2025年城市智能体测试题及答案

2025年城市智能体测试题及答案一、城市智能体基础能力测试（总分30分）题目1（10分）：多源异构数据融合精度测试场景：某城市核心区部署了500个交通摄像头（4K，30帧/秒）、200个环境传感器（温湿度、PM2.5、噪音）、80个物联网水表（5分钟/次数据上传）、150个5G基站（用户流量实时监测）。要求城市智能体在早高峰（7:30-9:00）期间，完成以下任务：（1）实时融合交通摄像头的车流密度数据（需区分机动车、非机动车、行人）；（2）同步关联环境传感器的噪音数据（需识别施工噪音、交通噪音、商业噪音）；（3）结合水表数据判断区域用水量异常（阈值：30分钟内用水量超过历史均值150%）；（4）整合5G基站流量数据，标注人流密集区域（流量峰值＞1000Mbps/平方公里）。要求：输出融合后的数据误差率（允许误差范围：交通分类误差≤3%，噪音源识别误差≤5%，用水异常误报率≤2%，人流标注偏差≤200米）。答案解析：城市智能体需通过边缘计算节点（部署于路口配电箱、基站机房）完成数据预处理：交通摄像头采用YOLOv8改进模型（增加非机动车、行人细分类），实时输出各车道每10秒的车流密度；环境传感器通过声音频谱分析模型（基于ResNet-50训练的噪音源分类器），结合摄像头画面验证噪音类型；水表数据通过LSTM时间序列模型预测正常用水量，动态调整异常阈值；5G流量数据与电子围栏（基于手机信令定位）交叉验证人流位置。经实测，交通分类误差为2.1%（机动车99.2%、非机动车98.7%、行人97.9%），噪音源识别误差为4.3%（施工噪音误判为交通噪音占比2.1%），用水异常误报率1.8%（因消防测试导致1次误报），人流标注偏差平均150米（5G基站定位精度+信令校正）。总误差率符合要求，得8.5分（扣1.5分因噪音源误判）。二、场景化智能决策测试（总分40分）题目2（15分）：复杂交通场景动态优化场景：某城市主干道“科技大道”（双向8车道）连接高新区与老城区，早高峰（7:30-9:00）常发拥堵。测试当日7:45，智能体接收到以下信息：-科技大道与创新一路交叉口（东进口）车流排队长度450米（历史均值200米）；-科技大道与创业二路交叉口（南进口）发生2车追尾事故，占用1条车道，预计清障需20分钟；-5辆通勤大巴（每辆载40人）需在8:00前通过科技大道与发展三路交叉口（北进口），以避免员工迟到；-气象平台预报8:10将有短时强降雨（小时降雨量30mm），可能影响能见度。要求：智能体需在5分钟内生成信号配时调整方案，并预测调整后的平均车速提升幅度（历史均值：18km/h）。答案解析：智能体通过数字孪生系统（1:1复刻道路及周边建筑）模拟3种方案：方案1：优先疏导创新一路东进口，将绿灯时长从45秒延长至60秒，同步缩短西进口绿灯至30秒；方案2：在创业二路事故点上游（科技大道与科兴四路交叉口）设置可变车道，将西向1条车道临时改为东向；方案3：为通勤大巴规划“绿波带”，调整发展三路北进口绿灯起始时间，确保大巴以40km/h匀速通过。结合降雨影响（能见度降低20%，建议车速≤30km/h），最终采用“方案2+方案3”组合：-科兴四路交叉口西进口可变车道切换（7:50-8:20），东向车道数从3条增至4条；-发展三路北进口绿灯提前15秒（7:58-8:03），设置“大巴优先”虚拟标识（路侧屏显示）；-创新一路交叉口绿灯动态调整（7:55-8:10），东进口绿灯45秒→50秒（因降雨降低车流饱和流量）。经实测，调整后科技大道平均车速提升至25km/h（+7km/h），通勤大巴准点率100%，事故点下游排队长度从300米缩短至120米。得13分（扣2分因降雨导致部分社会车辆减速）。