在当今社会，铁路作为国家重要的交通动脉，承载着亿万旅客的出行需求。乘警作为铁路公安系统的重要组成部分，其职责不仅限于维护列车秩序、打击违法犯罪，更在于为旅客提供安全、温馨的旅途环境。传统的执法模式往往侧重于刚性管理，而新时代的乘警工作正逐步向“爱民实践”转型，通过细节守护与情感共鸣，构建执法新路径。本文将深入探讨乘警如何通过具体实践温暖旅途，从细节入手，实现执法与服务的有机融合。
一、爱民实践的内涵与时代背景
爱民实践，本质上是将“以人民为中心”的发展思想融入执法工作，强调执法者与民众之间的情感连接与互信。在铁路乘警工作中，爱民实践意味着从单纯的“管理者”转变为“服务者”和“守护者”，关注旅客的细微需求，提升旅途体验。
1.1 时代背景与政策导向
近年来，随着中国铁路网络的快速扩张和高铁时代的到来，旅客出行量激增。根据中国国家铁路集团有限公司的数据，2023年全国铁路发送旅客超过36亿人次。在这一背景下，旅客对出行安全、舒适度的要求日益提高。同时，国家倡导“枫桥经验”在基层社会治理中的应用，强调矛盾纠纷的源头化解和群众路线的贯彻。乘警作为一线执法力量，必须适应这一趋势，将爱民实践融入日常工作。
1.2 爱民实践的核心要素
- 细节守护：关注旅客在旅途中的具体困难，如老人、儿童、残障人士的特殊需求，行李安全、饮食起居等。
- 情感共鸣：通过沟通与互动，理解旅客情绪，化解潜在矛盾，营造和谐氛围。
- 执法创新：在严格执法的同时，融入人性化手段，如柔性劝导、心理疏导等。
例如，在2023年春运期间，某高铁乘警组通过设立“爱心驿站”，为旅客提供热水、急救药品和临时休息区，累计服务旅客超5000人次，有效缓解了旅途疲劳，提升了旅客满意度。
二、细节守护：从细微处入手，筑牢安全防线
细节守护是爱民实践的基础，乘警通过关注旅客的日常需求，提前预防风险，确保旅途安全。这不仅涉及物理安全，还包括心理和情感层面的支持。
2.1 关注特殊群体，提供个性化服务
旅客中常有老人、儿童、孕妇、残障人士等特殊群体，他们需要更多关怀。乘警应主动识别并提供帮助。
具体实践案例：
- 老人出行：一位80岁的老人独自乘坐高铁前往外地探亲，乘警发现后主动协助其放置行李，并安排邻座旅客照看。途中，老人因不熟悉手机操作无法联系家人，乘警通过列车广播帮助其与家人取得联系。这一细节避免了老人可能因焦虑而引发的健康问题。
- 儿童安全：在列车上，儿童走失是常见风险。乘警通过加强巡视，并在车厢连接处设置“儿童安全提示牌”，提醒家长看护。2022年，某乘警组通过监控系统及时发现一名走失儿童，并迅速找回，避免了家庭悲剧。
2.2 行李与财物安全守护
行李丢失或被盗是旅客最担心的问题之一。乘警通过技术手段和人工巡查相结合，提升防护水平。
技术应用示例：
- 智能监控系统：在列车上安装高清摄像头，结合AI算法识别异常行为（如长时间徘徊、翻动他人行李）。例如，某次列车上，系统预警一名可疑人员，乘警迅速介入，成功阻止一起盗窃未遂事件。
- 行李标签与提醒：乘警在检票时发放“行李安全提示卡”，提醒旅客标记行李、避免贵重物品外露。同时，在车厢内设置“行李存放区”，由乘警定时检查。
代码示例（模拟监控系统逻辑）： 虽然乘警工作不直接涉及编程，但为说明技术辅助，以下是一个简化的Python代码示例，模拟AI监控系统如何识别异常行为（假设基于视频流分析）：
import cv2
import numpy as np
# 模拟视频流处理
def detect_suspicious_behavior(frame):
# 假设使用预训练模型（如YOLO）检测人员
# 这里简化为检测人员是否在行李区长时间停留
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 模拟检测到人员
detected_persons = [(100, 200, 50, 50)] # 坐标和尺寸
suspicious = False
for (x, y, w, h) in detected_persons:
# 检查是否在行李存放区（假设区域为x>50, y>100）
if x > 50 and y > 100:
# 模拟停留时间检测（实际中需跟踪帧序列）
suspicious = True
print("警告：检测到可疑人员在行李区长时间停留！")
# 触发警报，通知乘警
send_alert_to_police()
return suspicious
def send_alert_to_police():
# 模拟发送警报
print("警报已发送至乘警终端。")
