AntV 是螞蟻集團的一個資料可視化項目， 是企業級資料可視化解決方案。
該項目緻力于讓人們在資料世界裡獲得視覺化思考能力。
AntV 目前覆寫了傳統統計圖表、關系資料可視化、地理空間資料可視化、移動端圖表、2D 繪圖引擎和智能可視化等多個領域，主要包含 G2、G6、X6、L7、F2、AVA等十數個項目以及一套完整的圖表使用和設計規範。
得益于豐富的業務場景和使用者需求挑戰，AntV 經曆多年積累與不斷打磨，已支撐起阿裡生态體20000+ 業務系統，通過了日均千萬級 UV 産品的嚴苛考驗，是阿裡生态體資料可視化最重要的基礎設施。
11月22日AntV 的第五個品牌日上，AntV釋出了三個新的技術産品：
「F6」源于圖可視化在移動端的實踐，更小的體積，更快的響應速度。
「XFlow」 源于圖編輯業務，工程易用性的實踐産物，基于 X6 引擎，擁抱 React 技術棧。
「S2」則是在統計圖表領域，根據業務的交叉表分析需求所産生的實踐産物。
從 AntV 誕生起，我們就深知一個技術棧解決不了資料可視化遇到的所有技術問題，這裡面不僅有跨平台問題（移動/PC），還有跨專業問題（統計分析/關系圖分析/地理分析），是以我們才選擇用一個龐大的産品矩陣去協同解決解決，我們希望在這樣的産品矩陣下，能夠做出我們專業深度與業務深度。
下面詳細闡述，AntV的新增能力。
全新F系列，移動端可視化方案
AntV F 系列立足于移動端，基于 AntV 産品矩陣并結合業務孵化出的一套移動端可視化方案。F 代表 Fast and Flexible，設計理念在于為多端提供快速、靈活、且具相容性的可視化方案。
從 2016 年起，AntV 就已經在面對移動端可視化的訴求了，從最早的 G2 開始，我們期望通過 G2Mobile 來相容移動端的需求，但是随着業務的深入，我們發現需要相容移動端的代碼越來越多，G2 本身也變得越來越龐大，我們也預感到未來移動端還會有更多的場景和需求出現，為了能更好的支援移動端，同時也為了讓 G2 減負，F2 應運而生，我們希望通過更快，更輕的可視化引擎來滿足移動端的需求。
在經曆了移動端的快速發展，金融場景下的 K 線圖、分時圖等場景需要更高的性能，于是去年的 1122 F2Native 正式釋出并開源。同年，螞蟻企業信用作為獨立的業務開始運作，企業風控領域中有很多圖可視化的應用場景，由于業務從Web端到小程式均有涉及，為了更好的在小程式落地功能，我們完成了第一版 G6Mobile 的适配工作，為了更好的對移動端做支援，今年5月份正式更名為F6，針對移動端做了全新的架構更新。至此，F 系列初見雛形，正式揚帆起航，我們希望通過 F 系列，來滿足移動端的可視化需求。
G 5.0，底層的渲染引擎更新
G 作為 AntV 底層的渲染引擎，今年更新為全新的 G 5.0版本，緻力于為上層産品提供一緻、高性能的 2D/3D 圖形渲染能力，适配 Web 端全部底層渲染API（Canvas2D/SVG/WebGL/WebGPU）。特别的，針對圖場景下适合并行計算的算法提供 GPGPU 支援。
新成員：S2
多元世界的思考，它們提供了多個變量之間互相關系的基本畫面，幫助人們發現大資料之間的互相作用，進而進行深入的交叉探索分析，于是有了目前商業 BI 分析領域中使用頻率最高的圖表之一「多元交叉分析表格」。
市面上開源的表格非常多，大都是基于一維資料的展示型表格，然而好用且能開箱即用的多元分析表格卻少之又少。想要實作一個下圖這樣複雜的透視表格，不僅需要大量的代碼邏輯去定制開發，還很難解決在大資料量下的性能瓶頸問題。
S2 是 AntV 團隊推出的資料表可視化引擎，旨在提供高性能、易擴充、美觀、易用的多元表格。不僅有豐富的分析表格形态，還内置豐富的互動能力, 幫助使用者更好地看數和做決策。
S 取自于 SpreadSheet 的兩個 S，2 既是數量也代表着透視表中的行列兩個次元，2 也寓意着他是 AntV 産品矩陣中正常統計資料域中的一員。它是開箱即用的多元交叉分析表格。在内部衆多表分析業務場景的打磨後，終于正式開源，旨在提供高性能、易擴充、美觀、易用的多元分析表格。用「簡單」的配置讓你的表分析變得「不簡單」。
新成員F6，圖可視化引擎
F6 是一款可以快速、流暢運作于移動裝置中的圖可視化引擎。在H5、小程式等移動端平台上，對包體積、性能有更高的要求，也需要定義一套合适的互動模式，針對以上問題，我們在G6的基礎上重新設計并建構了F6。F6不僅具有基礎的關聯圖繪制、事件、動畫，同時内置了常用的移動端互動模式、豐富的布局和分析元件，通過簡單的配置即可使用。
新成員XFlow 1.0，
專業的圖編輯應用解決方案
