近日EasyAI正式开启内测。EasyAI 是EasyV面向可视化应用搭建场景推出的 AI 生成式能力。用户只需要选择一套合适的模板套件再用自然语言描述业务需求AI 就能基于 EasyV 已有的模板、组件、图表规则和布局规范自动生成应用原型并进一步生成可编辑、可发布的正式可视化应用。懂业务不等于能把业务变成数字化应用在过去的很多项目里我们反复遇到同一类客户他们对自己的业务了如指掌清楚每一个环节卡在哪里也明确知道想用一块大屏、一个驾驶舱或一个监管平台来解决什么问题。可当这个想法要真正落成一个应用时事情却常常停了下来。问题很少出在“不懂业务”上。我们内部把这种困境概括为四个点——缺工具、缺案例、缺方法、缺技术。客户知道自己要什么却不知道应用该怎么做顶层设计、故事线如何策划、指标之间如何组织想动手又缺少成熟的案例参考和趁手的工具来支撑落地。说到底“非常懂业务”和“能把业务搭成一个数字化应用”之间隔着一道不小的能力鸿沟。这道鸿沟才是很多数字化应用迟迟难以落地的真正原因。它带来的结果往往是需求停在文档和会议里反复沟通却落不了地等第一版真正落地时间和预算已经消耗大半。EasyV 经过多年建设核心能力已经足够完整、足够灵活能支撑专业团队搭建各种复杂的可视化应用。而我们更想做的是让这份能力被更多非专业用户用起来。于是我们把目光收回到一个更本质的问题上用户如何用更低的成本获得他们真正想要的可视化应用。EasyAI就是我们围绕这个问题给出的回答。为什么通用 coding 不够而 EasyAI 可以有人会问现在的大模型已经能写代码、能生成页面为什么还需要 EasyAI因为通用大模型缺少数字孪生和可视化交付的行业认知。它可以生成一个好看的 HTML却很难生成一个真正能交付的驾驶舱。一个能交付的应用背后是大量被反复验证过的经验判断什么样的应用结构是合理的故事线如何策划指标之间如何组织地图和图表如何配合不同行业适配什么样的视觉风格什么样的生成结果是不合格的。这些恰恰是通用模型给不出来的部分——它能模仿页面的“形”却读不懂可视化交付的“理”。EasyAI 的做法是把我们过去在大量项目交付中沉淀下来的经验规则化写进生成逻辑里。哪些指标适合放在一起、什么场景该用什么图表、不同行业的视觉风格如何取舍、什么样的结果需要被拦下来——这些经验都变成了 AI 生成时所遵循的规则。这样一来AI 始终沿着专业的产品逻辑往前走每一步都有依据随意发挥的空间被收住。生成结果因此更稳定、更可控也更接近一个可以直接拿去用的应用。换句话说过去靠资深交付人员才能把握的判断现在被沉淀进了产品让没有经验的用户也能站在专业经验的起点上往前走。EasyAI 怎么用先选模板再说需求先看原型确认后再生成具体到使用上EasyAI 把整个流程梳理得很轻。第一步先选模板。用户选择一套主题模板确定整体的视觉风格、布局和组件规范。AI 会在模板的约束下完成生成应用从一开始就具备相对完整的视觉基础省去后续反复调样式的成本。第二步再说需求。用户用自然语言描述业务诉求比如行业场景、核心指标、页面数量、地图范围。描述得越清楚结果通常越接近预期——只说“生成一个大屏”系统能拿到的信息有限补上行业、指标和展示重点AI 就能更准确地理解要生成什么。比如一句“做一个文旅运营应用突出游客来源、热门路线、景区热度和节假日趋势”平台就能据此还原出应用主题、结构和主视觉诉求。第三步先看原型。平台据此理解应用主题和主视觉诉求自动完成业务分析与指标拆解先生成一版可确认的应用原型。原型会展示模块划分、指标名称、图表类型等信息让用户在正式生成前就能校验方向对不对模块全不全指标准不准展示逻辑要不要调整。需要修改时我们推荐“选中模块后的精准修改”——先选中具体模块再说明想改什么AI 会围绕这个模块处理误改、漏改的概率随之降低。第四步确认后再生成。确认无误后一键即可生成正式的 EasyV 应用。如果对风格不满意无需从头再来快速切换主题就能让同一套业务内容适配不同的展示场景。第五步生成之后还能继续进化。生成完成的应用支持下游调用可以保存到 EasyV 中做更精细的调整并完成最终的发布与管理。它继承了 EasyV 的全量能力——在生成结果之上你可以继续叠加 AI 智能体、数字人、终端交互等现有功能让一版初稿真正成长为可持续运营的应用。让懂业务的人离结果更近一点EasyAI 想做的是把“从一个业务想法到一版可编辑、可讨论、可交付的可视化应用”这段起步路程的成本大幅降下来。但对那些“非常懂业务、却苦于无从下手”的用户来说EasyAI 让他们第一次可以把注意力放回业务本身把搭建的繁琐交给 AI。懂业务的人本就应该离结果更近一些。目前EasyAI 已在EasyV尊享版、孪生版中开启内测。我们为老用户开放了充足的可用积分新用户也可以在试用版上免费领取 300 积分。欢迎前往官网申请第一时间体验 EasyAI。