
11 月 9 日 · 1 小时 23 分

主播 | 小伙子 嘉宾 | 林宇辉
梅姨落网了。一个十几年不拍照、不出示身份证的人,终于被抓了。
在这场漫长的追捕里,最先被“看见”的,是一张由口述、记忆、方言和画笔一点点拼出来的“脸”。一支笔,一张纸,能做什么?本期节目小伙子来和梅姨案背后的模拟画像专家林宇辉聊一聊。
45岁转行,从公安厅美编到刑警,没有岗位,没有教材,他跑到济南火车站,一画就是三年。他练的是过目不忘,是脸型、轮廓、眉眼鼻间距......一张画像到底能有多像?目击者不会描述怎么办?只有侧脸可以画出画像吗?章莹颖案,李昌钰为什么找中国警察画美国嫌疑人?摄像头遍地、AI都能生成人脸了,模拟画像师会被淘汰吗?“三岁画老”,一张画像真能让人团圆吗?
技术会更新,但人的记忆、观察和共情,仍然需要被画出来。一张画像,可能只是一条线索;但对一个寻亲家庭来说,那是半辈子的光。想要了解更多故事,欢迎大家阅读林宇辉警官的纪实新书———《模拟画像师》。

林警官在创作
/ timeline /
02:46 没有照片,没有监控,他4小时画出了梅姨
10:59 蹲守火车站三年,顶尖的模拟画像师是如何炼成的?
21:04 目击者描述不清楚,如何靠启发找出嫌疑犯“三德子”?
28:45 国字脸、甲字脸、由字脸——口述里的脸型密码
37:50 章莹颖案中,中国警察怎么克服人种差异画像?
44:05 三岁画老真的存在吗?1岁的照片怎么看长大像谁?
49:53 摄像头和 AI都来了,模拟画像师会失业吗?
/ 新书推荐 /

一支笔,一张纸,能做什么?
林宇辉用它画出了数十个案件的真相,也画出了无数被拐家庭团圆的希望。
《模拟画像师》——国内首部完整总结模拟画像实践的纪实作品,李昌钰亲笔推荐,施战军评价其“拓展了非虚构写作的题材边界”。
这本书里有什么?
15个亲历案件 + 打拐寻亲故事,全程还原画像推理与侦破过程
拆解模拟画像的画像逻辑、推理思路与实操技法
一线刑警的真实模样,林宇辉半生的职业思考与人生感悟
刑侦纪实的紧张张力 × 寻亲团圆的催泪温情
作者:林宇辉,山东省济南人。原山东省公安厅首席模拟画像专家、国际刑事科学法庭画像专家。电视剧《猎罪图鉴》主演原型。2026年荣获“中国好人”称号。
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日谈公园,曾获小宇宙年度热门播客、喜马拉雅品牌青睐播客、Apple播客年度最佳播客、网易云音乐年度语言播客、荔枝APP年度品质播客等多项殊荣,并发起“日光派对”播客MCN,提供播客经济相关服务。
这些年,我们曾获得过以下这些荣誉,感谢各个平台一直以来的厚爱与支持。

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AI 从整集转写里归纳的,不是节目方的宣传语
林宇辉用国字脸、甲字脸、由字脸给脸型归类,让不会描述的人也能对上号,这套方法南北通用。
梅姨2019年画像的执笔者本人复盘:老汉描述充分,真正的坎是方言,靠当地警官逐句翻译才画完。
被拐孩子父母拿到成年画像后抱着哭,说孩子对不起你,爸爸妈妈没有尽到责任。
「今日发现」选中这一期的理由
梅姨那张刷屏画像到底怎么画出来的?执笔者林宇辉在节目里还原了全过程:难的不是画,是老汉只讲方言,最后靠警官逐句翻译。他还讲了45岁从美编转岗、在济南火车站画了三年旅客练功,以及靠“长得像三德子”破获走私猎枪案、受李昌钰委托画章莹颖案嫌疑人时为何要加上胡子。
由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充
日谈公园请来山东省公安厅退休警官、模拟画像师林宇辉,他也是《猎罪图鉴》角色的原型。节目从“梅姨案”2019年画像讲起:因同居老汉描述充分,画像本身不难,难在方言沟通,最后靠当地警官逐句翻译完成。林宇辉45岁从公安厅美编转岗,无教材无岗位,在济南火车站画了三年旅客练功。他讲述用国字脸、甲字脸等汉字归类脸型的方法,以及烟台走私猎枪案靠“长得像三德子”破案、章莹颖案受李昌钰委托画嫌疑人并据统计加上胡须的经历。退休后他研究“三岁画老”的跨年龄画像,填补国际空白,已为一百零二个失踪儿童画像,不少家庭几个月到一年内找回孩子。他也谈到摄像头与AI的局限:画像不是照片,作用是缩小范围、指明方向。
点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立
梅姨画像:难的不是画,是听懂方言
主播以梅姨案开场,林宇辉说明2019年画像依据同居老汉的详细描述完成,特征指向南方人。真正难点是老汉只讲方言,最后靠当地警官逐句翻译才推进。他也澄清2017年那张画像并非自己所画。
45岁转岗:从美编到火车站画旅客
报刊停办后林宇辉主动去刑警队,发现摄影用不上,受一部电视剧启发想做模拟画像。系统内没有这个岗位和教材,他从2004年起在济南火车站画旅客,坚持约三年练出人像功底。
画像的关键:抓轮廓与汉字脸型分类
林宇辉讲画像师要练过目不忘,先抓脸型与五官间距。他用国字脸、甲字脸、由字脸等汉字给脸型归类,并现场分析主播的脸型特征,说明这套语言能跨越地域和文化程度。
烟台走私猎枪案:靠“像三德子”破案
邮局两名职员见过取货人,林宇辉分别询问避免互相影响。一人描述圆脸、眯眼、爱笑,另一人补充长得像《康熙微服私访记》里的三德子,据此调整画像,约一个月后案件告破。
地域特征与“看人”的职业病
林宇辉讲南北方脸型差异,画某地人先问口音,出差时观察当地人规律并画速写。他自嘲职业病是看人,路上遇到有特点的人多看几眼就能回去画出来,夫人常提醒他别斜眼看人。
入室杀人案:只有体态和侧脸的目击
书中一案里两名嫌疑人雪夜在院外等待,村里小伙子两次经过,借打火机和路灯看到其中一人圆脸、面相凶,且都是侧面。林宇辉说明画像不一定有正脸,这段目击线索对破案至关重要。
章莹颖案:受李昌钰委托画美国人
影像极模糊,林宇辉先花两三天分析人种,从开车动作判断体格壮、身高约一米八、四十岁左右。他研究美国同龄男性留胡须比例后加上胡子,相似度更高,这也是美国警方首次采用中国画像师技术。
三岁画老:跨年龄画像与寻亲
林宇辉讲“三岁画老”填补国际空白,依据基因遗传与面部生长规律,必要时画偏父、偏母和综合三幅。孩子五六岁后特征才明显,他已为一百零二个失踪儿童画像,不少家庭几个月到一年内找回孩子。
画像的边界:辅助破案,AI 尚不能替代
林宇辉认为画像不可能百分百准确,作用是调整思路、缩小范围,画像旁还标注口音、服装、走路特点。摄像头有覆盖盲区,AI 生成形象公式化、脸都差不多,还理解不了画像师对特征的需求。
画像背后:那些抱着画像哭的父母
林宇辉讲被拐孩子父母说看不见希望、孩子就是自己的世界,拿到画像后抱着哭、自责没尽到责任。济南高新区为他免费提供工作室,山东警察学院也请他讲课,节目在感谢与告别中收尾。