XFlow, 是 AntV 旗下、基于 X6 圖編輯引擎的應用級解決方案。XFlow針對不同的業務場景，通過插件機制來降低組合封裝X6原子能力的複雜度, 同時通過指令模式/狀态管理的擴充設計最終實作應用級場景的開箱即用。
圖編輯是圖領域一個重要方向，許多流程圖、關系圖繪制場景都需要它。在螞蟻大資料/人工智能平台場景有多年可視化編排經驗，去年我們把其中的圖編輯核心抽取出來，釋出了圖編輯引擎 X6 1.0版本。今年我們把上層已經在螞蟻多個核心資料研發和人工智能工程平台中深度打磨驗證的圖編輯應用級解決方案 XFlow 也開放給社群。
AntV的第五年，除了架構與類庫，開始思考如何為業務産生更多的分析洞察。AntV在圖可視分析領域，孵化了「GraphInsight」平台；在地理可視分析領域，我們開源了 「DipperMap」 工具；在智能可視分析領域，上線了AVA 2.0 「LiteInsight」 子產品。
G6棧 - GraphInsight
對于圖可視分析方向，三年前我們開源了圖可視分析引擎「G6」，去年我們在其之上開源了元件庫「Graphin」和釋出了《圖可視分析解決方案白皮書》，今年我們在内部孵化了「GraphInsight」産品，使用者僅需幾步，即可完成關系資料的導入，視覺通道映射，自主布局，以及探索分析。還可以根據業務的需求，一鍵導出代碼，生成SDK，內建到業務系統中去。
AntV G6 棧團隊同學一直在思考，如何利用圖可視分析技術，為業務帶來更大的分析洞察價值。
舉個例子（虛拟）：
65 歲的吳大爺被騙了，損失 10000 元，根據吳大爺的描述，有關部門在 GraphInsight 平台上，搜集資料，展開了案件調查...
通過上面的視訊可以看到，整個分析過程中有三個關鍵節點：
吳大爺：被騙人
小張：線下聯絡人
網友1：線上詐騙者
通過圖，我們可以很直覺看到他們各自的角色，并還原一個完整的詐騙過程：「小張」潛入棋牌室誘騙「吳大爺」，令其得到甜頭後牽線給線上「網友1」，緻其受騙。
通過圖，我們還可以很清晰看到一個詐騙模式（下圖），進一步做模式比對分析，發現不僅是吳大爺，同小區内的其他老人也可能正處在被騙的風險中。
至此，通過圖可視分析，我們不僅完整地還原了整個詐騙過程，也阻止了很多潛在被騙的人，同時沉澱了典型風險模式，以預測更多風險。
「GraphInsight」平台（後面簡稱 GI）輔助偵破了吳大爺被騙案件。雖然故事是虛構的，但圖可視分析已在現實生活的方方面面中發揮着強大的作用。利用計算機處理資訊的優勢，得益于關系資料的直覺表達，結合圖可視分析的技術，就可以從錯綜複雜的關系資料中産生深刻的洞察。
GraphInsight 是 AntV 還在内部孵化中的産品。
上述虛構的吳大爺案件，使用的調查手段「資料映射-->找到關鍵節點-->關系擴散-->資料映射-- 找到關鍵節點-->關系擴散-->找到目标節點-->流水線布局-->産出洞察」，可以被沉澱為一個「電信調查」解決方案。
在 GI 平台上，這樣的解決方案會越來越多，GI 未來會是一個圖資料分析洞察平台。
L7棧 - Dipper
經過近四年的發展 L7 技術棧周邊生态原來越豐富，從地理可視化引擎、可視化元件庫、地理分析應用開發架構，可視化工具相繼推出，從下向上逐漸發展完善。平台支援面向移動化、輕量化方向發展。H5 全面支援，L7 小程式能力已經支援支付寶小程式，移動端互動體驗越來越好。地理可視化應用開發選擇 L7，為你提供一站式的解決方案。
今年，重點推進 Dipper，是基于 L7 地理分析應用開發架構，用于快速建構和開發地理分析應用。使用者通過元件化、子產品化的配置地圖分析、指揮類應用。
AVA 2.0
智能可視分析架構 AVA 推出了 2.0。
AVA 2.0 版本提出了「經驗驅動」和「洞察驅動」兩條可視化推薦路徑。在經驗驅動的路徑中，開放了全推薦鍊路的完整自定義能力，幫助有定制需求的項目實作接入。AVA 2.0還設計了更合理的推薦流程，并提供了圖表優化的功能。在洞察驅動的路徑中，通過前端輕量化洞察挖掘能力，可以幫你從多元資料中發現關鍵洞察，并以可視化形式展示出來。此外，AVA 2.0嘗試開放了插件生态，可以通過增加簡單配置，在推薦過程中加入智能配色等環節。
最後
今天，AntV舉行了品牌日并釋出新産品，主題是「格物 革悟」。
在一次次的業務實踐中不斷深耕可視化技術，完善産品矩陣，AntV 對于可視化的認知也在革新并有了新的「革悟」，期望今年AntV 11.22 品牌日帶來的更新同樣能幫助大家解決業務問題并得到大家的喜愛。
用技術實作「讓人們在資料世界裡獲得視覺化思考能力」，是AntV團隊的夢想。
（圖說，AntV團隊）