仅验证字符长度。

独立安全隐私研究员Buchodi验证了WIRED的分析，确认代码中包含Flock提供的工具、可访问数据及预设指令，但无法得知系统实际运行时的行为和服务器响应。

Flock首席执行官Garrett Langley曾将该工具比作“永远警醒、时刻守护你的犯罪分析员”，并在丹佛警察局演示中展示了在一分钟内搜索全城摄像头，追踪护卫车尾随车辆及其逮捕记录的能力。Langley称使用者会“上瘾”。

Flock总部位于亚特兰大，最初的摄像头是装在防水盒中的手机，如今每月记录200亿次车牌扫描。公司获得多家知名风投支持，估值达75亿美元，曾宣称其系统能解决失踪案件。

乔治华盛顿大学法学教授Andrew Guthrie Ferguson认为，这类系统的出现不可避免，必须预设自然语言查询和自动化流程以方便警员使用。他指出，预设指令中包含大量可能标记无辜行为的内容，尽管对调查有用。

由于指令菜单只是便利选项，警员可自由编辑或输入自定义查询。美国公民自由联盟律师Chad Marlow警告，这种无限制的查询可能导致警方引导AI产生偏见，形成非法律标准的犯罪怀疑。

代码显示，系统可根据性别、种族、身高、体重、体型、疤痕、纹身等特征筛选人员，甚至仅凭描述如“男性，约6英尺高，黑色连帽衫，前臂纹身”进行搜索，并可在地图上划定搜索范围。

Stanley指出，美国最高法院已确认个人对行踪记录享有隐私权，警方索取此类数据需遵守第四修正案。但Flock的系统让警方直接购买此能力，极易导致无差别的“地理围栏”式大规模搜查。

Flock在警方滥用摄像头的争议中持续被审视。去年一名德州警员曾搜索全国8.3万多个摄像头，追踪一名自我堕胎女性。华盛顿邮报报道50名警员因滥用车牌识别系统被指控，其中26人用于跟踪配偶、女友、前任及欲接触女性。伊利诺伊州监管机构去年发现Flock违规向海关和边境保护局开放摄像头访问权限。

Flock将大部分管理权交给客户，决定谁能获得访问权限，是否跨市州共享数据，以及是否启用防滥用设置。2026年4月推出的审计工具可监控异常搜索，但许多部门并未积极使用。电子前沿基金会分析了1200万次搜索记录，发现约20%理由模糊，超过50个机构的搜索理由涉及抗议活动。

Flock承诺年底前将监控异常搜索，自动锁定违规用户，并要求警员附加案件编号。同时，公司正招聘工程师推动系统架构升级，整合至更大数据平台，开发多步骤AI工作流及自动线索生成等新功能，远超目前版本。

Ferguson总结：“Flock显然志在超越车牌识别，成为数字化警务平台。我们正处于智能警务时代的门槛，自然语言聊天机器人将成为海量数据搜索的常态。”