允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

AI生成圖表，難道只能靠碰運(yùn)氣？

把一份Excel表格丟給大模型，然后對(duì)著一張配色詭異、甚至連坐標(biāo)軸都標(biāo)注錯(cuò)誤的不可編輯圖片，你開(kāi)始陷入沉思。

在這個(gè)萬(wàn)物皆可AIGC的時(shí)代，最大的謊言就是“把一切交給AI就夠了”。

大多數(shù)AI圖表工具，本質(zhì)上都是“盲盒機(jī)”：人類(lèi)被動(dòng)接受結(jié)果，錯(cuò)了只能重來(lái)。而這絕非人機(jī)協(xié)作的終點(diǎn)。

為什么AI做不好圖表？

本質(zhì)原因在于，數(shù)據(jù)表達(dá)是一個(gè)門(mén)檻極高的專業(yè)領(lǐng)域。

AIGC的出現(xiàn)看似降低了門(mén)檻，但數(shù)據(jù)表達(dá)對(duì)科學(xué)性和準(zhǔn)確性是“零容忍”的。AI幻覺(jué)導(dǎo)致的計(jì)算錯(cuò)誤或邏輯錯(cuò)位，使得其生成的圖表可用性極低。

為了解決這一行業(yè)痛點(diǎn)，武漢大學(xué)王瓊教授團(tuán)隊(duì)亮出了他們的方案：愛(ài)圖表（Aitubiao.com），據(jù)悉是“全球首個(gè)AI圖表智能體”。

其產(chǎn)品核心邏輯是：不止于生成，更可深度編輯。

近十年來(lái)，這個(gè)團(tuán)隊(duì)一直深耕“數(shù)據(jù)表達(dá)”領(lǐng)域，他們深知在算力的海洋中，人類(lèi)不能盲目漂流，而應(yīng)成為數(shù)據(jù)的領(lǐng)航員——由AI提供動(dòng)力，人類(lèi)決定航向。

再?gòu)?fù)雜的數(shù)據(jù)也讀得懂，再專業(yè)的審美也接得住

傳統(tǒng)工作流中，做圖表需要3個(gè)步驟：先有一份干凈的數(shù)據(jù)，再判斷適合什么圖表類(lèi)型，最后找到匹配圖表模板制作。

每一個(gè)環(huán)節(jié)都極度消耗精力，且高度依賴個(gè)人專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

愛(ài)圖表把這套冗長(zhǎng)的工序，壓縮成了一個(gè)動(dòng)作——上傳數(shù)據(jù)

• 結(jié)構(gòu)化解析：動(dòng)輒幾千行、多行表頭、多張Sheet的原始 Excel，無(wú)需整理、也無(wú)需輸入指令，將數(shù)據(jù)上傳，系統(tǒng)自動(dòng)拆解多維度數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，識(shí)別語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。
• 從基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)到高階表達(dá)：既能秒出柱、餅、折線圖，更能基于復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征，自動(dòng)推導(dǎo)出?；鶊D、弦圖、力導(dǎo)向圖等高門(mén)檻的關(guān)系結(jié)構(gòu)。這不再是簡(jiǎn)單的繪圖，而是AI對(duì)數(shù)據(jù)邏輯的深度轉(zhuǎn)譯。

一鍵生成只是專業(yè)敘事的起點(diǎn)，準(zhǔn)確是及格線，而能修改、可落地，才是真正的生產(chǎn)力。

對(duì)于愛(ài)圖表的生成結(jié)果，你擁有絕對(duì)的修改權(quán)，而且“手自一體”：

• 自動(dòng)模式：直接自然語(yǔ)言下指令，“按數(shù)值降序排列”、“添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽”，AI會(huì)秒級(jí)響應(yīng)并實(shí)時(shí)重繪。
• 手動(dòng)模式：側(cè)邊欄提供了數(shù)百個(gè)專業(yè)配置項(xiàng)，數(shù)據(jù)的映射和樣式、標(biāo)簽的字體字號(hào)、坐標(biāo)軸的范圍定義——這些決定“專業(yè)感”的細(xì)節(jié)，補(bǔ)齊了AI無(wú)法交付的表達(dá)精度。

這是愛(ài)圖表區(qū)別于通用大模型直接生成圖表的鮮明優(yōu)勢(shì)。

前者生成可編輯的數(shù)據(jù)對(duì)象，后者生成的通常是圖片或網(wǎng)頁(yè)，不僅常有事實(shí)性差錯(cuò)，如數(shù)據(jù)計(jì)算錯(cuò)誤、圖表選擇錯(cuò)誤等，其“視覺(jué)審美”的隨機(jī)性也很高，如配色老土、坐標(biāo)軸錯(cuò)位、標(biāo)簽重疊……這些“車(chē)禍現(xiàn)場(chǎng)”時(shí)有發(fā)生。

