汽车直播可视化数据大屏

在零售直播与数字化转型的交汇点，数据不再是冰冷的数字，而是流动的生意。本案致力于探索：如何在高信息密度的实时环境下，通过“视觉层级剥离”与“叙事化排版”，降低用户的认知负荷？ 帮助主播、运营、场控等角色在紧张的直播环境下，直观清晰及时的做出运营策略，提高销售额我们构建了一套以“核心动向、用户画像、市场热力”为闭环的数据视觉生态，旨在为决策者提供最直观的“战况全局观”。

本次分享分为两部分「大屏设计分享」「AIGC在大屏动效设计上的应用」

在视觉表现上，我们追求科技感与高效阅读的极致平衡：

• 设计规范： 确立了以“搜车橙”为主色，科技蓝与荧光绿为辅助色的色彩体系。

我将策略具体落实到每一个像素：

• 市场增长决策中心： 通过热力密度表现市场潜力，辅助经销商判断二手车置换的最佳时机。

为了保证大屏渲染性能与视觉层次，我们将界面解构为：背景层、框架层、图表层、按钮层。这种模块化思维不仅方便了前端开发，也让数据在极端复杂场景下依然保持极速读取。

在本次项目的后期表现阶段，在尝试了Runway、即梦等AI视频工具后，决定将Google Gemini VEO 3.1 模型引入工作流。

针对 AI 视频普遍存在的“闪烁与逻辑漂移”的问题，我沉淀出了一套“结构化 Prompt”指令框架：通过物理级的锚点锁定与逻辑语义拆解，让 AI 在保持创造力的同时，高度还原静态设计稿。

TIPS:

💪最后希望每一位设计师在AI创作中都能稳定出图～