“超越摩尔定律的发展速度下，计算机的计算速度越来越快，存储越来越大，带宽越来越宽，但是有一个东西几百年来都没变过，你知道什么吗？”这是之江实验室融合智能研究中心副研究员傅四维抛出的问题。这个问题与他的研究方向息息相关，也是之江实验室正在攻坚的技术创新研究领域之一。

本科时期，傅四维的专业方向是计算数学，毕业论文写的是Helmholtz方程数值解，是偏微分方程的一种。从小就酷爱数学的他，在解Helmholtz方程数值的过程中，为数字之美深深震撼。“一塘池水，我朝水中扔一颗石头，会漾起一圈圈涟漪。我要做的就是在一定误差范围内，近似计算涟漪在时域上的三维轨迹，再把涟漪最终的形态画出来，得到的图像，特别美。”将数值分析的结果可视化出来之后，傅四维直观感受到了数字之美，原来数字可以演化出这么完美的视觉感受。硕士期间，傅四维开启了计算机领域的研究，主攻数据可视化。与本科时用数学画出涟漪一样，数据可视化也是一个把数据具象化的过程。傅四维说：“和可视化的缘分，仿佛是冥冥之中注定的。”“当时计算机还不是热门专业，我个人之前对计算机也并不了解。说实话，我也曾经很迷茫，但是深入研究之后，对计算机有了全新的认识，开始真正喜欢上这个领域。”

有些科学研究需要经历漫长的等待，才可能出结果。但数据可视化不同。傅四维解释说：“数据导入进来，通过可视化，我很快就能知道数据里面有什么，呈现了什么样的故事。这种及时反馈给我带来了很大的激励。”2013年，在傅四维读研期间，大数据行业快速兴起，数据可视化的研究前景也随之变得更为广阔。读博期间，他继续主攻这一领域的研究，发表了4篇一作论文。其中，2篇发表在IEEE TVCG（IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，计算机图形学领域的顶级期刊），还有1篇被人机交互顶级会议ACM CHI收录。

临近毕业时，计算机领域开始急速发展，全球科技行业都身处计算机的热潮当中，“当时很多人都想转行做AI，我也在思考，是不是要追随科技行业的大趋势，投身AI，放弃可视化。”在迷茫的关口，傅四维开始思考认知科学和人工智能交叉领域的问题。正如他对文章开篇问题的理解，急速发展的存储和带宽带来了海量数据，而人脑对数据的处理和理解能力在近百年来却没有较大的变化。如何解决信息科学领域最大的瓶颈之一？傅四维认为，数据可视化、可视分析有望为打破瓶颈开辟一条可行的道路。

基于这样的判断和理解，傅四维认为，数据可视化领域正处在“黎明前的黑暗”，行业的春天即将来临。再加上对该领域浓厚的研究兴趣，他决定继续数据可视化的研究之路。进入工业界做应用研究？还是在学术界做基础研究？傅四维在毕业季拿到了华为等多个大厂的offer，但他都拒绝了。Do something different.这是傅四维的座右铭。“我希望能思人所未思、做人所未做。科研就是这样，创新是第一要义，永远要做跟别人不一样的事情。”秉持这样的理念，傅四维来到了之江实验室。 

在之江实验室，傅四维加入了“见微”团队。“‘见微’来源于‘见微知著’。”傅四维解释说，“‘微’指的是数据，‘著’指的是挖掘出数据中的故事。”大数据时代，挖掘数据中的故事，就是希望数据可视化能够为决策提供重要支撑，发挥数据中隐藏的价值，实现真正的人机交互。“见微”团队目前正在进行的项目是“大数据可视分析平台构建”。该项目致力于为可视分析系统的开发搭建一个底层平台，“我们的平台涵盖了数据分析的全链路，包括数据导入、清洗、建模、可视化、导出等几大核心模块。使用者只需要导入数据，就能快速生成一个可视分析系统，并且导出成外部可访问的网页，或生成Word报告。”利用这个平台，可根据需求快速定制出一个可视分析系统。

基于这个项目，“见微”团队改变了行业内的纯手动可视分析，实现了半自动的可视分析，并致力于突破全自动的可视分析，让人与数据的实时交互成为可能。

大屏是公众最常见的可视化展示载体之一。满屏的数据与图表，看似简单明了，但是对于受众来说，只是被动接受，没办法根据自身需要实时与数据进行交互。举个例子，如果想了解目前全球的疫情状况，大屏上只会显示全球各国确诊病例数据，如果你想了解某个最感兴趣的国家，大屏无法单独呈现。而基于“见微”团队构建的系统，你只要输入一句自然语言：“某国疫情的发展趋势”，系统就能选择最合适的图表生成该国的疫情数据与发展趋势。另外，大数据可视分析平台的多个图表支持实时联动。比如界面上有散点图和柱状图，当你选择折线图中的一个点时，柱状图中与这个点相对应的数据也会被点亮。新冠肺炎疫情期间，研究团队就利用这套系统对当前的疫情状况进行了可视化分析。

这个应用场景背后的技术难点有不少。首先，如何解析这句话的自然语言与任务？疫情的趋势，要包含时间与疫情数据，还要将所选国家的疫情数据从全球的疫情数据中筛选出来。其次，理解透彻之后，要用什么样的图表呈现才最合适？目前，“见微”团队正着力攻克相关技术难点，并已取得了相当大的进展。另外，针对海量数据渲染的挑战，“见微”团队开发了一个全球领先的海量图数据可视化工具库，实现了1000万图视觉元素的实时渲染，通过FPS效率测试，该库的渲染效率超过了D3、Cytoscape、Sigma、Stardust四个国际知名图可视化工具。