AntV 是蚂蚁集团的一个数据可视化项目， 是企业级数据可视化解决方案。
该项目致力于让人们在数据世界里获得视觉化思考能力。
AntV 目前覆盖了传统统计图表、关系数据可视化、地理空间数据可视化、移动端图表、2D 绘图引擎和智能可视化等多个领域，主要包含 G2、G6、X6、L7、F2、AVA等十数个项目以及一套完整的图表使用和设计规范。
得益于丰富的业务场景和用户需求挑战，AntV 经历多年积累与不断打磨，已支撑起阿里生态体20000+ 业务系统，通过了日均千万级 UV 产品的严苛考验，是阿里生态体数据可视化最重要的基础设施。
11月22日AntV 的第五个品牌日上，AntV发布了三个新的技术产品：
「F6」源于图可视化在移动端的实践，更小的体积，更快的响应速度。
「XFlow」 源于图编辑业务，工程易用性的实践产物，基于 X6 引擎，拥抱 React 技术栈。
「S2」则是在统计图表领域，根据业务的交叉表分析需求所产生的实践产物。
从 AntV 诞生起，我们就深知一个技术栈解决不了数据可视化遇到的所有技术问题，这里面不仅有跨平台问题（移动/PC），还有跨专业问题（统计分析/关系图分析/地理分析），因此我们才选择用一个庞大的产品矩阵去协同解决解决，我们希望在这样的产品矩阵下，能够做出我们专业深度与业务深度。
下面详细阐述，AntV的新增能力。
全新F系列，移动端可视化方案
AntV F 系列立足于移动端，基于 AntV 产品矩阵并结合业务孵化出的一套移动端可视化方案。F 代表 Fast and Flexible，设计理念在于为多端提供快速、灵活、且具兼容性的可视化方案。
从 2016 年起，AntV 就已经在面对移动端可视化的诉求了，从最早的 G2 开始，我们期望通过 G2Mobile 来兼容移动端的需求，但是随着业务的深入，我们发现需要兼容移动端的代码越来越多，G2 本身也变得越来越庞大，我们也预感到未来移动端还会有更多的场景和需求出现，为了能更好的支持移动端，同时也为了让 G2 减负，F2 应运而生，我们希望通过更快，更轻的可视化引擎来满足移动端的需求。
在经历了移动端的快速发展，金融场景下的 K 线图、分时图等场景需要更高的性能，于是去年的 1122 F2Native 正式发布并开源。同年，蚂蚁企业信用作为独立的业务开始运作，企业风控领域中有很多图可视化的应用场景，由于业务从Web端到小程序均有涉及，为了更好的在小程序落地功能，我们完成了第一版 G6Mobile 的适配工作，为了更好的对移动端做支持，今年5月份正式更名为F6，针对移动端做了全新的架构升级。至此，F 系列初见雏形，正式扬帆起航，我们希望通过 F 系列，来满足移动端的可视化需求。
G 5.0，底层的渲染引擎升级
G 作为 AntV 底层的渲染引擎，今年升级为全新的 G 5.0版本，致力于为上层产品提供一致、高性能的 2D/3D 图形渲染能力，适配 Web 端全部底层渲染API（Canvas2D/SVG/WebGL/WebGPU）。特别的，针对图场景下适合并行计算的算法提供 GPGPU 支持。
新成员：S2
多维世界的思考，它们提供了多个变量之间相互关系的基本画面，帮助人们发现大数据之间的相互作用，进而进行深入的交叉探索分析，于是有了目前商业 BI 分析领域中使用频率最高的图表之一「多维交叉分析表格」。
市面上开源的表格非常多，大都是基于一维数据的展示型表格，然而好用且能开箱即用的多维分析表格却少之又少。想要实现一个下图这样复杂的透视表格，不仅需要大量的代码逻辑去定制开发，还很难解决在大数据量下的性能瓶颈问题。
S2 是 AntV 团队推出的数据表可视化引擎，旨在提供高性能、易扩展、美观、易用的多维表格。不仅有丰富的分析表格形态，还内置丰富的交互能力, 帮助用户更好地看数和做决策。
S 取自于 SpreadSheet 的两个 S，2 既是数量也代表着透视表中的行列两个维度，2 也寓意着他是 AntV 产品矩阵中常规统计数据域中的一员。它是开箱即用的多维交叉分析表格。在内部众多表分析业务场景的打磨后，终于正式开源，旨在提供高性能、易扩展、美观、易用的多维分析表格。用「简单」的配置让你的表分析变得「不简单」。
新成员F6，图可视化引擎
F6 是一款可以快速、流畅运行于移动设备中的图可视化引擎。在H5、小程序等移动端平台上，对包体积、性能有更高的要求，也需要定义一套合适的交互模式，针对以上问题，我们在G6的基础上重新设计并构建了F6。F6不仅具有基础的关联图绘制、事件、动画，同时内置了常用的移动端交互模式、丰富的布局和分析组件，通过简单的配置即可使用。
新成员XFlow 1.0，
专业的图编辑应用解决方案
