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墻面互動技術主要是利用投影儀將圖像投影到墻面上，然后利用紅外捕捉來識別身體動作，讓體驗者與投影在墻面上的內容進行互動。
企業展廳墻面上有十副靜態畫面，每個畫面都代表了人工智能發展歷程中的一個經典事件，用手在畫面上方輕輕一掃，就會出現妙趣橫生的幻影動畫。想知道每個畫面都在講述什么樣的故事嗎？
人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是研究開發能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究目的是促使智能機器會聽(語音識別、機器翻譯等)、會看(圖像識別、文字識別等)、會說(語音合成、人機對話等)、會思考(人機對弈、定理證明等)、會學習(機器學習、知識表示等)、會行動(機器人、自動駕駛汽車等)，表現出像人類一樣智能行為。
1936年
為人工智能鋪平理論道路的是被稱為“人工智能之父”的英國數學家圖靈，他于1936年提出一個理論計算機模型，奠定電子計算機設計基礎，促進人工智能特別是思維機器的研究。1950 年圖靈發表了論文《計算機器與智能》，思考機器是否能夠具有人類智能（“機器能思考嗎？”），提出對人工智能的評價準則，即大名鼎鼎的“圖靈測試”，為即將問世的人工智能提供了科學性和開創性的構思。圖靈奠定了計算機的理論基礎，而美國的科學家馮諾依曼踏平了技術坎坷，將圖靈的理論物化成為實際的物理實體，完善了計算機的模型，提出馮諾依曼機，成為了計算機硬件體系結構的奠基者。
1956年
1956 年夏季由麥卡錫（McCarthyJ）、明斯基（Minsky ML）、羅徹斯特（Lochester N）和香農（Shannon CE）共同發起，并邀請其他6位年輕的科學家，在美國達特茅斯（Dartmouth）大學舉辦了一次長達兩個月的十人研討會，討論用機器模擬人類智能問題，使用“人工智能”這一術語。這是人一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生，具有十分重要的歷史意義。
1997年
1997年商業機器公司(簡稱IBM)深藍超級計算機戰勝了象棋世界卡斯帕羅夫。隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，大幅跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”實現了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮。
2006年
2006年開始的第三次人工智能熱潮，絕大部分功勞要歸于深度學習。深度學習的核心計算模型是人工神經網絡。從本質上來說，深度學習是一項“大數據工程”，需要通過建立有效的學習模型，讓機器從數以百萬計的圖像、聲音和文本數據中，自行總結出某種特定事物的特征，從而實現自主學習。
2016、2017年
2016年擊敗世界圍棋李世石，2017年再次擊敗世界圍棋柯潔的阿爾法狗，它主要的原理就是深度學習。這與深藍計算機不同，深藍主要依靠強大的計算能力窮舉所有路數來選擇策略，阿爾法狗則擁有更加智能且強大的算法。深度學習為其提供了可能。從深藍的“算”到阿爾法狗的“學”，人機大戰20年，充分體現了人工智能的技術演進。
今天
大數據是人工智能發展的基礎和重要驅動力。人工智能的發展是數據由量變到質變的積累。從工業時代到信息時代、智能時代的轉變，也是從機械思維到大數據思維的轉變。如今，人工智能已不僅是科幻電影里的它已經融入人們的衣食住行用，在交通、安防、醫療、物流等領域得到實際應用。未來已經來到我們身邊。
經過60多年的發展，人工智能在算法、算力(計算能力)和算料(數據)等“三算”方面取得了重要突破，正處于從“不能用”到“可以用”的技術拐點，但是距離“很好用”還有諸多瓶頸。那么在可以預見的未來，人工智能發展將會出現怎樣的趨勢與特征呢?
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