11 月 9 日 · 1 小时 23 分

11 月 5 日 · 1 小时 32 分

11 月 2 日 · 1 小时 08 分

10 月 26 日 · 1 小时 48 分

日谈公园 · 10 月 19 日 · 1 小时
主播 | 小伙子 嘉宾 | 林宇辉
梅姨落网了。一个十几年不拍照、不出示身份证的人,终于被抓了。
在这场漫长的追捕里,最先被“看见”的,是一张由口述、记忆、方言和画笔一点点拼出来的“脸”。一支笔,一张纸,能做什么?本期节目小伙子来和梅姨案背后的模拟画像专家林宇辉聊一聊。
45岁转行,从公安厅美编到刑警,没有岗位,没有教材,他跑到济南火车站,一画就是三年。他练的是过目不忘,是脸型、轮廓、眉眼鼻间距......一张画像到底能有多像?目击者不会描述怎么办?只有侧脸可以画出画像吗?章莹颖案,李昌钰为什么找中国警察画美国嫌疑人?摄像头遍地、AI都能生成人脸了,模拟画像师会被淘汰吗?“三岁画老”,一张画像真能让人团圆吗?
技术会更新,但人的记忆、观察和共情,仍然需要被画出来。一张画像,可能只是一条线索;但对一个寻亲家庭来说,那是半辈子的光。想要了解更多故事,欢迎大家阅读林宇辉警官的纪实新书———《模拟画像师》。

林警官在创作
/ timeline /
02:46 没有照片,没有监控,他4小时画出了梅姨
10:59 蹲守火车站三年,顶尖的模拟画像师是如何炼成的?
21:04 目击者描述不清楚,如何靠启发找出嫌疑犯“三德子”?
28:45 国字脸、甲字脸、由字脸——口述里的脸型密码
37:50 章莹颖案中,中国警察怎么克服人种差异画像?
44:05 三岁画老真的存在吗?1岁的照片怎么看长大像谁?
49:53 摄像头和 AI都来了,模拟画像师会失业吗?
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林宇辉用它画出了数十个案件的真相,也画出了无数被拐家庭团圆的希望。
《模拟画像师》——国内首部完整总结模拟画像实践的纪实作品,李昌钰亲笔推荐,施战军评价其“拓展了非虚构写作的题材边界”。
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15个亲历案件 + 打拐寻亲故事,全程还原画像推理与侦破过程
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刑侦纪实的紧张张力 × 寻亲团圆的催泪温情
作者:林宇辉,山东省济南人。原山东省公安厅首席模拟画像专家、国际刑事科学法庭画像专家。电视剧《猎罪图鉴》主演原型。2026年荣获“中国好人”称号。
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梅姨2019年画像的执笔者本人复盘:老汉描述充分,真正的坎是方言,靠当地警官逐句翻译才画完。
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梅姨画像:难的不是画,是听懂方言
45岁转岗:从美编到火车站画旅客
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烟台走私猎枪案:靠“像三德子”破案
地域特征与“看人”的职业病
入室杀人案:只有体态和侧脸的目击
章莹颖案:受李昌钰委托画美国人
三岁画老:跨年龄画像与寻亲
画像的边界:辅助破案,AI 尚不能替代
画像背后:那些抱着画像哭的父母
节目里自然聊到的,不是广告

AI 对内容的推测
☕🧄 这个比喻出自 2009 年周立波的一句「喝咖啡的怎么能和吃大蒜的呆在一起呢」;郭德纲后来在《你要高雅》里回了一句「雅和俗分不开,喝着咖啡就着大蒜,秋水共长天一色」。我们借它标注风格取向 —— 两端没有高下,编辑部式与熟人局式都能做出极好的节目。
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11 月 9 日 · 1 小时 23 分

11 月 5 日 · 1 小时 32 分

11 月 2 日 · 1 小时 08 分