数据可视化

近日，众安信息技术服务有限公司（以下简称“众安科技”）数据科学实验室研发的一款大数据产品生成工具——Zatlas（https://v.anlink.com/home）正式免费开放公测。区别于市场上已有的数据可视化解决方案，Zatlas不仅打通数据源、设计、产品的全发布流程，支持一键修改全局设计，导出配置与代码，并可实现多数据库源的接入。

据了解，目前Zatlas已经开始辅助金融从业者进行动态数据分析，并生成产品页面。此外，Zatlas帮助合作的政府部门、金融公司搭建大量数据可视化大屏，辅助高层商业决策、在重大场合进行形象展示。

Zatlas助力金融分析、大屏展示

传统公司用Excel进行数据分析，互联网公司建立数据系统，Zatlas则实现从自助式分析到设计开发数据产品的全链路流程。

Zatlas在金融领域率先落地应用。以Zatlas在众安在线财产保险股份有限公司（众安在线：6060.HK）的业务大屏运用为例。使用者能在一张屏幕上清楚地看到动态投保信息在全球范围的流向。同时，不同险种实时销量排行榜、保单渠道流量动态分布、后台处理保单的速度，都能在一个界面中实时、清晰地展现出来。

图说：Zatlas在保险领域的落地场景

众安科技方面透露，Zatlas已经运用在保险、银行等金融领域，展示场景包括日常监控大屏和展会等重要场合。除了金融机构、业务大屏展示，目前Zatlas向所有数据爱好者免费敞开大门。

作为一款大数据中后台生成工具，Zatlas能够为企业提供一站式数据产品服务，完成包括数据预览、数据绑定、可视化设计、数据产品开发的全链路流程。通过提供一站式开发工具、海量可视化图表、专业案例模板、多数据源介入、多系统客户端+网站等，打造企业数据一站式产品搭建工具，深入理解业务需求，增加业务洞察，有效提升工作效率。

图说：Zaltas支持多种数据库类型

据悉，与传统软件和大部分webBI不同，Zatlas可以和前端开发流程平滑迁移导出图表配置，使得数据产品模块更精准、轻量，数据产品开发的流程更具使用体验，迭代更快。

千亿BI市场迎来“搅局者”

数据显示，2017年全球商业智能（BI）和分析软件市场收入预计达到183亿美元，到2020年，该市场预计将突破228亿美元。巨大的市场规模，以及日益增进的技术发展将使数据分析成为大数据时代的宠儿，也将催生出更多的数据分析产品。

依托于众安科技在大数据、人工智能、云计算等前沿技术的不断探索积累，目前Zatlas已经可以完成dashboard的拼装，并为后续产品研发提供便捷的配置生产服务。

不仅如此，通过界面操作，Zatlas可以连接数据库预览数据，完成多维度的数据绑定并保存为dashboard。此外，Zatlas还内置了大量可视化效果，通过图形化的方式对数据进行展示和表达，帮助企业进一步查看探索更深层级的业务内容。

图说：画布完工效果

众安科技是一家专注于区块链、人工智能、大数据、云计算等前沿技术研究的金融科技类公司，汇聚行业内的顶尖科研人才，并结合自身行业经验的积累，向普惠金融和健康医疗领域输出科技产品和行业解决方案，助力众安内部及外部合作伙伴创新、创业孵化。

对于物联网，维基百科这样定义：物联网（IoT）是一种让物理设备、车辆、建筑，以及其它嵌入电子、软件、传感器、驱动器、网络的各种设备实现互联的技术，这些设备之间可以自由的传输数据。一般来说，配备物联网的智能设备具有以下三个特征：

1.通过独特的地址或命名系统被识别；

2.可以联网；

3.可以与终端用户或其他自动化元件进行交互。

从共享单车的“唇枪舌战”看物联网的意义

我们熟悉的共享单车就是物联网的一个具体应用，一副物联网智能锁为它赋予了共享的意义。它具备上述三个特征：每辆单车都有自己独一无二的识别码，借助互联网，可以与手机App或控制终端进行数据交互。