令人扎心的是，用戶無(wú)法修改，除非重新生成，就像是陷入了無(wú)盡循環(huán)的“莫比烏斯”環(huán)。

真正的生產(chǎn)力，是讓數(shù)據(jù)自己開(kāi)口說(shuō)話

圖表，只是開(kāi)始。

更有價(jià)值的是，是一份能用數(shù)據(jù)“說(shuō)話”的分析成果

過(guò)去的AI PPT工具主要是“模板驅(qū)動(dòng)”——先選一個(gè)好看的殼子，再塞內(nèi)容，容易出現(xiàn)圖文脫節(jié)的問(wèn)題。

愛(ài)圖表是完全不同的技術(shù)路徑，實(shí)現(xiàn)了從“模板驅(qū)動(dòng)”向“內(nèi)容驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)變。

當(dāng)你將一份長(zhǎng)達(dá)百頁(yè)的上市公司年報(bào)丟進(jìn)愛(ài)圖表，系統(tǒng)首先啟動(dòng)的是語(yǔ)義解析模型。它不是在機(jī)械地尋找數(shù)字，而是在理解背后的“故事”：

營(yíng)收的增長(zhǎng)拐點(diǎn)在哪？哪幾條是支撐利潤(rùn)的核心業(yè)務(wù)線？它會(huì)自動(dòng)拆解數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系，捕捉到那些人眼容易忽略的業(yè)務(wù)洞察。

基于這種深度理解，愛(ài)圖表生成的是一份邏輯連貫、圖文適配、敘事專業(yè)的完整報(bào)告，絕非零散的圖表堆砌。

從數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算、分析洞察、圖表生成、再到報(bào)告排版，全鏈路自動(dòng)完成。

AI化身為“數(shù)據(jù)分析師+行業(yè)專家+視覺(jué)設(shè)計(jì)師”，協(xié)助你完成了一次高質(zhì)量的深度表達(dá)。從某種角度上來(lái)說(shuō)，它顛覆了傳統(tǒng)的模板PPT行業(yè)。

此外，它還能秒級(jí)生成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化大屏，適合用在匯報(bào)、展示、監(jiān)測(cè)等多種場(chǎng)景。

不做AI幻覺(jué)的搬運(yùn)工，做可控的生產(chǎn)力引擎

“白盒”是愛(ài)圖表的產(chǎn)品價(jià)值觀：尊重人的主體性，讓AI生成的每一步可見(jiàn)、每一處可改、每一個(gè)結(jié)果可用，具體體現(xiàn)在：

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：愛(ài)圖表內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義理解模型，自動(dòng)規(guī)避常見(jiàn)的計(jì)算錯(cuò)誤和邏輯沖突。從源頭攔住“AI編數(shù)據(jù)”和“圖表錯(cuò)位”；
• 渲染專業(yè)性：基于自研圖表生成與渲染模型，在單一大模型的基礎(chǔ)上大幅提升圖表生成的準(zhǔn)確率和多樣性——包括?；鶊D、弦圖類(lèi)復(fù)雜結(jié)構(gòu)圖，也能準(zhǔn)確生成；
• 結(jié)果可控性：所有內(nèi)容均可深度編輯，支持多輪修改與精細(xì)控制。不是生成一次就結(jié)束，是可以持續(xù)調(diào)整的表達(dá)過(guò)程。支持AI自動(dòng)駕駛，也支持手動(dòng)接管

如果想要圖表更有個(gè)性——基礎(chǔ)圖表還支持一鍵轉(zhuǎn)3D，讓數(shù)據(jù)表達(dá)不再枯燥高冷，放飛想象力。

據(jù)Ahrefs研究，97%的用戶在使用AI生成內(nèi)容后需要審核修改，其中56%需要大幅修改。

既然幻覺(jué)無(wú)法在算法層面絕對(duì)消除，那就把決定權(quán)交還給人——這正是白盒理念的初衷。

△愛(ài)圖表產(chǎn)品“白盒”理念

一個(gè)文科教授的長(zhǎng)期主義

這個(gè)時(shí)代，大多數(shù)人追著風(fēng)口跑。AI浪潮一波接一波。

王瓊團(tuán)隊(duì)卻始終保持著克制與冷靜，面對(duì)AI帶給世界的無(wú)限可能，她只想做好一件事：成為用戶數(shù)據(jù)表達(dá)的第一選擇。她說(shuō)：

數(shù)據(jù)的價(jià)值應(yīng)該被更多人看見(jiàn)，希望人人都能擁有洞察數(shù)據(jù)的能力。

2013年，王瓊?cè)ッ绹?guó)訪學(xué)，她親歷海外數(shù)據(jù)新聞發(fā)展的熱潮，媒體用圖表講述重大事件……數(shù)據(jù)無(wú)處不在，成了故事本身。

