分享AI生成原型图之——企业安全监管可视化大屏

最近在测试几款AI生成原型图工具时，有一个案例让我印象深刻——AI生成一套企业安全监管可视化大屏的原型图。原本以为只是一个快速产出的半成品，没想到AI生成的效果不仅完整，而且细节到位，让我有些意外惊喜。 所以本篇就结合实际操作过程，带大家看看这一案例的实战步骤，并聊聊我在使用过程中发现的优势与不足，供有类似需求的产品经理参考。生成的原型图效果如下图所示：

一、安全监管可视化大屏如何设计

当产品经理接到“企业安全监管数据可视化大屏”的设计需求时，第一步不是立刻打开原型工具开始画图，而是要先明确需求边界和展示重点。我通常会考虑以下几个方面：

• 页面需求：确定需要展示的核心模块，例如企业重点区域监控、风险等级评分、报警记录、设备运行状态等。
• 优先级排序：将最重要、最常用的信息放在显眼位置，次要信息适当弱化。
• 数据展示方式：根据数据类型选择合适的图表，如柱状图适合对比类数据，饼图用于比例展示，折线图则体现趋势变化。
• 动态效果规划：考虑是否需要滚动公告、实时刷新、3D可视化等增强体验的动效。
• 布局与交互：大屏常用分区布局（顶部导航、中部主视图、底部信息流），同时要兼顾数据密度与可读性。

这些前期规划越清晰，后续无论是手动绘制还是借助AI工具，都能事半功倍。

二、AI生成安全监管数据大屏流程

可视化大屏的核心在于视觉效果与数据结构的融合。其实产品经理可以在前期借助AI生成原型图工具，来生成一部分原型图，拿来与客户沟通。

这里我选择了国内主流AI原型工具——墨刀AI进行测试。首先输入了一个模拟需求指令，大致描述了模块构成、数据类型和展示风格。AI随即生成了一份完整的功能说明文档：

因为是测试因此没有修改文档，如果是真实需求可以直接编辑哦，这是生成原型的依据。接着就点击生成原型，获得了一个比较满意的原型图：

虽然这是一次测试，但在真实项目中，这份原型完全可以作为第一版方案，细节直接在编辑模式中进行调整和细化。这个安全监管数据大屏的原型图在多个方面都表现不错：

• 布局合理：主数据区、辅助信息区和分布均衡。
• 动效自然：中部的3D监控视图、底部的滚动公告条提升了交互感。
• 可视化多样：柱状图、饼图、进度条、列表等元素恰到好处地组合，信息层级清晰。

整体是非常不错的，AI还自动补充了一些我在指令中没有明确提到的细节，整体观感比较完整。

三、AI生成原型图的优势与缺点

本次案例中分享的AI生成可视化大屏原型比较出色，但是在使用过程中我也发现了一些小缺点，期待工具的迭代优化，同时也有对产品经理的忠告：

1. AI生成原型图优势分析

虽然在前面的案例中已经体现出了AI的价值，不过还是有值得再次强调的两点。首先，在效率方面，AI生成原型图的速度比人工快很多倍的，尤其当你的指令描述足够清晰时，AI就像一个懂你需求的产品经理，不仅能准确呈现出核心功能，还会细致地补充一些细节，非常适合用作原型初稿框架，或者作为初步方案与客户沟通。

另外，AI生成原型图的可编辑性我要格外提一嘴，因为这个功能不是所有AI原型工具都具备。本次测试的工具支持将生成结果直接导入到原型编辑区，进入手动修改模式，简直不要太方便，同时也节省一定成本。

2. AI生成原型图缺点分析

但话说回来，AI生成原型图也有一定的缺点，尤其在以下几个方面比较明显：

• 生成效果有波动：有时候即使输入相同指令，输出结果也可能差异较大，这是目前大多数AI生成式工具的共性问题，所以在使用时需要留有一点容错空间。
• 对指令依赖度高：AI生成效果和输入的Prompt质量是有很大关系的，这就意味着产品经理需要具备一定的实践成本，摸清楚prompt怎么编写找到最佳表达方式。

另外，在细节上依然有优化空间，比如布局比例的微调、配色的进一步打磨等等。但整体来看，这类工具在原型设计阶段的价值是毋庸置疑的，不是某些个别产品经理口中所谓的“鸡肋”。

结语

通过这次“企业安全监管可视化大屏”的实战测试，我的结论是：AI生成原型图可以明显加快原型阶段的速度，在初期方案沟通、需求验证的环节价值很大。 不过，它暂时还不能完全取代人工绘制，产品经理需要把AI当作一个辅助工具，掌握好使用方法，来提高自己的工作效率。