最早涉足共享单车领域的是ofo小黄车和摩拜单车，在智能锁方面，它们分别采用了Token模式方案和物联网智能终端方案。摩拜单车投资人马化腾和ofo的投资人朱啸虎在朋友圈曾就物联网智能锁进行了公开的“唇枪舌战”。

本图来自智东西

摩拜单车的物联网智能终端方案需要手机的数据传输才能发挥作用，为运维降低了成本，也能更准确地获取用户数据；ofo小黄车采用的Token模式方案只需处理器、通信、存储以及软件设计，就能够自行执行通信数据，但数据传递的缺失，让它的运维成本近1000元/辆，远超单车本身的成本。

物联网智能锁得以解决生态闭环的问题。ofo小黄车后来也引入了物联网智能锁，并在近期获得了高达7亿美元的E轮融资，继续与摩拜单车进行着不相上下的“较量”。

大概率来看，这两款单车会继续“撕”下去，商业模式的较量是一方面，另一方面是物联网智能锁为它们创造良好用户体验、收集分析出行数据和持续降低运维成本奠定了基础。

大批量、大规模的工业设备为物联网的进一步铺开和发展奠定了基础，借助传感器、智能机器和遍布的网络，人们可以控制生产线上每个独立部件。中心数据聚合系统可以收集并分析整个供应链上的状态数据，并且对错误、资源短缺和需求变化作动态反馈，减少了资源浪费和停机时间，保证了安全性、可持续性和更大的吞吐量。

物联网只能传递数据，无法传递场景

我们不可否认物联网的意义，形象来讲，它就像是设备之间的语言，为设备的互联通信带来了极大的方便，但对于用户来说，它还是略显抽象，杂乱无章的数据有些晦涩难懂，间接降低了工作效率。

举一个简单的例子，下图是某段石油管道的阀门工作状况，不同的颜色显示了石油管道物联网阀门功能状态的数据流，绿色代表正常，红色代表异常。左右图虽然都传达了数据的正误，但左图并未反映阀门的空间位置，为问题分析带来了困扰；而右图的信息结合了位置可视化，更容易发现问题阀门是由管道南部的干扰引起的。

从上面的例子我们可以看出，在物联网应用的场景下，远程数据传输和空间交互同样重要。

在一家部署物联网的工厂中，生产线上的数据被发送到中央存储库，控制室的操作员负责对其进行监控和分析。在大多数情况下，这些中央控制室离实际需要数据的地方很远，然而现场工程师需要与中央控制室进行远程合作，才能诊断出故障。在这种情况下，现场工程师需要口头提出要求，而在中央控制室的操作员不了解现场工程师所在的空间参考信息，为协作解决问题带来了很大的障碍，降低了工作效率。

只有同时解决远程数据传输和空间交互这两个方面的需求，才可能真正解决工业远程协助的问题。

但是在复杂的工业环境中，例如室外重型机械和油气管道现场，环境的多变与恶劣性注定无法安装屏幕或者计算机，无法进行数据传输和空间交互。

这个问题真的就无从解决了么？

AR可视化能力帮助物联网传递场景

上面提到的问题其实可以用AR来解决。

物联网的应用，已经不仅仅是物体与物体相连这样简单的模式，还会考虑用户体验和人机交互，例如AR技术结合物联网技术，引入可视化，让看不见的连接变为看得见的UI和数据。

工人按照GoogleGlasses的提示进行布线

可以先看看波音公司的例子。波音公司在造飞机的时候，充分利用了AR的可视化能力。飞机中拥有巨量且复杂的电子线路，在进行这些工作时，工程师需要对照的功能手册进行处理，这是一个耗时耗力且严重耽误工期的一项工作，但波音公司使用GoogleGlass（2012年谷歌发布的一款单目AR眼镜）对这项工作进行了整理，效率提升了25%，出错率降低了50%。

波音案例中的AR系统

以亮风台深度整合软硬件的HiARGlasses为代表的AR眼镜，或装有亮风台“幻镜”这类增强现实App的智能移动设备，通过无线连接为网络数据提供了无处不在的接口，传输现场工程师的视野，帮助中央控制室“感同身受”地理解现场状况，并在短时间提出最有效的解决方案。

