这年头，AI 助手早已成为职场人的 “得力搭档”—— 从日常办公辅助到专业领域开发，AI 工具正在重塑效率边界。在智慧交通、城市园区等行业的可视化系统开发中，海信网科推出的可视化 AI 助手，也凭借对行业痛点的精准解决，为技术开发带来了新的可能性。
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从行业交流看技术落地：海信网科的可视化探索成果
近日，2025 青岛人工智能主题交流会暨 “青岛好成果” 季度汇演在青岛举办。会上，海信网科以《智能搭建可视化系统的应用》为主题，分享了其在可视化 AI 助手领域的探索与实践。这一技术成果不仅为 “人工智能 + 实体经济” 的高质量发展提供了新思路，更针对行业开发中的核心痛点，给出了可落地的技术方案。
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可视化 AI 助手：破解三大行业开发痛点
在智慧交通、大型园区等领域的可视化系统开发中，开发人员常面临数据处理复杂、开发门槛高、可视化与可用性难平衡三大难题。而海信网科的可视化 AI 助手，正是围绕这些痛点展开技术设计：
1. 多源数据处理：从 5 分钟到 1 分钟的效率跃迁
智能交通系统的构建，离不开摄像头、传感器、GPS 等多源数据的整合，但不同数据源的格式差异，往往让数据处理成为 “耗时关卡”。此前，即使借助外部 AI 工具，后端人员编写中等复杂程度的格式转换代码，仍需约 5 分钟；而通过海信网科的可视化 AI 助手，这一过程可直接缩短至 1 分钟。
其核心优势在于：针对企业系统的可视化改造需求，工具支持复用后端接口，减少前后端数据结构转换与代码调试的重复工作，仅需一键操作，就能将后端数据结构自动转换为前端适配格式。同时，AI 助手还能快速识别信息图表、数据内容，匹配生成对应的可视化组件，大幅降低数据处理的工作量。
2. 降低开发门槛：自然语言也能生成业务代码
对于非专业编码人员而言，可视化平台的使用常受限于 “不懂代码” 的门槛。海信网科依托大模型技术，为这一问题提供了创新解法 —— 支持通过自然语言自动生成接口转换代码与后端业务查询代码，且能一键完成开发与部署。
这意味着，只要用户能清晰梳理业务需求（如 “查询早高峰时段某路段的交通流量数据”），无需深入掌握编码知识，就能完成服务上线部署。这一设计不仅降低了可视化平台的使用门槛，更让开发人员能将精力聚焦于业务需求的实现，而非代码编写细节。
3. 平衡可视化与可用性：分钟级构建适配场景的交互界面
智慧交通可视化系统的开发，常需在 “动态交互” 与 “实用可用性” 之间寻找平衡：比如异常事件警示需视觉突出，但过多警示易导致视觉疲劳；交通流、轨迹的动态展示需直观，但过度动画又会分散对关键信息的关注。
海信网科的可视化 AI 助手通过预置丰富的图表组件与大屏模板，解决了这一设计难点：开发人员无需从零设计，可基于模板一站式、分钟级搭建大屏页面，同时 AI 会根据场景特性优化交互逻辑（如自动调节警示频率、简化冗余动画），在保证可视化效果的同时，兼顾系统的实用性与可读性。
技术落地：从交通场景到多领域适配
目前，依托这一智能化改造后的可视化平台，海信网科已在多个项目中实现 AI 赋能：在民意诉求报告生成中，AI 辅助快速提炼数据结论；在安全预警监控中，系统自动识别异常并推送提醒；在管控方案设计中，AI 结合业务逻辑生成优化建议。这些实践不仅验证了系统在交通领域的实用性与适配性，也拓展了其应用边界 —— 除了智慧交通的决策、监控场景，该助手还能在宣传展示、视察汇报等场景中，直观且灵活地呈现业务情况，帮助行业更高效地传递价值。
未来，随着 AI 技术与行业需求的深度融合，海信网科表示将持续深耕可视化 AI 能力，探索更多 “人工智能 + 行业场景” 的创新方向，为智慧交通、城市治理等领域的数字化转型提供更高效的技术支撑。