作為新聞學(xué)者，她敏銳地察覺(jué)到傳統(tǒng)新聞敘事的局限，即往往沉迷于“人咬狗”的罕見(jiàn)個(gè)案，雖有戲劇張力，卻在無(wú)形中放大了社會(huì)的少數(shù)面，導(dǎo)致公眾認(rèn)知的整體失真。

“數(shù)據(jù)新聞的使命，是用量化的視角還原真相，在噪音中看清客觀世界?！?/strong>

但當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)這片領(lǐng)域幾乎荒蕪：沒(méi)有成熟的同業(yè)社區(qū)，沒(méi)有透明的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，沒(méi)有趁手的專業(yè)生產(chǎn)力工具。

想要表達(dá)數(shù)據(jù)，媒體人只能等待技術(shù)部門(mén)的排期，或是在傳統(tǒng)通用辦公軟件里“拓荒”，在美觀、準(zhǔn)確與效率之間反復(fù)妥協(xié)。于是王瓊決定，填上這個(gè)空白。

2016年，她在武漢大學(xué)成立國(guó)內(nèi)高校首個(gè)數(shù)據(jù)新聞研究中心，并先后與主流媒體共建10個(gè)數(shù)智傳播聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

她從社區(qū)、內(nèi)容、工具多個(gè)維度發(fā)力：主辦近百場(chǎng)行業(yè)沙龍；為央視新聞、新華社等媒體提供專業(yè)支持，全網(wǎng)曝光過(guò)億，更受人民日?qǐng)?bào)社邀約共創(chuàng)“中國(guó)式現(xiàn)代化”系列數(shù)據(jù)可視化，獲外交部發(fā)言人轉(zhuǎn)發(fā)——數(shù)據(jù)新聞成為國(guó)家形象敘事中的重要方式。

△合作案例

此后，鏑數(shù)科技金山辦公WPS達(dá)成戰(zhàn)略合作，成為中國(guó)唯一入選聯(lián)合國(guó)「創(chuàng)韌項(xiàng)目」的企業(yè)，并作為行業(yè)首個(gè)起草單位發(fā)布《數(shù)據(jù)新聞制作流程》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)AI浪潮襲來(lái)，質(zhì)疑聲也隨之而至：“AI怎么和你們的領(lǐng)域結(jié)合？”“AI幻覺(jué)不可控，怎么做精確計(jì)算？”

作為一個(gè)文科教授，王瓊的切入點(diǎn)很純粹：“既然用戶需要準(zhǔn)確，我們就得解決?！?/p>

AI負(fù)責(zé)加速，人負(fù)責(zé)把關(guān)。

長(zhǎng)期的積累遇上AI這個(gè)放大器，愛(ài)圖表的商業(yè)價(jià)值開(kāi)始爆發(fā)：產(chǎn)品上線以來(lái)，注冊(cè)用戶活躍率持續(xù)保持60%以上，短短半年，AI創(chuàng)建項(xiàng)目數(shù)增長(zhǎng)超40倍，付費(fèi)率增長(zhǎng)超4倍

愛(ài)圖表團(tuán)隊(duì)的野心不止于工具，而是要成為AI工作流的數(shù)據(jù)表達(dá)基礎(chǔ)設(shè)施

目前愛(ài)圖表已全面開(kāi)放多種集成方式，開(kāi)箱即用——飛書(shū)（Aily）、網(wǎng)易（Lobster）、騰訊（QClaw）等主流平臺(tái)，以及標(biāo)準(zhǔn)版OpenClaw，均已支持直接使用Skill，面向所有用戶開(kāi)放；企業(yè)用戶也可通過(guò)API等傳統(tǒng)方式接入調(diào)用。

在這個(gè)算力平權(quán)的時(shí)代，算法可以被追趕，模型可以被平替，但多年深耕出的行業(yè)認(rèn)知無(wú)法被復(fù)制。

垂直AI團(tuán)隊(duì)真正的壁壘，絕非單純的堆砌代碼，而是對(duì)用戶真實(shí)痛點(diǎn)的深刻理解

愛(ài)圖表對(duì)“白盒”的堅(jiān)持，本質(zhì)上是技術(shù)理性的回歸——

讓機(jī)器服務(wù)于人的邏輯，而非讓人服從機(jī)器的算法。

正如創(chuàng)始人王瓊所說(shuō)：“AI不應(yīng)替代人的判斷與表達(dá)，而應(yīng)成為幫助人更高質(zhì)量完成判斷與表達(dá)的協(xié)作者。在人機(jī)協(xié)作關(guān)系中，人的主體性不能缺失。AI狂奔的時(shí)代，我們不把人交給機(jī)器，而是讓機(jī)器更好地服務(wù)人的判斷、表達(dá)與創(chuàng)造。”

愛(ài)圖表skill傳送門(mén)：
https://aitubiao.com/skill