XFlow, 是 AntV 旗下、基于 X6 图编辑引擎的应用级解决方案。XFlow针对不同的业务场景，通过插件机制来降低组合封装X6原子能力的复杂度, 同时通过命令模式/状态管理的扩展设计最终实现应用级场景的开箱即用。
图编辑是图领域一个重要方向，许多流程图、关系图绘制场景都需要它。在蚂蚁大数据/人工智能平台场景有多年可视化编排经验，去年我们把其中的图编辑内核抽取出来，发布了图编辑引擎 X6 1.0版本。今年我们把上层已经在蚂蚁多个核心数据研发和人工智能工程平台中深度打磨验证的图编辑应用级解决方案 XFlow 也开放给社区。
AntV的第五年，除了框架与类库，开始思考如何为业务产生更多的分析洞察。AntV在图可视分析领域，孵化了「GraphInsight」平台；在地理可视分析领域，我们开源了 「DipperMap」 工具；在智能可视分析领域，上线了AVA 2.0 「LiteInsight」 模块。
G6栈 - GraphInsight
对于图可视分析方向，三年前我们开源了图可视分析引擎「G6」，去年我们在其之上开源了组件库「Graphin」和发布了《图可视分析解决方案白皮书》，今年我们在内部孵化了「GraphInsight」产品，用户仅需几步，即可完成关系数据的导入，视觉通道映射，自主布局，以及探索分析。还可以根据业务的需求，一键导出代码，生成SDK，集成到业务系统中去。
AntV G6 栈团队同学一直在思考，如何利用图可视分析技术，为业务带来更大的分析洞察价值。
举个例子（虚拟）：
65 岁的吴大爷被骗了，损失 10000 元，根据吴大爷的描述，有关部门在 GraphInsight 平台上，搜集数据，展开了案件调查...
通过上面的视频可以看到，整个分析过程中有三个关键节点：
吴大爷：被骗人
小张：线下联络人
网友1：线上诈骗者
通过图，我们可以很直观看到他们各自的角色，并还原一个完整的诈骗过程：「小张」潜入棋牌室诱骗「吴大爷」，令其得到甜头后牵线给线上「网友1」，致其受骗。
通过图，我们还可以很清晰看到一个诈骗模式（下图），进一步做模式匹配分析，发现不仅是吴大爷，同小区内的其他老人也可能正处在被骗的风险中。
至此，通过图可视分析，我们不仅完整地还原了整个诈骗过程，也阻止了很多潜在被骗的人，同时沉淀了典型风险模式，以预测更多风险。
「GraphInsight」平台（后面简称 GI）辅助侦破了吴大爷被骗案件。虽然故事是虚构的，但图可视分析已在现实生活的方方面面中发挥着强大的作用。利用计算机处理信息的优势，得益于关系数据的直观表达，结合图可视分析的技术，就可以从错综复杂的关系数据中产生深刻的洞察。
GraphInsight 是 AntV 还在内部孵化中的产品。
上述虚构的吴大爷案件，使用的调查手段「数据映射-->找到关键节点-->关系扩散-->数据映射-- 找到关键节点-->关系扩散-->找到目标节点-->流水线布局-->产出洞察」，可以被沉淀为一个「电信调查」解决方案。
在 GI 平台上，这样的解决方案会越来越多，GI 未来会是一个图数据分析洞察平台。
L7栈 - Dipper
经过近四年的发展 L7 技术栈周边生态原来越丰富，从地理可视化引擎、可视化组件库、地理分析应用开发框架，可视化工具相继推出，从下向上逐步发展完善。平台支持面向移动化、轻量化方向发展。H5 全面支持，L7 小程序能力已经支持支付宝小程序，移动端交互体验越来越好。地理可视化应用开发选择 L7，为你提供一站式的解决方案。
今年，重点推进 Dipper，是基于 L7 地理分析应用开发框架，用于快速构建和开发地理分析应用。用户通过组件化、模块化的配置地图分析、指挥类应用。
AVA 2.0
智能可视分析框架 AVA 推出了 2.0。
AVA 2.0 版本提出了「经验驱动」和「洞察驱动」两条可视化推荐路径。在经验驱动的路径中，开放了全推荐链路的完整自定义能力，帮助有定制需求的项目实现接入。AVA 2.0还设计了更合理的推荐流程，并提供了图表优化的功能。在洞察驱动的路径中，通过前端轻量化洞察挖掘能力，可以帮你从多维数据中发现关键洞察，并以可视化形式展示出来。此外，AVA 2.0尝试开放了插件生态，可以通过增加简单配置，在推荐过程中加入智能配色等环节。
最后
今天，AntV举行了品牌日并发布新产品，主题是「格物 革悟」。
在一次次的业务实践中不断深耕可视化技术，完善产品矩阵，AntV 对于可视化的认知也在革新并有了新的「革悟」，期望今年AntV 11.22 品牌日带来的更新同样能帮助大家解决业务问题并得到大家的喜爱。
用技术实现「让人们在数据世界里获得视觉化思考能力」，是AntV团队的梦想。
（图说，AntV团队）