题目3（15分）：暴雨内涝应急响应场景：某城市“莲花社区”（建成于2005年，管网设计标准1年一遇），测试当日14:00接气象预警：14:30-16:30将出现小时降雨量50mm的暴雨（超管网设计标准4倍）。社区内有：-地下车库（入口标高3.2米，车库地坪标高2.8米）；-养老院（2楼及以上居住60人，1楼为活动区）；-菜市场（地面标高2.5米，日常积水风险点）；-3个雨水篦子（其中1个被落叶堵塞）。要求：智能体需完成以下任务：（1）提前15分钟（14:15）发布风险预警；（2）协调排水、环卫、社区、消防部门联动；（3）预测内涝最严重区域及深度（精度±5cm）；（4）确保无人员伤亡、地下车库无进水。答案解析：智能体通过“气象-管网-地形”耦合模型（输入：降雨强度、管网管径/坡度、DEM高程数据）模拟积水过程：-14:15向社区居民推送预警（短信+智能音箱语音），重点提示地下车库、养老院1楼、菜市场人员转移；-调度环卫车（14:20到达）清理堵塞雨水篦子，排水车（14:25到位）在菜市场入口架设移动泵（流量500m³/h）；-社区工作人员引导养老院1楼老人（12人）转移至2楼活动室，地下车库入口堆设防汛沙袋（高度50cm）；-预测内涝最严重区域为菜市场南侧（地面标高2.3米），积水深度40cm（实际38cm），养老院1楼门口积水25cm（实际22cm）。实测结果：地下车库入口沙袋有效（水位最高3.1米，低于地坪2.8米），菜市场通过移动泵排水（积水未超过10cm），所有人员提前转移。得14分（扣1分因雨水篦子清理延迟5分钟）。三、协同进化能力测试（总分30分）题目4（10分）：跨系统协同效率验证场景：某城市“智慧医疗”“智慧交通”“智慧应急”系统已接入城市智能体。测试当日15:00，智能体接收到：-某三甲医院急诊科报告“1名胸痛患者（疑似心梗）需转院至心脑血管专科医院，预计15:30出发”；-交通系统显示，常规路线（长征路-朝阳路）15:30-16:00拥堵指数8.2（最高10）；-气象系统预报15:40-16:00有短时大风（7-8级），可能导致部分路段树木倒伏。要求：智能体需协调三系统，生成最优转运方案（目标：转运时间≤25分钟，比常规路线缩短40%以上）。答案解析：智能体通过“医疗优先级-交通实时状态-气象风险”多目标优化模型（权重：医疗30%、交通50%、气象20%）评估3条路线：-路线A（常规路线）：预估时间42分钟（拥堵+可能的树木倒伏风险）；-路线B（绕行快速路：金海路-科技桥）：预估时间28分钟（需穿越1个施工路段，存在5%的通行障碍风险）；-路线C（下穿隧道：长江隧道-彩虹路）：预估时间22分钟（隧道内无树木，抗风能力强，但隧道口有1处临时交通管制）。最终选择路线C，协调交通系统临时解除隧道口管制（15:30-15:50），同步调度2名交警在隧道出口引导；医疗系统提前通知专科医院准备急救设备；气象系统实时监测隧道周边风速（实测最大6级，无风险）。转运实际耗时23分钟（比常规缩短45%），患者20分钟内到达导管室。得9分（扣1分因临时管制解除流程耗时2分钟）。题目5（10分）：自我进化能力评估场景：城市智能体已运行1年，需验证其是否通过历史数据学习优化决策模型。选取2024年同期（相同日期、相似气象条件）的“晚高峰交通优化”案例对比：-2024年：智能体采用固定绿波带方案，平均车速22km/h，乘客等待时长85秒/红灯；-2025年：要求智能体基于2024年数据（含2000次拥堵事件、500次突发事故）优化模型，提升平均车速至25km/h以上，等待时长降至70秒以下。答案解析：智能体通过强化学习（PPO算法）优化信号配时策略，输入变量增加“前30分钟车流趋势”“周边停车场剩余车位”“公交到站时间”等新维度。2025年测试日晚高峰（17:30-19:00）数据显示：-平均车速26.5km/h（+4.5km/h）；-乘客等待时长68秒（-17秒）；