对于现场工程师来说，操作并不复杂，只要启用AR设备，并指向问题场景。AR设备使用摄像机扫描场景，识别现场设备的传感器对象并重建其空间模型，结合物联网应用程序自动收集连接到中央存储库的可用传感器列表，并在AR设备中的传感器确切位置上显示设备本身的信息。信息还可以追溯，工程师还可以搜索诊断故障所需的历史数据。

因此，AR可视化的数据不仅包含了物联网传感器的固有信息，而且还提供了空间位置关系。即使是最脏、最偏远的石油管道，高温的喷气发动机或大型的金属印刷机等，人们都可以借助AR技术，对操作过程中的虚拟数据进行空间可视化分析。

AR可视化还可以进行定制，从而加快对数据的解释，并更好地突出问题所在。例如可以使用颜色映射的三维流场覆盖在管道上，进行压力和温度的显示，允许操作者“可视化”管内流体的行为，加快参数调整和故障检测流程。

AR结合物联网的几个应用场合

复杂机器维修服务

大型机器的组织和维护是十分繁琐的，例如飞机、机车等，它们的服务和维修不仅缓慢而且昂贵，但是何时会出问题又无法预测，所以技术员需要花费大量的时间测试与隔离问题，以便确保机器正常使用。有了物联网和AR技术相结合，计算机可以对机器性能数据进行预测分析，再利用AR将分析结果可视化。维修技术人员通过AR确保维修工作的正确和有效。

例如GE运输系统使用PTC的 ThingWorx和Predix软件分析每年1300个机车引擎维修所带来的效率提升；亮风台与中联重科合作的AR辅助培训，将AR技术与智能终端结合，运用在设备维修、操作培训中。工作人员可快速获取准确指导，辅助操作，在降低学习成本的同时，提高工作效率和安全性。

AR公司亮风台的AR工业维修辅助应用

机械设备的监测和诊断

许多机械部件，如发动机、泵、管道和工业机器，都装有大量的传感器进行设备参数监测，如温度、压力、速度、扭矩或湿度。这些测量参数不仅用于了解机器性能，而且用于监视和正确性验证。使用AR设备，操作者可以在机器运行时实时测量并可视化，进行实时功能诊断。

例如DAQRI帮助KSPSteel的工程师在重型机械车间内使用AR看到设备的各项参数；亮风台为中海油提供AR设备巡检方案，在巡检过程中，操作人员可根据AR眼镜的指示，规范化完成巡检流程。同时，AR眼镜与其他设备互联互通，并将数据可视化，操作人员将第一时间了解设备运行情况，提高巡检效率。

保证数据驱动文件质量

操作员在测试设备的时候，会撰写手工报告并发送至中央数据库，作为认证和质量评估的基础。使用AR设备可以对正在测试的组件进行可视化测量，并且参考被测组件的物联网数据，以报告异常。

产品设计可视化

在设计机电产品的过程中，测试原型可以帮助发现设计缺陷。但是这个过程中的许多分析对象是人眼不可见的变量，在通过嵌入式传感器测量之后，对这些变量进行分析，以便为后续的设计迭代提供反馈。在某些情况下，AR可以在这些变量上提供即时的视觉反馈，这样设计团队可以在测试阶段讨论问题，并在运行时同时调整对象设置，加快决策过程。

智慧城市基础设施维护

大多数城市基础设施位于室外和难以进入的区域，这使得嵌入式屏幕很难使用。这种情况下AR的无屏化可以为公安机关和警察对城市监督提供便利，从实时数据可视化中检测故障点，轻松地记录基础设施的状态。

提高操作人员的安全性

AR也可以被用来为操作人员提供安全信息，例如DAQRI显示热像仪显示可视化的热像图，从而为作业者提供触碰安全区域的提示。

随着工业4.0时代的进一步渗透，工业自动化是不可避免的趋势，而AR为工人们参与工业决策提供了一个好的方式。

AR结合物联网大数据，我们很难预测未来的工业会成为什么模样。

但不变的是，它一定会更高效，更好理解。