# 模拟处理一帧视频
frame = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) # 黑色图像
detect_suspicious_behavior(frame)
此代码仅为概念演示，实际系统需结合硬件和深度学习模型。通过此类技术，乘警能更高效地守护细节，减少人为疏漏。
2.3 健康与应急服务
旅途中的健康问题不容忽视。乘警需掌握基本急救知识，并配备应急物资。
实践案例：
- 急救响应：在一次长途列车上，一名旅客突发心脏病。乘警立即启动应急预案，使用列车上的AED（自动体外除颤器）进行施救，并协调前方车站医疗团队接应。最终，旅客转危为安。这一事件体现了细节守护的重要性——乘警定期接受急救培训，确保设备完好。
- 心理疏导：对于因旅途压力产生焦虑的旅客，乘警通过倾听和安慰，缓解其情绪。例如，一名年轻旅客因考试失利情绪低落，乘警与其交谈，鼓励其积极面对，避免了可能的冲突。
三、情感共鸣：构建信任与和谐的执法关系
情感共鸣是爱民实践的升华，它要求乘警超越机械执法，与旅客建立情感连接，从而更有效地化解矛盾、预防犯罪。
3.1 沟通技巧与倾听艺术
乘警的沟通方式直接影响旅客体验。通过积极倾听和共情，乘警能更好地理解旅客需求。
具体方法：
- 非暴力沟通：使用“我”语句表达关心，如“我注意到您看起来有些疲惫，需要帮助吗？”而非命令式语言。
- 文化敏感性：在多元旅客群体中，尊重不同文化背景。例如，对少数民族旅客，使用其语言问候，增强亲切感。
案例：在一次列车上，两名旅客因座位争执升级。乘警介入后，先分别倾听双方诉求，发现一方因行李放置问题不满，另一方则因噪音干扰。乘警通过共情调解：“我理解您长途旅行的不便，也看到您对安静环境的需求。”最终，双方和解，并共同调整座位安排。
3.2 化解矛盾与预防冲突
情感共鸣有助于将矛盾化解在萌芽状态，避免执法冲突。
实践路径：
- 主动巡查与互动：乘警在巡视时主动与旅客聊天，了解旅途感受。例如，询问“您这次旅行是去探亲还是旅游？”这不仅能收集信息，还能建立信任。
- 社区化管理：在列车上建立“旅客互助小组”，鼓励旅客相互帮助。乘警作为协调者，促进群体和谐。
数据支持：根据某铁路公安分局的统计，2023年通过情感共鸣式调解，矛盾纠纷化解率提升至95%，较传统执法方式提高20个百分点。
3.3 情感共鸣在执法中的应用
在执法过程中，情感共鸣能软化刚性措施，提升旅客配合度。
案例：一名旅客因醉酒闹事，乘警未直接使用强制手段，而是先将其带至安静车厢，递上一杯温水，轻声询问：“您是不是遇到了什么烦心事？”通过倾听，发现旅客因家庭矛盾借酒消愁。乘警随后联系其家人，并安排后续照顾。旅客酒醒后深感愧疚，主动道歉。这一过程体现了执法与情感的平衡。
四、执法新路径：细节守护与情感共鸣的融合
爱民实践不是孤立的，而是将细节守护与情感共鸣有机结合，形成系统化的执法新路径。
4.1 机制创新：从被动响应到主动预防
- 智能预警系统：结合大数据分析旅客行为模式，提前识别风险。例如，通过购票数据预测高峰期，增派乘警力量。
- 培训体系升级：定期开展“爱民实践”培训，包括心理学、沟通技巧和急救知识。例如，某乘警队引入“情景模拟训练”，模拟旅客冲突场景，提升应对能力。
4.2 技术赋能与人文关怀的结合
技术是手段，人文是核心。乘警利用科技提升效率，同时保持人性化服务。
示例：开发“乘警APP”，旅客可通过APP一键求助、反馈问题。乘警后台实时响应，结合情感沟通解决。例如，一名旅客通过APP报告行李丢失，乘警不仅快速找回，还通过电话安慰旅客，避免其焦虑。
4.3 社会协同与群众参与
爱民实践需要社会力量支持。乘警与铁路部门、社区、志愿者合作，构建“大爱民”格局。
案例：在春运期间，乘警与志愿者合作设立“爱心服务站”，为旅客提供免费热水、充电和咨询。同时，通过社交媒体宣传爱民故事，增强公众对乘警工作的理解和支持。
五、挑战与展望
尽管爱民实践取得成效，但仍面临挑战：如乘警工作强度大、资源有限、旅客需求多样化等。未来，需进一步优化资源配置，加强科技投入，并深化与旅客的互动。
5.1 应对挑战的策略
- 资源优化：通过轮班制和志愿者补充，减轻乘警负担。
- 持续创新：探索VR培训、AI辅助决策等新技术，提升服务精准度。
5.2 展望未来
随着智慧铁路的发展，乘警工作将更加智能化、人性化。爱民实践将成为执法标准，推动铁路公安从“管理型”向“服务型”转变，让每一位旅客的旅途都充满温暖。
结语
乘警的爱民实践，是从细节守护到情感共鸣的执法新路径。它不仅提升了旅客的安全感和满意度，更重塑了执法者的形象。通过具体案例和实践，我们看到，执法可以是有温度的，旅途可以是温暖的。未来，这一路径将继续深化，为构建和谐社会贡献力量。